内容简介:KubeEdge新的特性版本v1.6.0已发布。此版本在系统可扩展性、生态兼容性等方面带来了重大升级,包括:新增可靠、自治的边缘Kube-API原生接口支持、自定义边云消息路由支持、自动配置边缘离线应用不迁移以及OPC-UA设...
KubeEdge新的特性版本v1.6.0已发布。此版本在系统可扩展性、生态兼容性等方面带来了重大升级,包括:新增可靠、自治的边缘Kube-API原生接口支持、自定义边云消息路由支持、自动配置边缘离线应用不迁移以及OPC-UA设备协议驱动OPC-UA Mapper,并修复了24处问题。
可靠的K8s原生边云API接口支持
KubeEdge 1.6版本在边缘端新增了可靠、自治的Kube-API接口,为依赖于Kubernetes API、CRD的第三方插件和应用在边缘节点运行提供原生API 访问支持,包括List、Watch、Create、Update、Patch等操作。
原生的K8s中,KubeClient与Kube-Apiserver通过list-watch机制通信,在节点位于高时延网络、边缘频繁与云断链场景中,大量的re-list请求会给云边的通信链路造成额外的负担,影响系统的性能与稳定性。
本次新增的Kube-API接口基于KubeEdge的可靠性云边消息通信和边缘离线自治能力,在保证对原生API 访问支持兼容的同时,避免了上述re-list的问题。云边网络断开重连时,边缘不会发送re-list请求。而这个过程中,边缘运行KubeClient一直保持与本地的Kube-API接口连接,不会受到任何影响。
对希望集成使用特定版本Kubelet、Kube-Proxy、CNI、CSI的用户来说,这一特性的引入无疑是激动人心的。值得一提的是,该版本提供的Kube-API接口也提供了对边缘访问CRD的可靠支持,用户可以轻松的将各类Operator、插件在边缘运行。
注:该特性目前是alpha特性,欢迎试用。
用户自定义边云消息传输支持
边缘计算不仅仅是将应用部署在边缘,并对其进行自动化的监控和运维。在许多应用场景里,边缘和云上应用需要进行特定的消息传输、数据交换等,以完成边云协同的业务处理。例如,用户需要从云端发送命令至边缘的应用来触发特定的业务,或者边缘设备需要将采集的业务信息上传至云端处理。
KubeEdge v1.6版本增加了自定义边云消息传输的支持,用户可以根据场景,借助Rule和RuleEndpoint两个新增API来自定义的边云消息传输设置,为需要边云通信的业务组件或第三方插件屏蔽底层网络环境差异。
后续计划:v1.6版本支持自定义云端REST与边缘MQTT的双向消息传输,1.7版本将提供对边云双向REST消息传输的支持。
自动配置边缘离线应用不迁移
原生K8s中,如果节点出现离线状态并超过容忍时间,node controller默认会将节点上的应用驱逐,以重新运行在其他正常节点上。
驱逐的本质原理为,节点离线后node controller会将如下taints添加到节点上:
其中effect为NoExecute的taint会触发驱逐该节点上运行的应用(Pod)。但如果应用(Pod)容忍该taint,则不会被驱逐。
对于每个Pod,系统会默认添加如下两个toleration:
Key为”node.kubernetes.io/unreachable”的toleration可以容忍上述taint,但其容忍时间为300s,超时之后仍然会被驱逐。如果用户希望在断开与云端连接后将应用(Pod)长时间保留在边缘节点上,只需将容忍时间延长或置空(无限长)即可。
在KubeEdge 1.6版本中,用户只需为pod添加如下标签:
app-offline.kubeedge.io=autonomy
KubeEdge将自动配置应用的tolerations,使得节点离线后应用不被迁移。
OPC-UA设备协议驱动OPC-UA Mapper
OPCUA是一个工业软件接口规范,是企业制造模型的统一对象和架构定义,具有跨平台、增强命名空间、 支持复杂数据内置、大量通用服务等新特点,被看作是面向未来的下一代工业通讯规范。
KubeEdge v1.5版本发布了新的Mapper参考架构设计,继Bluetooh、Modbus协议支持后,本次发布了 Go 语言版本的OPC-UA Mapper,进一步丰富了设备接入生态。
OPC-UA Mapper地址:https://github.com/kubeedge/mappers-go/tree/main/pkg/opcua
关于 KubeEdge
KubeEdge是一个开源的边缘计算平台,它在Kubernetes原生的容器编排和调度能力之上,实现了云边协同、计算下沉、海量边缘设备管理、边缘自治等能力。在追求边缘极致轻量化的同时,结合云原生生态的众多优势,解决当前智能边缘领域面临的挑战。
稿源:华为开源
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