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EdgeX Foundry 使有意参与的各方在开放与互操作的物联网方案中自由协作，无论他们是使用公开标准或私有方案。Edgex Foundry 由 LF Edge 运营，目前有 60 多家全球企业参与，150 多名工程师贡献代码。EdgeX 中国项目于 2019 年底成立，负责运营中国区的技术推广并吸引更多的代码贡献。VMware 和 Intel 是 EdgeX 中国项目的联合维护单位。

大事记

2020 年 EdgeX 全球下载量累计达到 800 万次，来自中国的下载排名全球第二，像 Dell、惠普、埃森哲、Intel、Wipro、TIBCO 这样的全球企业都推出了基于 EdgeX 的行业解决方案。中国今年有 1000 多名专业人士参与社区活动。估计代表了约 200 家各类机构，其中有 30-40 家活跃组织，有 10 家以上的公司(研华科技、京东、中科创达、江行智能、新华三、赞同科技、云创远景等)公布了基于 EdgeX 的商业技术解决方案，并已经有大量项目落地客户。
 

3.K3s

项目介绍

k3s 是首个进入 CNCF 沙箱项目的 K8S 发行版，同时也是当前全球用户量最大的 CNCF 认证轻量级 K8S 发行版。自 2019 年 3 月发布以来，备受全球开发者们关注，至今 GitHub Star 数已超过 15,500，成为了开源社区最受欢迎的边缘计算 K8S 解决方案。截至目前，K3s 全球下载量超过 100 万次，每周平均被安装超过 2 万次，其中 30%的下载量来自中国。

k3s 专为在资源有限的环境中运行 Kubernetes 的研发和运维人员设计，将满足日益增长的在边缘计算环境中运行在 x86、ARM64 和 ARMv7 处理器上的小型、易于管理的 Kubernetes 集群需求。k3s 的发布，为开发者们提供了以“Rancher 2.X + k3s”为核心的从数据中心到云到边到端的 K8S 即服务(Kubernetes-as-a-Service)，推动 KubernetesEverywhere。

2020 大事记

2020 年 8 月，K3s 加入 CNCF 沙箱项目，是首个进入 CNCF 沙箱项目的 Kubernetes 发行版，同时也是当前全球用户量最大的 CNCF 认证轻量级 Kubernetes 发行版。

2020 年 10 月，Rancher 中国团队正式发布并开源了 K3s 自动化工具项目 AutoK3s, 它是一款轻量级工具，用于在多个云供应商上快速创建和管理 K3s 集群。它可以帮助用户快速完成 K3s 集群的个性化配置，同时集成 Kubectl 以提供便捷的集群访问功能。

相关介绍

当组织同时使用 Rancher 和 K3s 时，组织将拥有一个在边缘运行 Kubernetes 的简单且完整的解决方案。
 

感觉孤独

攻读博士学位的另一个常见挑战是与孤独感作斗争。在我读博士的头几年，一些项目要求我把注意力集中在非常狭窄、具体的问题上，这也是非常费力的，而且(感觉)是永无止境的。在那些时候，我很难不觉得自己与其他研究人员和更广泛的领域完全隔绝，我非常感谢我的博士导师的支持和指导，让我度过了这一难关。

更广泛地说，这种情况很常见，尤其是在攻读博士学位的早期阶段，你可能同时在学习如何从头到尾看待一个研究项目，同时与更广泛的研究领域/社区的背景和联系更少。与该领域/社区保持联系有助于确保你不会感到孤立。这可以包括：(i)与(高级)学生/博士后的合作，(ii)获得对你的工作进步的反馈 —— 这可能来自你的顾问/实验室，但也可能是来自其他同行/导师，(iii)积极参与更广泛的社区，无论是通过简单地参加会议，指导或组织研讨会。

3个有用的个人的小技能

在讨论了博士阶段所面临的一些共同挑战以及帮助解决这些挑战的方法之后，本文的其余部分将概述一些对研究进展有益的考虑因素。

特别是，我将从三个我认为在整个博士生涯中非常有帮助的个人技能开始：主动性，专注力和毅力。这当然是基于我的个人经验!但对我来说，本科生，博士项目的一个关键区别是是否需要采取行动 —— 这是否意味着阅读重要的相关论文，做快速初步的不同方法的可行性的研究，与同行做相关研究，甚至参加并积极参与会议。因为攻读博士学位的时间基本上都是非结构化的，所以是否富有成效很大程度上取决于你学习和进行研究的主动性。

另外两个我发现非常有用的技能是专注和毅力。在开始一个新的研究方向时，专注力非常有助于细读相关工作，提炼重点，从初步的探索中快速学习，确定主要的项目方向。另一方面，坚持不懈对于完成研究项目是非常有用的,(尤其是)在准备提交的论文中，经常有一长串的编辑/补充，在提交后，进一步编辑以回应同行评审和拒稿。要集中精力进行所有这些编辑是很难的(尤其是准备再次提交论文，还有更新、更有趣的项目正在进行时)，但同行评审过程的可变性通常意味着值得坚持下去。

在论文和想法上做笔记

在我的PhD期间，有两个文档，一个是第一年开始的，一个是第三年开始的，我一直在更新。第一种是记录我读过的论文 —— 每当我读到一篇新论文时，我就把它添加到文档中，并附上我的简短总结。文件现在已经超过50页了(这可能意味着我应该切换到Mendeley或Paperpile)，这是一种非常有用的方式，让我可以快速地翻回我几年前读过的文件并获取要点。另一份文件记录研究思路。每次我有了有希望的新想法，我就把它记下来。随着时间的推移，这有助于我的研究方向和突出关键主题。

社区的重要性

我花了很长时间才意识到(机器学习)研究的一个重要特性，那就是研究从根本上来说是一项社区努力。我们要解决的问题是非常困难的，而进步依赖于你借鉴别人的想法，别人借鉴你的想法的循环。在探索研究方向时，这是一个需要牢记的关键因素。社区对什么感到兴奋，为什么?有缺点或差距吗?接下来的研究是否有自然的步骤?

花时间与社区中的同行讨论这些问题和其他问题，对于开发见多识广、相关性强的研究问题是至关重要的。如果你发现了一个令人兴奋的、对该领域感兴趣的新研究方向，围绕这个方向建立一个社区通常是有用的 —— 这可以通过发起合作、传播关键的开放问题和组织研讨会来实现。

早在我读博士的时候，我就对理解现代深度学习系统展示的关键经验现象很感兴趣。但当时研究这个课题非常具有挑战性。该领域发展迅速，使任何类型的分析的焦点都成为一个移动的目标，并显著增加了围绕这个主题构建新社区的挑战。所以，发表我的第一篇深度学习分析论文相当困难，这绝对是一种坚持不懈的行为!但从那时起，见证这一令人兴奋的研究领域的发展并为其做出贡献是一件非常美妙的事情!

（编辑：鹰潭站长网）

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