北京时间 2022 年 9 月 29 日，KubeEdge 发布 1.12 版本。新版本新增多个增强功能，在扩展性、稳定性、安全性上均有大幅提升。在本次 KubeEdge 整个架构的大升级中，由「DaoCloud 道客」于去年提案并一直深度参与研发贡献的 DMI 设备管理功能，在社区获得了非常高的期待和评价。
01
KubeEdge v1.12
Release Notes
全新的边缘设备管理接口 DMI (Alpha)
DMI 接口通过云原生的方式，使得 KubeEdge 的物联网设备管理，功能涵盖设备生命周期管理、设备操作、设备数据管理。
设备生命周期管理：简化操作，使物联网设备的生命周期管理如同管理一个 Pod 一样简单。
设备操作：提供通过 Kubernetes API 操作设备的能力。
设备数据管理：与设备管理分离，数据可以被本地应用使用，也可以通过特殊的隧道同步到云端。
通过 DMI 接口，开发者只需按照 DMI 接口标准实现对应协议的 Mapper，并在云上执行相应的 API 操作，就能够将设备接入到 KubeEdge 中来，享受 KubeEdge 边缘计算平台带来的云原生设备管理体验。
下一代 Edged 正式发布：适合更多的场景
Edged 模块是边缘侧的轻量化容器应用引擎，用于实现边缘 Pod 应用的生命周期管理，以及 Node 状态收集与上报等能力。新版的 Edged 为了保证边缘的轻量化，在原生 Kubelet 中做了优化与裁剪，并保留了裁剪历史记录(Commit History)，新的 Edged 仍将通过可靠的传输隧道与云进行通信。
为 EdgeMesh 引入高可用性模式
与之前的集中式中继模式相比，EdgeMesh HA 模式可以设置多个中继节点。当部分中继节点发生故障时，其他中继节点可以继续提供中继服务，避免了单点故障，极大地提高了系统的稳定性。
另外，如果中继节点距离过远，则会造成较高的延迟。HA 中继节点能力可以提供中间节点，缩短时延。mDNS 使局域网内的节点无需连接外部网络就可以相互通信。
支持从云端升级边缘节点 (Alpha)
1.12 版本中新增了 NodeUpgradeJob v1alpha1 API 来实现从云端升级边缘节点。使用 NodeUpgradeJob API 和 Controller，用户可以：
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使用 NodeUpgradeJob API 从云端升级选定的边缘节点；
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如果升级失败，回退到原版本。
支持边端 Kube-API 授权 (Alpha)
在边缘侧，EdgeCore 组件通过 MetaServer 模块对外提供边缘原生接口能力。为了巩固和加强边缘侧的安全，在用户使用边缘原生接口访问原生 K8s API 时，需要对用户请求进行认证和鉴权。
新版本 MetaServer 可通过 HTTPS 方式启动并提供服务，用户的请求需要经过 Token 方式鉴权，未经过认证或鉴权的请求将无法访问。出于安全性考虑，Token 鉴权方式在当前版本中要求边缘节点保持在线状态，离线场景下的鉴权请求将默认被拒绝。
新 GigE 映射器
提供了具有 Golang 实现的 GigE 设备映射器，用于访问 GigE Vision 协议摄像机。
02
边缘设备管理
Device Management Interface
KubeEdge 对于设备管理的设计是非常轻量化的，相关的控制组件有在「云端 Cloud Core」的 Device Controller 组件，以及在「边缘端 Edge Core」的 Device Twin 组件。边缘设备管理切实地解决了数据采集、数据清洗、数据上云、数据安全性等问题，但是在实际使用场景里面，它尚存在一些待优化、待完善的内容：
1. 设备管理面数据与业务面耦合
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大规模场景下存在性能问题
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占用 ws 云边通道
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Etcd 读写性能瓶颈
2、对 device 配置信息管理能力不足
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设备信息通过 configmap 下发至 mapper
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Configmap、CRD 存在信息冗余
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Mapper 处理 mqtt 消息存在信息冗余
3、设备接口不完善
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Mapper 接入方式只有 mqtt 一种
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设备接口不统一，接入适配难度大
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数据处理方式不灵活
为了解决和避免上述提到的问题，在去年的云原生边缘计算论坛上「DaoCloud 道客」提出了整合&重构设备管理接口的提案，同时给出了参考架构，并且在接下来的功能实现中，深入参与讨论与研发。最终「DaoCloud 道客」联合社区提出了一种新的设备管理模式 Device Management Interface（简称 DMI），用于整合设备管理接口，优化边缘计算场景下的设备管理能力，打造基于云原生技术的，覆盖设备管理、设备数据的设备数字孪生管理平台；同时定义了 EdgeCore 与 Mapper 之间统一的连接入口，并分别由 EdgeCore 和 Mapper 实现上行数据流和下行数据流的服务端和客户端，承载 DMI 具体功能。
主要包含以下特点：
云原生：device 作为一个 K8s 资源，生成虚拟化的数字孪生，可以基于 K8s 进行模拟。
设备管理：像管理 pod 一样管理设备的生命周期、用户简化操作。
设备操作：设备操作有两个入口，交互控制能力上 K8s（人机、机机）、设备交互控制能力也提供给 deployment。
设备数据：边缘侧 deployment 能够获取到对应数据，device 数据在部分情况下上云。
架构图：
DMI 在 KubeEdge 架构中的定位如图所示。DMI 类似 Kubernetes 的 CNI、CSI、CRI 等接口，定义了一组 EdgeCore 与 Mapper 之间的内部 API 接口以及外部应用访问 Mapper 的统一的 API 接口。其中内部接口底层由 gRPC 结合 UDS 的方式来实现，外部 API 接口支持 mqtt 和 REST 两种接入方式。
Mapper 不论是何种承载、实现方式，只要实现了 DMI 中所定义的上行、下行数据接口，即可接入 KubeEdge 云原生边缘计算平台，使用云原生的方式对设备进行管理。
「DaoCloud 道客」的贡献和参与
本次发布中，「DaoCloud 道客」重点贡献了 DMI Alpha 版本的 Mapper 管理和 Device 管理模块以及对应的 Mapper Demo，具体功能点如下：
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实现了 DMI 中的 DeviceManager 接口，完成设备的增删改操作；
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以Modbus设备协议为例，实现了完整的 Mappers Demo；
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替换原有的 mqtt 组件，转为使用 gRPC 与 Kubeedge 通信；
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Mappers 的 Go 版本升级到 1.17 并完成兼容 Kubeedge v1.12；
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调整 Mappers 项目结构并持续优化，为后续Mappers的开发提供了良好的支撑。
Alpha 版本主要包含以下内容：
1. 管理面数据与业务面数据分离。
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管理面数据保存在 KubeEdge 的 ETCD，变化少。
2. 管理面数据包括：
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元数据
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属性
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配置
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状态
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生命周期
3. Device 信息管理：
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缓存在 KubeEdge sqlite 中；
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通过 node+protocol 指定 Mapper；
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通过 Mapper 注册接口返回值进行初始化；
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通过添加、删除设备接口下发到 Mapper。
4. Mapper 通过 grpc+UDS 的方式实现 REST 接入方式。
接下来我们将继续参与到 Beta 版本的开发，配合社区进行 Device 数据管理模块的深度开发工作。
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KubeEdge 是业界首个云原生边缘计算框架、云原生计算基金会内部唯一孵化级边缘计算开源项目，社区已完成业界最大规模云原生边云协同高速公路项目（统一管理 10 万边缘节点/50 万边缘应用）、业界首个云原生星地协同卫星、业界首个云原生车云协同汽车、业界首个云原生油田项目，开源业界首个分布式协同 AI 框架 Sedna 及业界首个边云协同终身学习范式，并在持续开拓创新中。
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本文作者
刘琛林
现任「DaoCloud 道客」 DEC 后端研发工程师
KubeEdge Member
参考资料：