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核心服务层组成 EdgeX Foundry的核心服务层主要包含四类微服务:
负责服务注册与发现的Configuration and Registry微服务; 负责采集南向设备层数据,并向北向服务提供数据服务的Core Data微服务; 负责设备自身能力描述服务的Meta Data微服务; 负责向南向设备发送命令的Command微服务; 本篇文章接下来的部分会分别介绍上述四类微服务。
Configuration and Registry服务 主要功能 Configuration and Registry微服务向EdgeX Foundry框架范围的微服务提供集中式管理,主要包含两个方面:
Edgex Foundry框架范围内所有微服务的配置参数与操作参数; Edgex Foundry框架范围内所有微服务的位置与状态; 详细介绍 作为配置管理器,Configuration and Registry微服务在每一个微服务启动时向该微服务提供配置信息。此配置信息覆盖微服务可能需要的任何内置配置,并提供了满足微服务体系结构动态特性的方法。例如,Configuration and Registry微服务提供的配置信息可能会在EdgeX Foundry运行的宿主系统已经使用默认端口号的情况下为EdgeX Foundry微服务提供另一个新的操作端口号。配置和注册表微服务还提供了通知EdgeX Foundry微服务对配置进行更改的方法。这允许其他微服务对环境变化作出动态反应。请注意,虽然配置和注册表微服务可以通知微服务的任何配置更改,微服务必须注册此更改并提供设施来响应通知。 作为EdgeX Foundry微服务注册表,配置和注册表微服务知道所有EdgeX Foundry微服务的位置和操作状态。当每个EdgeX Foundry微服务启动时,都要求使用配置和注册表微服务进行注册。配置和注册表微服务然后定期“ping”其他微服务,以保持微服务集合的健康状况的准确画面。这为其他EdgeX Foundry微服务,系统管理系统和第三方应用程序提供了一个权威的地方来获得EdgeX Foundry的地位。 EdgeX Foundry微服务可以在没有配置和注册表微服务的情况下运行。当他们这样做时,他们使用内置配置来初始化/配置自己,并在本地而不是全局运行 - 也就是说,他们不会在任何中央机构或其他微服务中注册它们的存在。如果没有配置和注册表微服务,其他每个微服务都只能对其位置(通过其本地初始化提供)和其他微服务的运行状态进行假设。
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EdgeX Foundry是一系列松耦合、开源的微服务集合。该微服务集合构成了四个微服务层及两个增强的基础系统服务,这四个微服务层包含了从物理域数据采集到信息域数据处理等一系列的服务,另外两个基础系统服务为该四个服务层提供支撑服务。四个微服务层分别是: ● 核心服务层 ● 支持服务层 ● 开放服务层 ● 设备服务层 图片描述 EdgeX Foundry架构图从下向上依次为设备服务层、核心服务层、支持服务层、开放服务层;这个顺序也是物理域到信息域的数据处理顺序。
接下来按重要程度依次介绍上述四项服务:
核心服务层介于北向与南向之间,这里所谓的北向即是上文所述信息域,南向即是上文所述物理域。核心服务层非常简单,但却是EdgeX Foundry框架内非常重要的一环。 核心服务层主要由以下组件组成: ● Configuration and Registration:为其他EdgeX Foundry微服务提供关于EdgeX Foundry内相关服务的信息,包括微服务配置属性。 ● Core Data:持久性存储库和从南侧对象收集的数据的相关管理服务。 ● Metadata:提供配置新设备并将它们与其拥有的设备服务配对的功能。 ● Command:处理北向应用发往南向设备的请求;当然该服务还会处理框架内其他微服务发往南向设备的请求,如本地的分析服务。
支持服务(SS)层包含广泛的微服务,该层微服务主要提供边缘分析服务和智能分析服务。 此外,该层还为EdgeX micorservices提供支持功能,如日志记录,调度和数据清理(清理)。 规则引擎,警报和通知微服务 在SS层内,因为它们在Core Services层上运行。 本地分析功能(目前仅以简单的规则引擎实现基本的分析功能)也位于此层。
在必要情况下,EdgeX Foundry需要可以独立于其他系统运行。Edgex Foundry所依存的网关通常会在独立非联网环境下部署,同时监管一组传感器或设备。当网关在不联网环境下运行时,其监管的传感器及设备是不受外界环境监管或控制的。因此EdgeX Foundry在不连接北向应用的情况下,是可以长时间独立运行的。不过EdgeX Foundry收集的数据总归还是需要定期或不定期的传输给北向应用(通常为云端系统)。开放服务层就是为实现这个目的而存在的。开放服务层提供了一组微服务实现以下功能: ● 北向应用可以在网关注册,并获取其感兴趣的南向设备的数据; ● 通知数据何时被发往何地; ● 通知数据传输格式;
设备服务层负责与南向设备交互。 设备服务是与南向设备或物联网对象交互的边缘连接器,包括但不限于:报警系统,家庭和办公楼中的暖气和空调系统,灯光,任何行业的机器,灌溉系统,无人驾驶飞机,目前自动化的运输,如一些铁路系统,自动化工厂,家用电器。未来,还可能包括无人驾驶汽车和卡车,交通信号灯,全自动快餐设施,全自动自助式杂货店,以及从病人身上读取健康数据的设备。 设备服务可以同时服务于一个或多个设备(传感器,致动器等)。 DS管理的“设备”可能不是简单的单一物理设备。它可能是EdgeX Foundry的另一个网关(以及该网关的所有设备),设备管理器或设备聚合器,充当设备或设备集合。 设备服务层的微服务通过每个物联网对象本身的协议与设备,传感器,执行器和其他物联网对象进行通信。 DS层将由IoT对象生成和传递的数据转换为常见的EdgeX Foundry数据结构,并将转换后的数据发送到Core Services Layer以及EdgeX Foundry其他层的其他微服务。
边缘计算这么火,你需要了解这些 https://blog.csdn.net/karamos/article/details/80130024 2017年06月15日 09:27:09 少数pai 阅读数:2301 标签: 云计算 边缘计算 雾计算 IoT 今年4月,Linux基金会发起了一个名为EdgeXFoundry的新项目,目的在于为IoT计算和可互操作的组件构建一套开放的框架。EdgeXFoundry旨在培育边缘计算的模型,采用了这个模型的设备就不必把它们的数据发上云进行处理,而是只需要借助于本地的网关设备进行计算和分析就可以了。这种处理方式带来的主要好处就是更少的延迟和网络流量,以及更高的安全性。
图片描述
EdgeX Foundry是继现有AllJoyn、IoTivity 、Zephyr之后第4个物联网开源项目,也是第一个超大型物联网边缘运算项目,目的是要打造一套通用边缘运算框架,包含Dell、AMD、VMware在内超过50家软硬件厂商和初创加入。
好了,问题来了。
什么是边缘计算呢? 边缘计算是一个新名词,它横跨OT、IT、CT多个领域,涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用多个产业链角色。具体来说,边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
和云计算有什么区别? 目前,云计算是行业的大势所趋,而对于云计算来说,所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中,云计算更侧重于“云”,是实现最终数据分析与应用的场所。
但是在边缘计算中,强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域,如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源,显然实时性等业务需求能够容易满足,这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。 “边缘计算”也特别强调计算的作用。
和雾计算是什么关系? 雾计算这个词相对来说是最近出现的一个词。因为和云相比位置上更接近设备,所以表示为雾,它是作为实现IoT的结构为Cisco等提倡,旨在为全球范围所采用。另一方面,边缘计算这个术语,早就用于表示云和设备的边界。
雾计算,处理能力放在包括 IoT设备的LAN里面。这个网络内的IoT网关,或者说是雾节点用于数据收集,处理,存储。多种来源的信息收集到网关里,处理后的数据发送回需要该数据的设备。
边缘计算,进一步推进了雾计算的「LAN内的处理能力」的理念,处理能力更靠近数据源。不是在中央服务器里整理后实施处理,而是在网络内的各设备实施处理。
如果还不太懂,点击这里
边缘运算会颠覆云端运算吗? 目前担任Linux基金会物联网资深总监的Philip DesAutels表示:
虽然我们将会把越来越多的基础任务,推向装置所在的边缘,但这只是代表了越靠近边缘所在的装置会变更聪明,并不能就说它与云端毫无关系。
我倒是认为,云端也会因为边缘变聪明和智慧。云端未来更重要任务,将会扮演中央的协调管理者。就像是想利用一台智慧冷气设备,早一步在人们进大门前先开启室内冷气降温,若是没有云端事先取得他们所在位置及预计何时到达等资讯,谁来告诉冷气机这些事呢?
我们接下来将会看见「纯云端运算」年代的终结。Cloud过去的角色也会开始转变,扮演起更重要的角色,就是要成为一个分散式集体智慧(Distributed Collective Intelligence)。
边缘运算为什么现在这么火? 因为Money!
现在,即使是理想上最高速的光纤网路的传输速度,资料交换还是需要时间,如果考虑到资料传输需要耗费的延迟时间、停留中介站与远端处理的等待时间的话,採用边缘运算可以缩短资料往返时间,资料处理能更快。
另一个考量则是成本,与其将全部资料回传云端处理,还是改将资料就近放在边缘装置周围来运算的作法,更可以减少传输成本。
边缘运算真正的价值,在于能将每一个与本地网路连结的组件,整合成为一个更复杂的完整个体,来打造一个整合性系统(Meta System),可以做更惊人的事情。
边缘运算和云端运算是什么关系吗? 彼此在逻辑上是互补关系。
越来越多需要就近处理资料的工作将转移到边缘装置上,同时,云端将会专注在更需要灵活、弹性调度的任务,做为中央管理及控制的后端。
边缘计算的市场有多大? 按照IDC的统计数据,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,边缘计算所面对的市场规模非常巨大。其实看看联盟的6大创始成员就能发现,这个市场规模甚至超乎想象。
结语 笔者认为,不管是云计算、雾计算还是边缘计算,都从另一个方面说明计算的价值,随着万物互联时代的到来,不可能有哪一种计算可以“一招制敌”,未来的时代,应该是各种计算方式并存的时代,落地到不同的应用场景,践行最适合的“计算”。
《OpenStack边缘计算白皮书》中英译文下载 OpenStack边缘计算白皮书-中英对照译文
参考文献:
【1】边缘计算参考架构2.0
http://www.ecconsortium.org/Uploads/file/20171128/1511871147942955.pdf
【2】OpenStack Cloud Edge Computing
https://www.openstack.org/assets/edge/OpenStack-EdgeWhitepaper-v3-online.pdf
1511871147942955.pdf( 2.20 MB, 8 downs )预览 OpenStack-EdgeWhitepaper-v3-online.pdf( 5.84 MB, 6 downs )预览 OpenStack边缘计算白皮书-中英对照译文.pdf( 1.06 MB, 27 downs )预览
今年4月,Linux基金会发起了一个名为EdgeXFoundry的新项目,目的在于为IoT计算和可互操作的组件构建一套开放的框架。EdgeXFoundry旨在培育边缘计算的模型,采用了这个模型的设备就不必把它们的数据发上云进行处理,而是只需要借助于本地的网关设备进行计算和分析就可以了。这种处理方式带来的主要好处就是更少的延迟和网络流量,以及更高的安全性。