陈卫　郑炜　汤毅

摘 要： 云计算协同边缘计算成为发展的重要趋势，而目前云边协同或称为云边一体的技术架构尚处于发展的初期阶段。由于云计算和边缘计算面对的计算资源和存储资源不同，其对于算法的速度、内存占用和能效的要求存在不同的要求，现有的一些工具不能同时满足云计算和边缘计算的要求，无法体现出云边一体的协同效应。在华为提供的开源计算平台KubeEdge最新的v0.2版本中，引入了云组件用于连接并形成回路，通过一致且可伸缩的基于Kubernetes的接口，KubeEdge支持边缘集群的编排和管理。这为快速高效地将云计算能力推向边缘提供了可能。

关键词： 云计算; 边缘计算; 云边协同; KubeEdge

中图分类号： TP311文献标志码： A

Exploration of the Integrated Cloud-Edge Synergy Architecture Based on KubeEdge

CHEN Wei， ZHENG Wei， TANG Yi

（BestTV Network Technology Development Co. Ltd.， Shanghai 200032）

Abstract： The coordinated development of cloud computing and edge computing has become an important trend in the future. However， the current technology architecture based on cloud-edge synergy is still in the early stage of development. Because cloud computing and edge computing apply different computing resources and storage resources， they have different requirements for algorithm speed， memory usage and energy efficiency. Some existing tools cannot meet the different requirements of cloud computing and edge computing at the same time. KubeEdge， an open source computing platform donated by Huawei， introduced cloud components for connecting and forming loops in the latest v0.2 release. KubeEdge supports the orchestration and management of edge clusters through a consistent and scalable Kubernetes-based interface. This makes it possible to develop cloud computing into the edge computing quickly and efficiently.

Key words： cloud computing; edge computing; cloud-edge synergy; KubeEdge

0 引言

云计算[1]概念的提出和应用已经极大影响了信息技术的发展，计算、存储、网络资源的销售方式改变使具有创新能力的开发人员不再需要在硬件的采购和部署上投入大量资金和人力成本。随着平台即服务、软件即服务的发展，开发人员可以获得更高的开发效率和更低的成本。然而，随着物联网技术的发展，集中式的云计算架构无法把资源利用、数据融合、应用兼容、统一运维等物联网问题全部解决，给网络带宽、计算能力、存储容量带来巨大压力。[2]

目前，以边缘计算模型为核心的，面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生，其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合，即二者相輔相成，应用于云中心和网络边缘端的大数据处理，较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的问题[3] 。……