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1 目標和概述 

隨著云計算、5G、AI技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)智能 升級的訴求愈加強烈，邊緣計算的應(yīng)用場景和行業(yè)也愈加廣泛。對于實現(xiàn)邊緣計算資源的按需部署、統(tǒng)一管控及邊云協(xié)同，在各行業(yè)的實踐中都面臨著挑戰(zhàn)，如：如何在攝像頭、無人機等資源受限的邊緣設(shè)備上運行智能應(yīng)用及算法；如何解決智慧交通、智慧電力場景下，海量異構(gòu)邊緣設(shè)備接入、海量邊緣應(yīng)用統(tǒng)一部署及升級帶來的問題，以及如何保證離線場景的業(yè)務(wù)高可靠等。 

華為智能體是企業(yè)智能升級的參考架構(gòu)，其核心特征是云網(wǎng)邊端一體化協(xié)同。華為云IEF是華為云首創(chuàng)的云原生的邊云協(xié)同操作系統(tǒng)，是華為智能體中支持智能交互的核心技術(shù)。華為云IEF開創(chuàng)性地將云原生技術(shù)與邊緣場景相結(jié)合，能夠全面兼容豐富的K8s生態(tài)，同時覆蓋現(xiàn)場設(shè)備、近場計算及5G MEC等邊緣場景，滿足各類用戶的個性化需求。 

（1）華為云IEF可內(nèi)置于各種類型的設(shè)備，讓設(shè)備成為華為云的智能邊緣，并進一步提升輕量化部署、 異構(gòu)設(shè)備接入、大規(guī)模管理與業(yè)務(wù)高可靠的能力，已經(jīng)促成全國高速取消省界等大規(guī)模商用項目落地。IEF為企業(yè)提供完整的邊云協(xié)同一體化的邊緣計算解決方案， 目前已在智慧交通、智慧能源、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場景中得到廣泛應(yīng)用。 

（2）華為云IEF秉持開放合作的模式，與業(yè)界伙伴共筑開放的邊緣計算應(yīng)用生態(tài)及硬件生態(tài)，賦能合作伙伴快速構(gòu)建智能邊緣解決方案，與伙伴共同為客戶提供優(yōu)質(zhì)的邊緣計算解決方案。 

2 解決方案介紹 

華為云IEF整體架構(gòu)如圖1所示。 

圖1 華為云IEF整體架構(gòu) 

華為云IEF北向支持K8s標準應(yīng)用生態(tài)，南向通過 運行環(huán)境標準化、插件化支持異構(gòu)設(shè)備接入，構(gòu)建開放生態(tài)。IEF的核心特性及其實現(xiàn)原理如下： 

（1）極致輕量化：端側(cè)設(shè)備由于資源有限，對邊緣計算平臺的資源占用往往有較強約束。華為云IEF通過對已有框架的插件化實現(xiàn)、輕量化改造實施（裁剪邊緣側(cè)不適用場景、重寫模塊等）、容器引擎的輕量化實現(xiàn)，有效提升邊緣業(yè)務(wù)并發(fā)啟動速度，大幅降低穩(wěn)態(tài)下的內(nèi)存占用。如圖2所示。

圖2 華為云IEF容器引擎的輕量化實現(xiàn)方式及效果 

（2）離線自治及故障自愈：工業(yè)制造、交通等領(lǐng)域經(jīng)常會有邊緣節(jié)點離線的場景，要保證業(yè)務(wù)高可靠， 離線節(jié)點需具備故障遷移、多實例運行以及本地恢復等能力。實現(xiàn)原理：先預選、再優(yōu)選，基于調(diào)度優(yōu)先級構(gòu)建邊緣部署優(yōu)選樹；再依據(jù)調(diào)度優(yōu)先級的順序?qū)Ω邇?yōu)先級節(jié)點進行監(jiān)控，決策是否接管調(diào)度；最后依據(jù)邊緣部署優(yōu)選樹進行節(jié)點調(diào)度決策傳遞，當本節(jié)點接管調(diào)度決策后，依據(jù)設(shè)置好的調(diào)度策略對本節(jié)點的應(yīng)用進行調(diào)度。如圖3所示。 

圖3 離線自治及故障自愈實現(xiàn)原理 

（3）大規(guī)模節(jié)點管理：需要解決三方面的問題， 即如何應(yīng)對大流量沖擊、如何在短時間內(nèi)完成大規(guī)模邊緣應(yīng)用分發(fā)、提高批量管理操作的效率。

•  應(yīng)對大流量沖擊：多K8s集群構(gòu)成聯(lián)邦管理， 提升可用性；裁減多余周期消息，精簡監(jiān)控、日志消息，優(yōu)化邊云通信數(shù)量；南向限制并發(fā)連接數(shù)和消息量，北向限制并發(fā)請求數(shù)，保護系統(tǒng)；對節(jié)點注冊、節(jié)點列表查詢、應(yīng)用列表查詢等關(guān)鍵流程進行優(yōu)化，通過調(diào)整鎖操作、整合查詢等手段提升系統(tǒng)并發(fā)性能；分析高負載的SQL查詢，通過增加索引、批量查詢、優(yōu)化SQL 語句等方法提升響應(yīng)時間，降低DB負載。如圖4所示。

圖4 應(yīng)對大流量沖擊方案架構(gòu) 

• 短時間內(nèi)完成大規(guī)模應(yīng)用分發(fā)：建立邊緣鏡 像加速站點，自動同步主鏡像倉庫中選定的鏡像，利用邊緣側(cè)本地大帶寬向同一區(qū)域的邊緣節(jié)點提供鏡像下載服務(wù)。在3000邊緣節(jié)點的規(guī)模下，將集中施工完成時間從一周縮短到半天。如圖5所示。

圖5 大規(guī)模邊緣應(yīng)用鏡像快速分發(fā)架構(gòu) 

• 提高批量管理操作效率：增加標簽過濾應(yīng)用/ 節(jié)點功能，過濾出具有同一同種類（如門架）的應(yīng)用/ 節(jié)點；每一次批量部署/升級對應(yīng)一個job，每一個的應(yīng)用部署/升級對應(yīng)一個的task，屬于某個特定的job；針對這些job和task，IEF并發(fā)進行部署/升級；為應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)抖動、高并發(fā)流控導致task失敗的問題，在頁面提供重試能力。批量管理操作優(yōu)化關(guān)系設(shè)計如圖6所示。 

圖6 批量管理操作優(yōu)化關(guān)系設(shè)計

（4）安全性：IEF保證云邊端全流程端到端安全。 

• 邊云通信安全 ： Edge ore與IEF建立Websocket+TLS加密雙向通道，EdgeCore自下而上發(fā)起，雙向消息收發(fā)通過證書認證、加密； 

• 云端安全：前置DDoS網(wǎng)絡(luò)安全防護，防惡意攻擊；

• IAM認證：通過IAM角色分配AK/SK允許從 邊緣節(jié)點訪問AOM、SWR、DIS等華為云資源；

• 節(jié)點證書：為每個邊緣節(jié)點頒布唯一接入證書，雙向通訊通過證書認證、加密； 

• 應(yīng)用證書：為邊緣應(yīng)用頒發(fā)證書用于訪問 EdgeCore； 

• 設(shè)備證書：邊緣設(shè)備使用證書進行身份認證。 

全流程安全性架構(gòu)如圖7所示。 

圖7 IEF云邊端全流程安全性架構(gòu) 

3 代表性及推廣價值 

華為云IEF采用商業(yè)+開源雙輪驅(qū)動的模式，已在產(chǎn)業(yè)界及開源社區(qū)形成廣泛的影響力。IEF于2017年啟動預研，2018年公測并將內(nèi)核KubeEdge貢獻到開源社區(qū)，成為CNCF首個正式邊緣計算項目，2020年由CNCF孵化。IEF當前商用時間已近2年，在交通、電力、園區(qū)、制造等領(lǐng)域積累了豐富的項目實踐。 

（1）智慧高速——全國高速公路取消省界收費站項目 

交通部路網(wǎng)中心聯(lián)合華為云，基于IEF實現(xiàn)了全國 487個省界收費站的撤銷、24,588套ETC門架系統(tǒng)的統(tǒng)一管理，支撐全國14萬多公里高速公路“一張網(wǎng)”運行、“一盤棋”管理，使省界通行速度平均提升13%，高速收費業(yè)務(wù)效率提升10倍以上。 

（2）智慧電力巡檢——端邊云協(xié)同智能巡檢解決方案 

方案不僅可實現(xiàn)輸電線路情況的實時監(jiān)控與分析，減少人工監(jiān)視的漏報與誤報，還可利用人工智能實現(xiàn)圖像的智能識別，大幅降低了人力投入，顯著提升線路運維工作效率，前端就地分析降低了對于公網(wǎng)流量、云端存儲與計算資源的占用，整體系統(tǒng)成本降低30%，傳統(tǒng)輸電人“坐朝問道、垂拱平章”的巡檢夢想正成為現(xiàn)實，視頻巡檢開始改變傳統(tǒng)的人工巡檢模式。 

（3）智慧園區(qū)——中海物業(yè)

中海物業(yè)攜手華為，圍繞業(yè)務(wù)場景持續(xù)創(chuàng)新，構(gòu)建基于興海物聯(lián)網(wǎng)云平臺的智慧建筑全生命周期服務(wù)，努力打造人工智能深度應(yīng)用的品質(zhì)園區(qū)，構(gòu)筑美好生活。中海物業(yè)基于與華為的成功合作，未來將全面推廣鋪開 “城市中心+項目”管理模式，管理范圍覆蓋5個城市共37個項目，總面積約700萬平方米；用技術(shù)輔助“服 務(wù)”，預估整體運營和管理效率將提升約30%，每年將節(jié)約近億元。 

（4）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——三聯(lián)虹普 

三聯(lián)虹普聯(lián)合華為云，打造以IEF為基礎(chǔ)的端邊云協(xié)同解決方案，端側(cè)是合成纖維產(chǎn)線設(shè)備，邊側(cè)采用華為 硬件部署IEF及工業(yè)模型，云端采用IEF進行邊緣應(yīng)用及節(jié)點的全生命周期管理。部署該套方案后，模型訓練更 新從月提升到小時；客戶的定制化質(zhì)量需求匹配率提升了28.5%；代替人工抽檢模式，提升檢測效率80%。

摘自《自動化博覽》2021年2月刊