CN112003924A - 一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法及系统,属于边缘云平台研发及应用领域;所述的方法具体步骤如下:S1部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;S2部署边缘侧使能平台;S3部署分布式云边协同;S4设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;S5在边缘云搭建安全防护框架;依托浪潮现有第四代云中心,通过使用本发明方法,可以突破轻量级边缘云引擎、边缘侧使能平台、轻量级虚拟化、海量异构设备的接入、分布式云边协同、容器异构和混合部署、声明式部署升级等关键技术,研发面向工业互联网的边缘云平台,提供边缘自治、云边协同、边缘云服务、边缘云统一运维监控等功能,实现在智能制造、健康医疗、能源电力等领域的应用推广。
Description
技术领域
本发明公开一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法及系统,涉及边缘云平台研发及应用技术领域。
背景技术
浪潮已形成涵盖IaaS、PaaS、SaaS三个层面的云计算整体解决方案服务能力,建立包括HPC/IDC、媒体云、教育云等跨越十余个行业的云应用,在国内政务云市场占有率第一,企业云市场增速第一,并成功在非洲、东南亚等地区进行推广。浪潮作为云计算、大数据的领导厂商,凭借服务企业信息化多年的经验积累和强大的产业生态,浪潮云In-Cloud工业互联网平台已具备了“云服务平台支撑能力、企业信息化服务能力、先进制造业的模式经验”三大核心能力。入选工信部2018年工业互联网创新发展工程支持项目,成为国家重点扶持的跨行业、跨领域工业互联网平台之一。平台提供完善的IaaS、通用PaaS和工业PaaS服务能力,打造了覆盖9大行业、7大领域的工业应用服务生态,已为十余个区域及行业、上百万大中小型企业提供云服务,平台稳定性、可靠性得到充分验证,为浪潮在全国各地及各行业建设标识解析二级节点提供了基础保障。
基于已有雄厚基础,浪潮提出研发面向工业互联网的边缘平台计算研发及应用,突破轻量级边缘计算框架、分布式云边协同、边缘云原生应用管理、边缘计算的安全防护框架等关键技术,研发面向边缘计算的平台,是浪潮实施云计算战略的关键核心平台,全面实现对工业互联网的支撑,故发明一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法及系统,实现上述目的。
发明内容
本发明针对现有技术的问题,提供一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法及系统,所采用的技术方案为:一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,所述的方法具体步骤如下:
S1部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;
S2部署边缘侧使能平台;
S3部署分布式云边协同;
S4设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;
S5在边缘云搭建安全防护框架。
所述S1中容器应用管理集成生命周期管理工具及日志监控告警工具。
所述S2部署边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI 计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控的能力。
所述S3部署分布式云边协同的具体步骤如下:
S301边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查;
S302通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治;
S303进行云端训练、边缘推理;
所述S303进行云端训练、边缘推理的具体步骤如下:
S313利用云端资源进行AI训练,输出训练模型;
S323将训练模型运行在边缘端。
一种面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,所述的系统具体包括引擎部署模块、平台部署模块、云边部署模块、开发设置模块和框架搭建模块:
引擎部署模块:部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;
平台部署模块:部署边缘侧使能平台;
云边部署模块:部署分布式云边协同;
开发设置模块:设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;
框架搭建模块:在边缘云搭建安全防护框架。
所述引擎部署模块中容器应用管理集成生命周期管理工具及日志监控告警工具。
所述平台部署模块部署边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控的能力。
所述云边部署模块具体包括编辑管理模块、节点自治模块和云端训练模块:
编辑管理模块:边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查;
节点自治模块:通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治;
云端训练模块:进行云端训练、边缘推理;
所述云端训练模块具体包括模型训练模块和模型运行模块:
模型训练模块:利用云端资源进行AI训练,输出训练模型;
模块运行模块:将训练模型运行在边缘端。
本发明的有益效果为:依托浪潮现有第四代云中心,通过使用本发明方法,可以突破轻量级边缘云引擎、边缘侧使能平台、轻量级虚拟化、海量异构设备的接入、分布式云边协同、容器异构和混合部署、声明式部署升级等关键技术,研发面向工业互联网的边缘云平台,提供边缘自治、云边协同、边缘云服务、边缘云统一运维监控等功能,实现在智能制造、健康医疗、能源电力等领域的应用推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法的流程图;
图2是本发明系统的结构示意图;
图3是总体框架图的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例一:
一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,所述的方法具体步骤如下:
S1部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;
S2部署边缘侧使能平台;
S3部署分布式云边协同;
S4设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;
S5在边缘云搭建安全防护框架;
浪潮边缘云平台在软件架构层面包含边缘云引擎、边缘侧使能平台、边缘云管理等部分,总体框架如图3所示,当使用本发明方法面向工业互联网进行边缘云平台搭建时,首先按照S1部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务,边缘云引擎提供高性能可伸缩的容器应用管理服务,支持企业级Kubernetes容器化应用的生命周期管理,自研企业级增强特性,面向云原生应用提供一站式云应用赋能平台,支持X86、ARM和MIPS异构环境,为应用和服务打造最佳的容器化应用运行环境,轻量级边缘云引擎包括计算管理、存储卷管理、网络管理、策略管理、服务发现、应用编排、任务调度、弹性伸缩、故障自愈、集群高可用、异构环境、负载均衡等功能;然后按照S2部署边缘使能侧平台,边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控等能力;按照S3部署分布式云边协同,并按照 S4设置设置云上编译/边缘运行的代码开发模式,基于这种模式可以在云上完成代码的托管、构建、打包等动作,在边缘上直接运行构建结果;最后按照S5 在边缘云搭建安全防护框架,浪潮边缘云充分考虑了安全防护功能,从边缘应用、边缘数据、边缘网络、边缘基础设施等方面全生命周期的管理边缘云安全;
通过使用本发明方法,可以突破轻量级边缘云引擎、边缘侧使能平台、轻量级虚拟化、海量异构设备的接入、分布式云边协同、容器异构和混合部署、声明式部署升级等关键技术,研发面向工业互联网的边缘云平台,提供边缘自治、云边协同、边缘云服务、边缘云统一运维监控等功能,实现在智能制造、健康医疗、能源电力等领域的应用推广;
进一步的,所述S1中容器应用管理集成生命周期管理工具及日志监控告警工具;
云管理集成全生命周期管理工具及日志监控告警工具,实现敏捷运维,具备在线、离线部署升级能力及云服务线上管理功能,能够和浪潮云统一的运维中心进行连接,并进行统一的管理;
进一步的,所述S2部署边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控的能力;
进一步的,所述S3部署分布式云边协同的具体步骤如下:
S301边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查;
S302通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治;
S303进行云端训练、边缘推理;
浪潮边缘云按照S301通过浪潮边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查,边缘节点的系统升级和应用程序更新都可以直接从云端下发,提升边缘的运维效率。边缘Agent底层优化的多路复用消息通道相对于边缘计算基于HTTP长连接的List/Watch机制扩展性更好,允许海量边缘节点和设备的接入;
边缘节点的应用可以充分利用浪潮云端的服务和资源,比如边缘节点服务可以像云端的服务一样使用浪潮云盘、浪潮数据库等服务,在不占用边缘节点资源的前提下,充分使用浪潮云端资源,完成边缘服务;
与边缘计算集群的节点不同,边缘节点可以在完全断开连接的模式下自主工作,并不会定期进行状态同步,只有在重连时才会与控制面通信。此模式与边缘计算管理面和工作节点通过心跳和List/Watch保持状态更新的原始设计非常不同;
浪潮边缘计算按照S302通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治,用户期望的控制面配置和设备实时状态更新都通过消息同步到本地存储,这样节点在离线情况下即使重启也不会丢失管理元数据,并保持对本节点设备和应用的管理能力;
浪潮边缘云按照S303基于边缘云实际特性推出云端训练/边缘推理的服务;
所述S303进行云端训练、边缘推理的具体步骤如下:
S313利用云端资源进行AI训练,输出训练模型;
S323将训练模型运行在边缘端。
按照S303推出的云端训练/边缘推理的服务可以在浪潮云端运行AI训练等耗资源的工作,充分使用云端资源,快速完成AI训练,输出训练模型;把训练的模型运行在边缘端,这样边缘节点直接执行训练模型,使用小的资源依托训练模型完成边缘推理工作。
实施例二:
一种面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,所述的系统具体包括引擎部署模块、平台部署模块、云边部署模块、开发设置模块和框架搭建模块:
引擎部署模块:部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;
平台部署模块:部署边缘侧使能平台;
云边部署模块:部署分布式云边协同;
开发设置模块:设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;
框架搭建模块:在边缘云搭建安全防护框架;
浪潮边缘云平台在软件架构层面包含边缘云引擎、边缘侧使能平台、边缘云管理等部分,总体框架如图3所示,当使用本发明系统面向工业互联网进行边缘云平台搭建时,首先利用引擎部署模块部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务,边缘云引擎提供高性能可伸缩的容器应用管理服务,支持企业级 Kubernetes容器化应用的生命周期管理,自研企业级增强特性,面向云原生应用提供一站式云应用赋能平台,支持X86、ARM和MIPS异构环境,为应用和服务打造最佳的容器化应用运行环境,轻量级边缘云引擎包括计算管理、存储卷管理、网络管理、策略管理、服务发现、应用编排、任务调度、弹性伸缩、故障自愈、集群高可用、异构环境、负载均衡等功能;然后通过平台部署模块部署边缘使能侧平台,边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、 AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控等能力;云边部署模块部署分布式云边协同,开发设置模块设置设置云上编译/边缘运行的代码开发模式,基于这种模式可以在云上完成代码的托管、构建、打包等动作,在边缘上直接运行构建结果;最后利用框架搭建模块在边缘云搭建安全防护框架,浪潮边缘云充分考虑了安全防护功能,从边缘应用、边缘数据、边缘网络、边缘基础设施等方面全生命周期的管理边缘云安全;
通过使用本发明系统,可以突破轻量级边缘云引擎、边缘侧使能平台、轻量级虚拟化、海量异构设备的接入、分布式云边协同、容器异构和混合部署、声明式部署升级等关键技术,研发面向工业互联网的边缘云平台,提供边缘自治、云边协同、边缘云服务、边缘云统一运维监控等功能,实现在智能制造、健康医疗、能源电力等领域的应用推广;
进一步的,所述引擎部署模块S1中容器应用管理集成生命周期管理工具及日志监控告警工具;
云管理集成全生命周期管理工具及日志监控告警工具,实现敏捷运维,具备在线、离线部署升级能力及云服务线上管理功能,能够和浪潮云统一的运维中心进行连接,并进行统一的管理;
所述平台部署模块S2部署边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控的能力。
所述云边部署模块具体包括编辑管理模块、节点自治模块和云端训练模块:
编辑管理模块:S边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查;
节点自治模块:通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治;
云端训练模块:进行云端训练、边缘推理;
浪潮边缘云利用编辑管理模块通过浪潮边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查,边缘节点的系统升级和应用程序更新都可以直接从云端下发,提升边缘的运维效率。边缘Agent底层优化的多路复用消息通道相对于边缘计算基于HTTP长连接的List/Watch机制扩展性更好,允许海量边缘节点和设备的接入;
边缘节点的应用可以充分利用浪潮云端的服务和资源,比如边缘节点服务可以像云端的服务一样使用浪潮云盘、浪潮数据库等服务,在不占用边缘节点资源的前提下,充分使用浪潮云端资源,完成边缘服务;
与边缘计算集群的节点不同,边缘节点可以在完全断开连接的模式下自主工作,并不会定期进行状态同步,只有在重连时才会与控制面通信。此模式与边缘计算管理面和工作节点通过心跳和List/Watch保持状态更新的原始设计非常不同;
浪潮边缘计算利用节点自治模块通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治,用户期望的控制面配置和设备实时状态更新都通过消息同步到本地存储,这样节点在离线情况下即使重启也不会丢失管理元数据,并保持对本节点设备和应用的管理能力;
浪潮边缘云利用云端训练模块基于边缘云实际特性推出云端训练/边缘推理的服务;
所述云端训练模块具体包括模型训练模块和模型运行模块:
模型训练模块:利用云端资源进行AI训练,输出训练模型;
模块运行模块:将训练模型运行在边缘端;
利用云端训练模块推出的云端训练/边缘推理的服务可以在浪潮云端运行 AI训练等耗资源的工作,充分使用云端资源,快速完成AI训练,输出训练模型;把训练的模型运行在边缘端,这样边缘节点直接执行训练模型,使用小的资源依托训练模型完成边缘推理工作。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,其特征是所述的方法具体步骤如下:
S1部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;
S2部署边缘侧使能平台;
S3部署分布式云边协同;
S4设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;
S5在边缘云搭建安全防护框架。
2.根据权利要求1所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,其特征是所述S1中容器应用管理集成生命周期管理工具及日志监控告警工具。
3.根据权利要求2所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,其特征是所述S2部署边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控的能力。
4.根据权利要求3所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,其特征是所述S3部署分布式云边协同的具体步骤如下:
S301边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查;
S302通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治;
S303进行云端训练、边缘推理。
5.根据权利要求4所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建方法,其特征是所述S303进行云端训练、边缘推理的具体步骤如下:
S313利用云端资源进行AI训练,输出训练模型;
S323将训练模型运行在边缘端。
6.一种面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,其特征是所述的系统具体包括引擎部署模块、平台部署模块、云边部署模块、开发设置模块和框架搭建模块:
引擎部署模块:部署边缘云引擎,提供容器应用管理服务;
平台部署模块:部署边缘侧使能平台;
云边部署模块:部署分布式云边协同;
开发设置模块:设置云上编译/边缘运行的代码开发模式;
框架搭建模块:在边缘云搭建安全防护框架。
7.根据权利要求6所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,其特征是所述引擎部署模块中容器应用管理集成生命周期管理工具及日志监控告警工具。
8.根据权利要求7所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,其特征是所述平台部署模块部署边缘侧使能平台提供涉及计算、存储、网络、设备管理、AI计算、数据处理、应用服务、云边协同、安全、管理与监控的能力。
9.根据权利要求8所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,其特征是所述云边部署模块具体包括编辑管理模块、节点自治模块和云端训练模块:
编辑管理模块:边缘计算标准API在云端管理边缘节点、设备和工作负载的增删改查;
节点自治模块:通过消息总线和元数据本地存储进行节点的离线自治;
云端训练模块:进行云端训练、边缘推理。
10.根据权利要求9所述的面向工业互联网的边缘云平台搭建系统,其特征是所述云端训练模块具体包括模型训练模块和模型运行模块:
模型训练模块:利用云端资源进行AI训练,输出训练模型;
模块运行模块:将训练模型运行在边缘端。
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