云边协同新征程：KubeEdge 走向毕业

KubeEdge 的毕业是云原生边缘计算领域的一个重要里程碑。作为 CNCF 官方首个边缘计算项目，KubeEdge 为资源受限的边缘设备提供了强大的计算和管理支持，它的毕业标志着云原生边缘计算的技术成熟和行业认可。自 KubeEdge 项目启动以来，DaoCloud 积极参与其中，从项目规划与治理、核心代码开发以及在制造和零售行业推广贡献了广泛经验。未来，我们也将继续和 KubeEdge 一起，为全球企业和开发者提供更加灵活、安全和高效的解决方案，塑造智能边缘新纪元。

——KubeEdge 技术指导委员会成员、「DaoCloud 道客」首席运营官张红兵

旧金山时间 2024 年 10 月 15 日，云原生计算基金会（CNCF）宣布边缘计算领域的标志性项目 KubeEdge 结束了它在 CNCF 社区的孵化过程，正式晋升为毕业级项目。这表示 KubeEdge 的技术成果在云原生领域已经走向成熟，开启了作为独立项目的云边协同新征程。

引领边缘计算发展
的技术先驱

KubeEdge=Kube+Edge，顾名思义就是依托 Kubernetes 的能力为边缘场景赋能的开源项目。正如其主要维护者 Sean Wang 在 2019 年的演讲中所说，KubeEdge 的诞生是为了“在边缘实现计算和智能化”，它灵活的方法使边缘计算通信安全、可靠和自治，而不受网络延迟的影响，如今正变得越来越流行。

KubeEdge 是业界首个云原生边缘计算框架，目标是让边缘设备成为“云的延伸”。它提供的是一个灵活、供应商中立、轻量级、异构的边缘计算平台，以支持边缘端的数据分析、视频分析、机器学习等任务。它主要包含了云上组件和边缘组件，通过它们之间的协同工作来发挥作用。

云上组件 CloudCore 由以下三个部分构成：

• Cloud Hub：云端和边缘节点之间通信的网关，接收并处理来自边缘端EdgeHub 的请求。

• EdgeController：处理来自边缘节点的资源操作请求，如 Pod、ConfigMap等资源的创建、更新和删除。

• DeviceController：进行边缘节点的设备管理操作，如设备注册、设备状态更新等。

边缘组件 EdgeCore 由以下几个部分构成：

• EdgeHub：边缘端流量的出入口，和 Cloud Hub 建立连接的通信 Agent 端。

• Edged：边缘端的核心模块，负责管理边缘端的容器应用，可视为轻量版的 kubelet。

• EventBus：负责事件消息的传递，EventBus 订阅来自设备的消息，并分发给边缘节点上的其他组件，同时也将云端的指令发布到设备上。。

• ServiceBus：负责服务调用的管理，ServiceBus 接收来自云端的请求，并与边缘端的应用程序进行 HTTP 交互。

• DeviceTwin：边缘端负责管理设备资源以及处理设备信息、设备状态的组件。

• MetaManager：KubeEdge 内部的持久化存储组件，负责边缘端的元数据管理。

KubeEdge 的这种设计使得它能够在边缘计算环境中实现高效的数据处理和智能决策，同时保持与云端的紧密协同，适用于需要快速响应和处理大量数据的边缘计算场景。KubeEdge 更能适应边缘环境的需求，尤其是网络不稳定和资源限制的问题，增强了边缘端的实时数据处理能力，并与云端计算能力协同作业。这一云边协同的创新模式为边缘计算领域提供了切实可行的解决方案。

KubeEdge 最初由 Futurewei（华为的子公司）开发，并在 2019 年 3 月被云原生计算基金会（CNCF）接纳为 Sandbox 项目。「DaoCloud 道客」与 KubeEdge 的结缘始于 Device Management Interface。华为与「DaoCloud 道客」联合开发的这个边缘设备的接口交互规范，成为了 KubeEdge 的重要组成部分。之后，「DaoCloud 道客」的开发者也陆续参与到了项目的其他方面，目前在 KubeEdge 社区的贡献位列全球第二，仅次于华为。

自 2019 年 6 月发布首个主要版本 v1.0 以来，KubeEdge 保持着每季度更新一次的频率，目前已经更新到了 v1.18。作为 CNCF 托管的第一个专注于边缘计算的开源项目 ，其在 GitHub 上已经获得了超过 6.7k 的Stars，吸引了来自全球 30 多个国家的 100 多个贡献组织以及超过 16 万名开发者的关注和参与。

「DaoCloud 道客」首席运营官张红兵作为 KubeEdge 技术指导委员会成员，不仅仅是开源项目的贡献者，更重要的是还承担起了项目发展的责任。同时，胡炜作为 KubeEdge 的 Maintainer，蔡威作为 Reviewer，在更高层次上为开源社区做出了显著贡献。此外，「DaoCloud 道客」的开发者刘家伟、唐明、李越和方志颖分别作为 network、AI、test 和 release 方向的特别兴趣小组负责人，深度参与到了社区建设和发展过程当中。

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于实践中
长出硕果

近年来，KubeEdge 已经吸引了众多行业企业、研究机构的关注，并在多个场景中实现了应用落地，如全球首颗云原生边缘计算卫星云边一体方案在太空验证，实现了卫星与地面站的协同 AI 推理，提升了在轨识别精度并减少了卫星回传数据量。还有业界最大规模高速公路云边协同项目中，KubeEdge 管理了 10 万边缘节点和 50 万边缘应用，为取消省界收费站，实现高速公路的无障碍通行创造了有利条件。此外，KubeEdge 还成功应用于煤矿安全监控、智能工厂、智慧校园等多个领域实现应用，推动了行业的数字化转型。

「DaoCloud 道客」在为 KubeEdge 社区贡献创新思路的同时，还将这些成果转化为 DaoCloud Enterprise 5.0 的云边协同能力，实现了支持海量异构资源统一调度、管理，并在能源以及装备制造业等行业的应用场景中实现落地。此外，在此基础上打造的面向工业互联网的云边协同智能缺陷检测平台入围了 2022 年度边缘计算十大解决方案，受到行业内的广泛认可。「DaoCloud 道客」也凭借此入选了 2022 和 2023 年的边缘计算产业全景图。

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开发者之声

在 KubeEdge 毕业之际，道客船长也采访到了技术委员会的代表成员张红兵以及「DaoCloud 道客」的贡献者代表胡炜，从项目治理者和贡献参与者的角度探讨了社区对 KubeEdge 未来发展的愿景。

KubeEdge 的技术体系庞大而复杂，在“毕业”之前，就已经在技术应用方面展现出广泛的潜力。张红兵表示，“毕业”之后，KubeEdge 预计在各个技术领域都会有进一步的增强。在此前的 KubeCon China 2024 上，KubeEdge 团队与 CNCF 管理层进行了深入的技术拓展讨论。预计在“毕业”之后，KubeEdge 社区将采取一系列措施来促进其广泛应用，包括客户案例聚焦、技术 meetup 和经验分享会，以及在高校和研究机构中实现进一步推广。

此外，KubeEdge 社区还计划推出边缘计算领域的培训和认证项目，并与生态合作伙伴联合开展适配性计划，以支持更广泛的厂商、用户、研究机构和个人在边缘计算领域的探索和创新。

对于该项目的重要探索方向，胡炜提到，随着人工智能在全球范围内的广泛应用，传统的“中央大脑”处理方式使得大规模的 AI 开发面临瓶颈，相对地，边缘算力的作用在逐步强化。KubeEdge 社区计划在边缘 AI 和边缘组网方面继续突破。SIG AI 特别兴趣小组将带领社区成员挖掘更成熟的技术方案，在靠近数据源的地方快速、智能地处理 AI 任务，从而减少延迟、提高响应速度，以应对日益增长的 AI 计算需求。

随着 KubeEdge 的“毕业”，这不仅标志着一个阶段的完美收官，也预示着新征程的开始。KubeEdge 的影响力还将继续扩大，它的果实将惠及更多人、更多地方、更多领域，也欢迎大家继续加入到 KubeEdge 的贡献中，一起探索边缘计算的更广阔天地吧！

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