什么是边缘计算

首先和大家讨论下什么是边缘计算？对于边缘计算有明确的官方定义吗？这里我也不粘贴百度上的概念定义了，在这里就畅所欲言和大家讨论下。

首先面对当今的服务运行方式，基本都是云端（单机或者分布式）部署，所有的决策以及存储都在云端存储。当然还有另外一种方式，我们称之为离线运行（私有化部署），就是说服务运行在需要服务的局域网内，这样服务不需要公网，只要保证局域网内的网络通畅就可以了。当然这两种部署方式各有优劣势，云端集中部署的优势是集中化易于服务的维护以及扩容；反之私有化部署的优势是安全，并且减少对网络的依赖，试想下无人驾驶的场景，如果探测到前方有车，然后通过网络回传到云端，等待云端判定，而此时正好网络存在异常，等到网络恢复之后，车早已撞上了。我们思考下，有没有一种服务运行于云端部署以及私有化部署之间？类似于我们尝尝讨论的混合云的思路？也就是说让服务集两者的优势于一体。这就提出了边缘计算的方式。

在场景的临近点部署服务，具有独立运行的能力和存储。云端部署与服务相匹配的服务。当云端的服务与比临近点部署的服务保证网络通畅时，可以无障碍的进行数据交互。当网络异常时，不影响临近点服务正常的工作。因为临近点服务具有运算以及存储能力，可以保证服务的正常运行；当网络恢复后，临近节点服务与云端服务恢复通讯，将数据从断开点恢复同步，这也就是其他文章里所有的云边协同的概念。说到这如果了解K8S，云端和临近点的工作是否有点像k8s里的master和node之间的关系，顺着这个思路，如果我们临近点服务部署就作为k8s里的一个node节点，这样对我们用k8s管理服务方便很多。但是这里有一个问题，K8S的master管理node时，前提是网络是保证OK的，一旦网络异常，master会认为node异常，会重启分配服务的。而我们上面说过云边协同的整个工作机制是在网络不可靠的情况，不改变服务的正常运行状态的。

这就是kubeedge的提出。他是基于k8s，做了一个开源的边缘管理的框架。

通过上面的图，大家应该能够理解他的大概工作流程。

这里提一点，kubeedge也是基于容器化部署的，与K8S可完美的结合，但是因为硬件资源有限，将kubelet进行了裁剪以及重写，可以认为是一个简化版的kubelet，以保证在低配置的硬件资源上可以运行。