摘要:为保证高速公路上门架系统的落地项目的成功落地,选择K8s和KubeEdge来进行整体的应用和边缘节点管理. 一.项目背景 本项目是在高速公路ETC联网和推动取消省界收费站的大前提下,门架系统的落地,也就是要把门架部署在覆盖全国范围的高速公路上,收集车辆通行的牌示信息,以及相应的交易信息. 整体的情况是在边缘侧,即高速公路上会部署大量的门架和相应的控制器,相应的边缘终端,这些终端大概10万台,其上部署了相关的应用以收集相关信息.超过50万个应用部署到边缘节点,收集到信息后,通过收费专网向省中

摘要:2022年9月29日,KubeEdge发布1.12版本.新版本新增多个增强功能,在扩展性.稳定性.安全性上均有大幅提升. 本文分享自华为云社区<KubeEdge 1.12版本发布,稳定性.安全性.可扩展性均带来大幅提升>,作者:云容器大未来. 北京时间2022年9月29日,KubeEdge发布1.12版本.新版本新增多个增强功能,在扩展性.稳定性.安全性上均有大幅提升. KubeEdge v1.12 新增特性: 全新的边缘设备管理接口DMI 全新的Edged实现 EdgeMesh支持高可

以下内容根据华为云DJ在KubeCon Shanghai Demo Session演讲实录整理而成. KubeEdge Demo Show 11月15日上午Huawei宣布了KubeEdge项目开源,接下来我将公布KubeEdge这个开源项目的地址,并演示基于KubeEdge管理摄像头的一个智能考勤系统的例子. 在此之前,先简单介绍下KubeEdge这个项目背景.当前,越来越多的计算正在从云端往边缘侧转移. 我们身边随处可见边缘计算的场景,例如: 智慧园区,可以在边缘侧完成提取视频.图片的摘要,

3月29日,权威技术分析网站The New Stack在Edge/IoT专栏发表了关于边缘计算项目KubeEdge的最新调研报告.原文观点如下: https://github.com/kubeedge/kubeedge 云原生计算和边缘计算代表了两个独立并且重要的现代基础设施方向.云原生计算是云计算的第二波浪潮,它提供了对云的最佳投资回报.而边缘计算充当云和物联网(IoT)设备之间的管道,为数以百万计的物联网设备和应用程序提供自主和智能计算. 人工智能的兴起使得边缘计算变得更加重要.在云上经过训

KubeEdge开源背景 KubeEdge在18年11月24日的上海KubeCon上宣布开源,技术圈曾掀起一阵讨论边缘计算的风潮,从此翻开了边缘计算和云计算联动的新篇章. KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8S的容器编排和调度能力,实现云边协同.计算下沉.海量设备的平滑接入.KubeEdge架构上包含两部分,分别是云端和边缘侧.云端负责应用和配置的下发,边缘侧则负责运行边缘应用和管理接入 此前,关于用K8S在边缘侧部署应用还一直停留在实验阶段,KubeEdge脱胎于华为云I

摘要:随着边缘设备数量指数级增长以及设备性能的提升,边云协同机器学习应运而生,以期打通机器学习的最后一公里. 本文分享自华为云社区<支持边云协同终身学习特性,KubeEdge子项目Sedna 0.3.0版本发布! >,原文作者:技术火炬手 . 1.当前机器学习落地挑战 当前机器学习落地有哪些问题? 近二十年来,机器学习已广泛应用于数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等领域. 在实际业

简介 KubeEdge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.其中KubeEdge架构主要包含云边端三部分: 云上是统一的控制面,包含原生的Kubernetes管理组件,以及KubeEdge自研的CloudCore组件,负责监听云端资源的变化,提供可靠和高效的云边消息同步. 边侧主要是EdgeCore组件,包含Ed

摘要:KubeEdge设备管理架构的设计实现,有效帮助用户处理设备数字孪生进程中遇到的场景. 本文分享自华为云社区<KubeEdge:下一代云原生边缘设备管理标准DMI的设计与实现>. 随着5G.AI.分布式云等技术的成熟发展,万物互联.数字孪生.算力泛在等理念不断推进,带来了很多行业业务的创新,越来越多的设备.应用运行在端侧,并产生大量的数据.如何更好地解耦业务应用开发和设备数据访问,为设备提供完整的生命周期数据管理,释放设备数据的价值?如何在保证集群可用性的同时,高效管理和传输设备数据,获

摘要:全场景可扩展的分布式协同AI基准测试项目 Ianvs(雅努斯),能为算法及服务开发者提供全面开发套件支持,以研发.衡量和优化分布式协同AI系统. 本文分享自华为云社区<KubeEdge|分布式协同AI基准测试项目Ianvs:工业场景提升5倍研发效率>,作者 华为云|郑子木. 在边缘计算的浪潮中,AI是边缘云乃至分布式云中最重要的应用.随着边缘设备的广泛使用和性能提升,将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备已经成为必然趋势. KubeEdge-Sedna子项目,作为业界首个分布式协同AI框

摘要:AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能. 本文分享自华为云社区<KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研>,作者:KubeEdge SIG AI (成员:张扬,张子阳). 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务,尤其是在图像.视频.语音.推荐系统等方面带来了突破性成果.AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能.KubeEdge SIG AI成员张扬和张子阳博士就AI Benchmark的困难与挑战,以及新兴的边缘

写在前面 除了博文内容之外,和 netfocus 兄的讨论,也可以让你学到很多(至少我是这样),不要错过哦. 阅读目录: 迷雾森林 找回自我 开源地址 后记 毫无疑问,领域驱动设计的核心是领域模型,领域模型的核心是实现业务逻辑,也就是说,在应对具体的业务场景的时候,实现业务逻辑是领域驱动设计最重要的一环,在写这篇博文之前,先总结下之前关于 DDD(领域驱动设计)的三篇博文: 我的“第一次”,就这样没了:DDD(领域驱动设计)理论结合实践:伪领域驱动设计,只是用 .NET 实现的一个“空壳”,仅此

概述: NodeJS宣称其目标是“旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”,那么它的出现是为了解决什么问题呢,它有什么优缺点以及它适用于什么场景呢? 本文就个人使用经验对这些问题进行探讨. 一. NodeJS的特点 我们先来看看NodeJS官网上的介绍: Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node

场景:有三个市场(Global.China.USA),对前台传过来的数据有些验证需要细化到每个市场去完成. 所以就出现了基类(Global)和派生类(China.USA) 定义基类(Global)PersonalInformationController : public abstract class PersonalInformationController : BaseController { #region Abstract/Virtual Methods //定义一个抽象方法 publi

前言: 最近公司正在进行业务组件化进程,其中的路由实现用到了Java的反射机制,既然用到了就想着好好学习总结一下,其实无论是之前的EventBus 2.x版本还是Retrofit.早期的View注解框架都或多或少的用到Java的反射机制.以下是自己使用反射的两个地方,感兴趣的同学可以看下:Android okHttp网络请求之Json解析,Android业务组件化之子模块SubModule的拆分以及它们之间的路由Router实现. 什么是Java反射机制? JAVA反射机制是在运行状态中,对于任

前言: 最近在学习总结Android的动画效果,当学到Android属性动画的时候大致看了下源代码,里面的AnimationHandler存取使用了ThreadLocal,激起了我很大的好奇心以及兴趣!查阅了一下资料发现Android最重要的Handler消息机制里面的Looper存储也是采用ThreadLocal,开源框架EventBus存储当前线程下的发送事件队列状态也是采用ThreadLocal,那么为何要使用ThreadLocal呢?ThreadLocal是什么呢?它能解决什么样的问题呢

本次主要分享几个场景的处理代码,有更好处理方式多多交流,相互促进进步:代码由来主要是这几天使用前端Ace框架做后台管理系统,这Ace是H5框架里面的控件效果挺多的,做兼容也很好,有点遗憾是控件效果基本都是写一起的,分离起来挺麻烦的:这次主要说的是后端代码,以后可以分享下这个框架的使用. 以上是个人的看法,下面来正式分享今天的文章吧: . 扩展HtmlHelper,枚举转化select下拉框效果 . 自定义ActionFilter,验证登陆和权限访问 . 扩展HtmlHelper,无限递归生成菜单

直接进入正题. 一.异步处理 场景:发送手机验证码,邮件 传统古老处理方式如下图 这个流程,全部在主线程完成,注册->入库->发送邮件->发送短信,由于都在主线程,所以要等待每一步完成才能继续执行.由于每一步的操作时间响应时间不固定,所以主线程的请求耗时可能会非常长,如果请求过多,会导致IIS站点巨慢,排队请求,甚至宕机,严重影响用户体验. 现在大多数的处理方式如下图 这个做法是主线程只做耗时非常短的入库操作,发送邮件和发送短信,会开启2个异步线程,扔进去并行执行,主线程不管,继续执行后

半个月没写博文了,最近一直在弄小程序,感觉也没啥好写的. 之前读了js权威指南,也写了篇博文,但是实话实说当初看闭包确实还是一头雾水.现在时隔一个多月(当然这一段时间还是一直有在看闭包的相关知识)理解就更深入了一点,下面说说我的理解. function fn(){ var a = 0; return function (){ return ++a; } } 如上所示,上面第一个return返回的就是一个闭包,那么本质上说闭包就是一个函数.那么返回这个函数有什么用呢? 那是因为这个函数可以调用到它

TYPESDK 服务端设计思路与架构之一:应用场景分析 作为一个渠道SDK统一接入框架,TYPESDK从一开始,所面对的需求场景就是多款游戏,通过一个统一的SDK服务端,能够同时接入几十个甚至几百个各种渠道的SDK.而且这些渠道接口的具体接入字段和接入逻辑,每个月以至每周,都可能发生或大或小的变动.在这样一个复杂的应用场景下,我们应该如何设计一个足够强大而又足够灵活的SDK服务端呢? 首先我们需要厘清,在整个应用场景中,TYPESDK所处的位置,以及它所需要实现的核心功能. 图1 如图1所示,T

参考资料 好的书籍都是值得反复看的,那好的文章,好的资料也值得我们反复看.我们在不同的阶段来相同的文章或资料或书籍都能有不同的收获,那它就是好文章,好书籍,好资料.关于iOS 中的RunLoop资料非常的少,以下这些资料都是非常好的. CF框架源码(这是一份很重要的源码,可以看到CF框架的每一次迭代,我们可以下载最新的版本来分析,或与以下文章对比学习.目前最新的是CF-1153.18.tar.gz) RunLoop官方文档(学习iOS的任何技术,官方文档都是入门或深入的极好手册:我们也可以在Xc

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确