边缘计算技术最近几年不断发展，从概念到产品雏形再到商业化落地，已经有越来越多的企业、机构，在越来越多的场景中使用到了边缘计算技术。

从实际应用角度出发，边缘计算要解决以下两大问题：

1、边缘计算要面对复杂的硬件环境，不同形态、不同硬件平台、不同操作系统；同时，还要面对复杂的应用环境，不同的应用开发语言，不同的模型训练框架。需要合适的技术去屏蔽这些复杂环境差异。

2、边缘计算要面临极度分散的边缘场景，承载边缘计算的设备分散在不同位置，对每一个边缘计算的管理、监控、运维都会产生资源消耗。需要合适的技术，让边缘计算可以被统一的，远程的，无须现场执守的管理起来。

作为云计算能力的扩展，边缘计算并不是孤立存在的。在提供标准、高效的计算能力之外，边缘计算还应该提供稳定、便捷的边云融合能力。边云融合能力将实现边缘计算和云计算的统一，实现应用可以在边缘和云之间按需调度；边云融合需要一个很好的针对边缘计算的管理平台，一方面管理边缘设备，另一方面管理边缘计算应用。

5月30日，在2019ABC INSPIRE智能物联网峰会上，百度智能云宣布其天工物联网平台全新升级，同时在边云融合、时空洞察和数据智能等三大领域一口气发布了9大新产品。

其中在边云融合方面，从去年年底开始公测的智能边缘——BIE产品以及其开源版本OpenEdge迎来了新突破，通过对容器化的支持，BIE允许应用以同样的方式在边缘或者云上运行。

上文提到，BIE允许应用以同样的方式在边缘或者云上运行。那么BIE是否可以提供一种方式，允许应用以同样的方式在边缘或者云上被管理呢？

在下午的分论坛，百度进一步展示了OpenEdge的开放性，演示了通过Kubernetes（简称k8s）管理OpenEdge的能力。

Kubernetes——更好的边云融合

为了更好的实现边云融合，百度在去年就正式推出了智能边缘（BIE）云管套件，用户可以在云端对边缘计算进行管理。我们发现，用对云计算的管理方式来管理边缘计算，会极大的降低现有从业人员的学习成本，因此，我们对智能边缘（BIE）云管套件进行了补充。

在云上，通过k8s来管理应用正在成为越来越多的用户的选择，它的简单易用、可扩展、自动化等特性为应用的部署、规划、更新和维护提供了事实上的标准。边缘计算作为一种计算节点，是否也可以纳入到k8s的管理范围里面来呢？答案是肯定的。

现在，用户不但可以通过智能边缘官方提供的云管套件对智能边缘节点（OpenEdge）进行管理，还可以通过k8s的控制平台，掌握各个边缘核心的运行情况，并且大规模地向边缘节点部署应用。

下面让我们来看看OpenEdge是如何对接k8s的。

环境准备：k8s集群&edge-k8s模块

为了通过k8s管理边缘节点的应用，我们需要一个k8s集群，切确的讲，需要一个kubernetes apiserver。它可以是一个专门的k8s集群，也可以共用一个常规的云端k8s集群，里面可以运行其他常规的workloads。

为了连接k8s集群与百度边缘计算平台，还需要运行百度提供的edge-k8s模块。

核心和服务：精确调用

edge-k8s将百度边缘计算核心映射成k8s集群的节点，在k8s反应边缘节点的内存、CPU、磁盘等使用情况，方便用户了解边缘设备的运行状态，是否适合部署新的应用。

为了方便应用的调度，每个边缘节点添加了NodeType: openedge的label，方便在共享的k8s集群中，精确的调用应用。同时，为了防止常规云端应用误调度到边缘端，每个边缘节点添加了一个Taints，不能容忍这个Taints的应用不会部署到边缘节点。

一个k8s pod对应一个边缘计算的服务，当Pod被调度到核心，会在核心上创建对应的服务，并且部署下去。

实操之部署单个应用

Talk is cheap，让我们来实操一下。以部署一个nginx pod到某个具体的边缘核心为例，Pod的定义如下:

Pod除了指定image和端口映射相关参数外，通过nodeSelector来指定将Pod部署到一个具体的边缘核心；通过tolerations来容忍边缘节点的openedge Taints，这样scheduler才会继续将Pod调度到边缘节点。

假设上面的Pod的文件名为nginx.yaml，后面只需要运行: kubectl create -f nginx.yaml，就可以完成部署。

要从边缘节点移除这个应用，可以运行： kubectl delete pod nginxedge。这里nginxedge为Pod的名。

实操之部署多个应用

当我们拥有成千上万个边缘核心后，我们如何批量的部署呢？答案是:Deployment。

通过定义一个Deployments，设置replicas来指定需要部署的节点数，通过nodeSelector来选择相应的节点列表。当然，你也许需要通过podAffinity或者podAntiAffinity来更加精细的控制调度。

下面的Deployment定义，展示了如何向所有的边缘节点部署200个nginx服务。

百度智能云边缘计算平台，通过引入对k8s的支持，使用户可以用熟悉的方式去管理应用，而不是重新学习一套新的方法。用户还可以将边缘应用的部署更好的与已有的工具链集成，形成更加完善的部署系统，实现高效运行。

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