CNN、AlphaGo…它们曾这样改变世界

边缘计算社区经过一个月调研，梳理了 2020 年边缘计算领域较为活跃和创新、热门的十个开源项目 KubeEdge、StarlingX、K3s、EdgeXfoundry、EdgeGallery、Akraino、Baetyl、OpenYurt、SuperEdge、Azure IoT Edge，无关派别，以下排名不分先后，万字长文，建议收藏。

1.KubeEdge

项目介绍：

KubeEdge 名字来源于 Kube + Edge，是面向边缘计算场景、专为边云协同设计的业界首个云原生边缘计算框架，在 Kubernetes 原生的容器编排调度能力之上实现了边云之间的应用协同、资源协同、数据协同和设备协同等能力，完整打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景。

KubeEdge 于 2019 年 3 月正式进入 CNCF 成为沙箱级项目(Sandbox)，也成为 CNCF 首个云原生边缘计算项目。并于 2020 年 9 月晋升为孵化级项目(Incubating)，成为 CNCF 首个孵化的云原生边缘计算项目。

2020 年大事记

2020 年 9 月 KubeEdge 晋升为 CNCF 孵化级项目(Incubating)，标志着项目已进入大规模生产落地期。目前已在包括 CDN、工业、能源、园区、交通等在内的多个行业迅速发展并生产落地，落地用户包括联通沃云、谐云、时速云、中移在线、瑞斯康达等组织。

截至 2020 年 12 月，KubeEdge 社区累计吸引全球开发者 6 万+，其中来自超过 40 个企业组织的 550 多名开发者参与了社区的核心代码贡献，社区合作伙伴包括 Arm、三星电子、法国电信、中国移动、中国联通、中国电信、华为云、时速云、KubeSphere、EMQ 等。

相关介绍

KubeEdge 架构上分为云、边、端三个层次。云端负责应用和配置的校验、下发，边缘侧负责运行边缘应用和管理接入的设备，设备端运行各种边缘设备。KubeEdge 完整打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景。
 

数据流：从边缘到服务器/云

物联网体系架构通常被描述为一个四阶段的过程，在这个过程中，数据从传感器通过网络传输，最终到达企业数据中心或云端进行存储、处理和分析。

在物联网中，“物”可以是机器，可以是建筑，甚至可以是人。物联网架构中的进程还以指令或命令的形式向另一个方向发送数据，这些指令或命令告诉执行器或其他物理连接的设备采取某种措施来控制物理进程。执行器可以做一些简单的事情，比如开灯，或者在检测到即将发生故障时关闭装配线。

让我们来看看物联网架构的4个阶段。

第1阶段：传感器和执行器

该过程从传感器和执行器开始，连网设备监测(在传感器的情况下)或控制(在执行器的情况下)某些“东西”或物理进程。传感器捕捉有关流程状态或环境条件的数据，例如温度、湿度、化学成分、储罐中的液位、管道中的流体流量或装配线的速度等等。

在某些情况下，传感器可以检测到需要几乎立即响应的状况或事件，以便执行器可以实时执行补救措施，例如，调整流体的流速或工业机器人的运动。在这些情况下，要求传感器与分析/触发致动器之间的延迟非常低。为了避免数据到服务器的往返延迟、数据分析以确定故障以及向“对象”发送控制的延迟，此关键处理进程需要非常靠近要监测或控制的进程。此“边缘”处理可由模块上系统(SOM)设备(例如DigiConnectCore®模块和/或具有Python的Digi Cellular Router)来执行。

第2阶段：互联网网关和数据采集系统

数据采集系统(DAS)从传感器收集原始数据，并将其从模拟格式转换为数字格式。然后，数据采集系统聚合并格式化数据，再然后利用无线广域网(如Wi-Fi或蜂窝网络)或有线广域网通过互联网网关发送数据，以进行下一阶段的处理。

此时，数据量已达到最大值。数量可能非常庞大，尤其是在工厂环境中，数百个传感器可能同时收集数据。因此，数据需要被过滤和压缩到最佳传输大小。

（编辑：鹰潭站长网）

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