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什么是云边协同_能力、架构介绍一、云边协同二、云边协同能力云边协同的能力与内涵主要包括资源协同、数据协同和服务协同三种:1.资源协同边缘节点能够提供计算、存储、网络等基础设施资源,可以独立调度管理本地资源,也可以和云端协同,接受并执行云端下发的资源调度管理策略。2.数据协同边缘节点负责数据采集,按照模型或业务规则对原始数据进行预处理及简单分析,然后把结果和相关数据上传给云端;云端可以对海量数据进行存储、分析和价值挖掘。边缘和云之间的数据协同,使得数据能够在边缘和云之间有序流动,从而形成一条完整的数据流转路径,便于之后对数据进行生命周期管理与价值挖掘。3.服务协同云端完成模型的训练之后,将模型下发给边缘节点,边缘节点按照模型进行推理;云端管理边缘侧应用的生命周期,包括应用的部署、启动、停止、删除及版本更新等;云端生成应用编排策略,边缘侧按照云端策略执行应用。三、云边协同架构目前,基于Kubernetes和Docker,实现数据协同、业务应用协同、服务调用协同和运营管理协同的云边协同架构是主流:1.数据协同指的是云端节点和边缘节点共同维护设备数据、边缘节点配置、应用配置等数据,包括数据存储、同步和聚合。云边协同架构的数据协同主要包括三个方面:(1)边端处理、云端分析。边缘设备数据由终端设备采集后上传到边缘节点,边缘节点通过数据预处理可以过滤掉大量冗余或无效数据,筛选出与业务关联的关键数据,根据需要上传到云中心节点,可以有效减少网络带宽、存储资源和计算资源的消耗。云中心节点获取关键数据后进一步分析,通过云端部署的智能应用完成复杂业务场景需求。(2)同步备份。设备数据在边缘端产生,为了使用户获得更好的响应体验,可以在边缘节点选择性部署业务应用,设备数据则在边缘节点本地进行持久化。云中心作为管控中心,维护云节点和边缘节点的状态、配置、属性等数据。一方面,为了实现云边节点统一管控,需要云边同步上述数据或者部分数据。由于边缘数据的特殊性,数据同步时一方面要考虑数据安全和用户隐私;另一方面可以将数据在边端持久化,云端按需获取。集群部署必须要考虑的一点还有网络问题。当云边网络发生抖动或者故障时,数据发送端应缓存发送数据,等网络恢复后继续发送,并且需要对接收的消息进行校验,避免消费重复的消息占用资源,可以采用ACK机制对消息完成同步确认。(3)数据聚合。通常云边集群架构中,云中心节点会连接很多边缘节点,不同边缘节点可能处于不同的业务场景中。如智慧城市交通中控系统连接大量的路口摄像头,同一个场景有多个不同角度的摄像头。云中心获取边侧数据,在云端进行聚合,可以实现跨区域、跨系统的多维时空数据融合及协同分析,实现综合管控。2.业务应用协同业务应用协同指的是SaaS层的协同,云端对业务应用统一管理,根据云边业务场景需求在节点上部署应用,通过云边作对业务应用完成升级。例如在边缘节点上部署人脸识别应用,人脸图像信息在终端采集后,上传到边缘节点进行本地处理,包括预处理,规则匹配以及人工智能分析等;采集的人脸信息打上边缘节点等标记信息,上传到云端,在云端进行人脸识别模型的推理和优化,并将优化后的模型打包成镜像上传到镜像仓库,边缘节点可以通过拉取镜像完成本地应用的更新,实现数据闭环。云边业务协同的最终目的是最优化部署业务应用,实现计算的最佳分布。结合具体业务特点(如数据安全、时延要求等),根据用户请求分布和终端设备数据特点、边缘节点自身算力负载和存储容量将业务处理任务按需部署到边缘节点上,对边缘节点请求准确调度到对应的边缘节点上,提高资源利用率和服务体验,达到计算效率、用户体验、数据安全的最佳平衡。基于K8s和Docker技术,可以实现对应用镜像的定制化和标签化,提供针对不同场景的的业务功能,云端可以针对不同边缘节点在创建应用时选择合适的镜像,实现边缘业务应用的定制化需求。例如在视频监控场景下,目标检测可以直接在边缘节点进行,为边缘节点部署目标检测模型,目标追踪需要综合多角度和多区域的视频数据,需要在云端部署视频综合分析应用,实现对目标的持续追踪。3.服务调用协同服务调用协同指的是PaaS层的协同,云端平台服务和边端平台服务均以OpenAPI形式对集群内外部应用提供,并预留本身服务新功能的拓展接口,实现服务分级、业务编排等方面的协同。例如,业务应用程序部分与处理业务分开,并作为单独的应用程序沉入边缘节点;云应用通过边缘云平台的开放API调用获取边缘应用的状态,处理结果,日志等信息,然后在云中完成进一步的处理;实现对边缘应用实例、边缘云计算和存储资源等按策略调度。云边服务协同的理想状态是,一个业务应用通过集成多个平台的服务提供业务功能,这些服务根据业务需要分别部署在云中心节点和边缘节点,业务可以根据需要调用云端服务或者边端节点服务,或者组合两者的服务。例如一些简单业