《云原生边缘计算架构分析》获中国边缘计算学术研讨会“优秀论文奖” 近日，由中国通信学会主办，中国通信学会边缘计算委员会（筹）及中国移动通信有限公司研究院承办的“2019全国边缘计算学术研讨会”在北京成功举办。工信部、通信学会、中国移动研究院的有关领导出席大会并致辞。本次学术研讨会吸引了来自政产学研各界的专家学者及企业领导等二百余人参与，以”边缘计算领域新技术的应用与发展趋势“为主题进行了深入的探讨与交流。华为云智能边缘云团队的论文《云原生边缘计算架构分析》在本次大会的众多参选作品中胜出，获颁“优秀论文奖”。          文中在分析业界与学术界多个边缘计算项目的架构后，阐述了一种基于Kubernetes架构的云原生边缘计算系统KubeEdge。KubeEdge由华为云智能边缘云团队提出，作为商业边缘服务智能边缘平台IEF的开源版本于2018年11月宣布开源，现已是CNCF官方项目之一，其本质是将Kubernetes的云原生微服务管理能力延伸到边缘，将云原生的生态和开发体验延伸到边缘，针对上层开发者提供统一的开发、部署、管理视图，并增强了离线运行能力、边云协同能力和边边协同能力。最后，给出了在智慧园区、工业互联网、 互动直播、自动驾驶等场景下KubeEdge的实际应用案例，以及未来在边缘应用安全、数据隐私和可信以及边缘AI方向的研究工作。 KubeEdge基于Kubernetes的架构体系并针对边缘场景提供了诸如离线运行能力、边云协同能力等多种特殊能力的支持，将云原生的生态和开发体验延伸到边缘，面向开发者提供统一的开发、部署、管理视图，屏蔽边缘和云端的差异。其整体架构如下图所示。         文中还特别的提到了使用EdgeMesh来支持跨越边界的微服务访问，随着微服务框架的流行和边缘节点计算和网络能力的增强，把部分服务部署到边缘处理设备产生的数据可以解决时延的问题，但由于安全等原因，大多数服务仍然运行在云上，云跟边、边跟边之间的协同是必须要解决的问题。EdgeMesh边缘微服务框架如下图所示，其主要解决了两个问题：l  由跨越了边、云而组成的大型分布式系统中的微服务之间互相发现和访问l  在微服务互相访问的过程中对访问过程进行治理、控制从而提升大型分布式系统整体的可用性                         华为智能边缘云生态经理欧争光表示，KubeEdge致力于打造一个开放共赢的边缘计算生态，助力于边缘计算行业的上下游发展，降低用户的二次开发成本，快速孵化端边云协同应用的创新。KubeEdge已经吸引了学术界和产业界广泛参与和部署，如中科大、北京邮件大学、东北大学、中国移动、烽火等著名高校和企业，也期待您的加入。点赞地址：https://github.com/kubeedge/kubeedge

#化鲲为鹏，我有话说#我们都知道云计算有三种模式1.基础设施即服务：基础设施福分包括电脑、网络、存储、负载平衡设备、虚拟机。这些服务于终端用户的软硬件资源都可以按照它们的需求来进行扩展或收缩。  2.平台即服务：在此种模式中，托管服务供应商通过提供工作平台来帮助客户，包括执行运行时间、数据库、Web服务、开发工具和操作系统，客户无需手动分配资源。3.软件即服务：顾名思义，这种模式包括类似虚拟桌面、各种实用应用程序、内容资源管理、电子邮件、软件及其他等软件部分。我自己想打个比方，这三种模式就好像你在家自己做蛋糕，基础即服务就是，给你提供原材料，烤箱，食材等，怎么做你自己还得思考。平台即是服务就像给你提供了模型，做什么样的蛋糕有人帮你想好，只需提要求就要，但是还是得等做的过程。软件即是服务就是无需再想，直接说想吃什么蛋糕，马上送到，直接开吃。以上拙见，望评论指正，嘻嘻

大家好，非常感谢华为云助手给我这次体验华为MySQL服务的测评机会，因为近期工作比较忙，拖到周末才发布测评报告，废话不多少，直接上图！T1——MySQL规格推荐步骤1任务说明：快速浏览官网和产品单页，找到华为云MySQL数据库产品基本功能和优势完成条件：完成MySQL单页浏览，并找出功能和优势内容打开华为云官网，依次选择“产品”、“基础服务”、“数据库”，最后定位到“云数据库MySQL”,如下图：系统进入云数据库MySQL单页，很容易就能看到“产品优势”项，如下图：步骤2任务说明：能在官网上找到满足使用要求的产品，并提供推荐规格完成条件：完成相关规格推荐。在云数据库MySQL单页面，继续下拉，会看到几个应用场景，第一个就是物联网场景（IoT）,如下图：在云数据库MySQL单页面，继续下拉，会看到推荐配置，因为客户有高可用要求，推荐主备版，仔细建采相关的性能参数均满足客户的要求，如下图：体验与建议：整体体验顺畅，建议不同场景提供不同的推荐配置。T2——MySQL购买按照配置要求，购买MySQL实例，无困难点，非常顺利，易用性也很好。下面是配置规格确认页面，因为一旦创建，就要开始计费，给客户一个确认是很有必要的。建议规格详情页面布局可以优化一下，产品规格挤在一栏中，其他的列显得很空，不成比例。提交后，需要5-10分钟才能创建完成，创建完成的页面如下：建议：创建主备模式的MySQL时间有点长，希望能提升一下创建资源的速度。T3——MySQL内网连接步骤一：查找关联ECS内网地址1、打开该MySQL实例的详情页面，找到虚拟私有云（VPC）标签，点击vpc-test，如下：2、进入虚拟私有云（VPC）页面，点击左下角的“弹性云服务器”，如下图：3、控制台进入弹性云服务器列表页面，找到名称为ecs-001的主机，并复制其私有IP地址192.168.1.252，如下图：体验与建议：整体比较顺畅，唯一不太顺畅的是进入虚拟私有云界面后，找到关联的弹性云服务不太容易，要在右侧最下面才看到，建议UI进行优化，方便能够快速引导到弹性云服务的页面。步骤二  配置安全组回到RDS实例页面，点击"内网安全组“标签dbstest，如下图：进入安全组页面后，以此点击“入网规则”、“添加规则”，打开“添加入方向规则”页面后，选择自定义TCP:3306，IP地址为“IP地址 192.168.1.252/32”。添加成功后的页面如下：体验:安全组的配置体验非常顺畅，暂无优化建议。T4——MySQL数据库登录在RDS实例列表页面，找到RDS1908-DB实例列表，在操作栏点击"登录”标签，如下图：进入华为云DAS页面，此时弹出了数据库登录页面，输入数据库账号root，密码User_test，如下图：系统成功登录DAS管理页面，点击“新建数据库”按钮，弹出“新建数据库”页面，输入数据库名称user、字符集默认后确认，如下图：成功创建User数据库，如下图所示：体验与建议：整体操作很顺畅，无任何歧义，也无优化建议。总评：1、整体体验非常顺畅，个人用过阿里云的RDS界面，虽然功能更多一些，但整体易操作性更人性化一些，而不是一堆功能的堆砌。2、相关的建议在每个任务中均已体现，这里不再赘述。

化鲲为鹏，我有话说  华为云BU刚成立的时候，业界普遍认为，华为云将成为云计算领域的最大变量。不到一年过去，这个最大变量不再是“变量”，而是撬动了云计算发展的最大“变局。

物联网本质上是借助ICT技术对传统产业进行重构，通过物理世界和数字世界的融合，缩短业务流程、提升生产效率，为客户提供更好的产品和服务，释放出产业创新的巨大潜能。经过近几年技术与市场的培育，物联网即将进入快速发展期，给ICT行业带来了广阔的市场空间，预计2025年，物联网连接数将达近1000亿。华为在物联网领域面向行业及运营商客户，主要提供：开源物联网操作系统HuaweiLiteOS，IoT通信模组和芯片，eLTE/NB-IoT/5G无线接入网络，企业物联网关及智慧家庭网关，IoT联接管理平台，以及IoT网络集成服务。值得注意的是：在端到端IoT行业解决方案中，华为将不向客户提供IoT应用，不开发也不转售行业终端设备，更不做IoT行业解决方案的端到端集成。因此，华为积极推动物联网生态圈的建设，和合作伙伴一起将物联网解决方案与行业深度融合，有力推动物联网产业的商用化进程。在终端侧，HuaweiLiteOS可帮助实现智能化的物联网终端。HuaweiLiteOS是一种轻量级的开源物联网操作系统、智能硬件开发平台，具有强大的互联互通能力，可广泛应用于智能家居、可穿戴设备、车联网、制造业等领域，使物联网终端开发更简单、互联更加容易、业务更加智能、体验更加顺畅、数据更加安全，可使任何传感终端很容易地接入物联网平台。华为IoT解决方案可同时支持有线和无线两种接入方式，可帮助部署分片化的泛在网络，满足海量物联需求，适应多样化的应用场景。如：在智能抄表场景中，超长待机对智能电表非常重要;而视频监控、无人驾驶等场景更需要的是移动宽带和超低时延，多种接入方式可实现不同场景的不同需求。 华为轮值CEO胡厚崑说道：我们正进入物联网(IoT)时代，这对于整个通信产业来说是一个巨大的机会，大规模物联网的需求已经产生，其联接数量将远远超过人与人的联接数量。从个人穿戴设备，到智能家居市场，从智慧城市到物流管理等众多领域，全流程的信息监控与采集，将实现各领域的数字化升级，物联网将引发整个社会的革命性变化。任正非说：“若要让大家投票表决物联网标准，他们会投给华为，高通在物联网领域研究不深，华为进行了大量研究。”Gartner分析师MillyXiang指出，从前端芯片到操作系统、网络、边界网关(bordergateway)、平台、安全、数据分析来看，华为拥有全面性能力。华为积极提供物联网相关标准，但是目前还没有哪一家公司有办法树立实质标准。中国又是制造业大国，华为有极大的潜在市场，并有机会设立获得全球采纳的业界标准。中国政府估计，2018年工业物联网的市值达3,000亿人民币，未来每年将成长25%。业内人士表示，华为想透过制定业界标准主导全球物联网市场。智能工厂是工业4.0的核心组成部分，包括网络化的生产设施及智能化的生产系统。它是一种新的生产模式，融合了智能设计、智能制造、智能装备、商业智能、运营智能等全新的ICT技术。在工业4.0时代，建设智能工厂的关键在于智能可靠的传感器、海量高速的数据存储、细致深刻的大数据分析洞察、安全稳定的工业通信网络以及灵巧的智能机器人。华为智能工厂解决之道主要是通过深度应用ICT技术，深化与应用厂商/工业巨头合作，构筑产业链优势，实现工厂智能化。主要内容包括：LiteOS和LTE-M助力制造设备IP化、智能化;基于LTE打造有线无线融合一体的泛在网络;SD-DC²架构满足智能工厂大数据运营管理需求。其中，将制造设备IP化、智能化，是打造工业4.0智能工厂的关键基础，这类制造设备是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合。华为认为，工业4.0是一个逐步演进的过程，制造领域将逐步开放，从完全封闭系统迈向半封闭系统，再到完全开放系统。智能工厂需求强劲，增长迅速，目前仍处于早期阶段，工业4.0时代，对于智能工厂的投入将远超过一般工业领域，且项目盈利能力也将显著提高，并且资本投入越大、投资的边际回报率越高。智能工厂将大幅节省劳动成本、提高生产效率、提升客户体验，增强制造厂商的竞争优势，较早适应工业4.0改造的产业和企业将最先受益。

化鲲为鹏，我有话说目前的云迁移工具适合鲲鹏云的迁移么，有没有类似的关于工具的一个汇总专栏，关于迁移各种场景下的推荐选择，这样便于后续不同架构之间迁移。

=====【华为云·微话题】鲲鹏对云计算产业带来什么影响？ =====未来世界将是一个智能世界，万物感知、万物物联、万物智能，计算无处不在，应用场景的多样性驱动着计算的多样性，计算架构的多元化是未来的发展之路。基于此，华为云在2019年1月发布高性能ARM服务器芯片— 鲲鹏920，并于近日正式对外推出鲲鹏云服务和鲲鹏解决方案，开启云上多元新架构，加速企业创新升级。鲲鹏也不再仅仅局限于鲲鹏系列服务芯片，更是包含了配套服务器软件，以及新架构平台上的完整软硬件生态和云计算生态。点击链接帮您快速了解鲲鹏：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-20462-1-1.html今天我们就来讨论一下鲲鹏对云计算产业带来什么影响？期望看到大家精彩的评论：1、 你怎么看待华为自研鲲鹏芯片？2、 你觉得相较于X86架构芯片，鲲鹏芯片的优势在哪里？3、 你觉得鲲鹏更适用于哪些行业？4、 你觉得鲲鹏成为未来云市场的主流吗？为什么？微话题活动：参与本次微话题讨论，有机会获得优质评论奖，赢取华为小天鹅蓝牙音箱。活动时间：2019年8月8日-8月22日参与方式：直接在本帖回复关于以上4个问题中的任意1个或多个问题的理解或评论获奖方式：活动结束后，将由华为专家 Klin 选取出2名优质评论奖，各送出华为小天鹅蓝牙音箱1个。评奖标准：回复话题数量和内容质量。更多鲲鹏内容和互动请移步鲲鹏论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-923-1.html优质评论：一只准备比赛的科技狗:1、 你怎么看待华为自研鲲鹏芯片？      摆脱了依赖，增加了自主创新能力 ，是中国芯片业发展的必经之路。 对于打破Intel的垄断地位有了一个良好的开端。  将中国的“芯脏病”从死亡边缘拉了回来，是中国芯片行业的“拯救者”。极大程度避免了“棱镜门”类似事件的发生。2、 你觉得相较于X86架构芯片，鲲鹏芯片的优势在哪里？    Kunpeng 920整合了 8 通道的内存控制器，对于带宽要求以及即时计算能力要求极高的计算环境而言，可带来极大的帮助。精简指令集、多核架构、功耗低、业界领先的7nm工艺、开放平台。 在 SPECint 基准测试中得分超过 930，比行业基准高出 25％，功耗降低了30%。3、 你觉得鲲鹏更适用于哪些行业？   军事安全、政府办公、商业、网络安全、短视频、大数据、类似5G与手机结合，游戏图像优化的业务4、 你觉得鲲鹏成为未来云市场的主流吗？为什么？    一定会的。国家、市场不会允许任何一家独大、垄断，随着祖国的日益强大某些国家见不得别人强大而在一些领域上进行有意限制华为可以借此机会快速发展，并且华为在研发领域投入的金额和人力非常巨大。睡不着的海:1、 你怎么看待华为自研鲲鹏芯片？回答：从近期的各类芯片禁售事件中，已经给我们敲响了警钟，还是要投入大量的人力物力，去研发和完善属于自己知识产权的芯片，这样才能不受制于人；其次是考虑如何拓展自己芯片的市场份额，打破目前X86模式下的垄断，建立属于自己的市场化模式，这样才能慢慢被国内乃至世界更多的客户接受。基于目前的国际竞争形势来看，自研芯片是必须要走的一条道路。鲲鹏芯片是基于ARM处理器的芯片，专为大数据处理和分布式存储等应用而设计。2、 你觉得相较于X86架构芯片，鲲鹏芯片的优势在哪里？回答：X86架构芯片本身有其明显的缺点，成本高（几乎垄断），功耗高。鲲鹏芯片是基于ARM处理器的芯片，ARM 相对来说，就具备了成本低（竞争成分），功耗低的优点。短期来看，ARM处理器性能不及X86处理器，因此不适合重度运算的应用，如资料库，线上交易处理，高性能运算，和即时分析都不合适。3、 你觉得鲲鹏更适用于哪些行业？回答：凭借ARM芯片价格低，可多芯片协同合作，在轻负荷运算，高平行性应用时，如网页存储，网页快取，非关联性资料库式的资料存储上，还是有很大的发展空间。而门户网站，搜索服务商，社交网络提供商需要更弹性，更客制化，更低成本，更高整合的服务器，至于如何整合和软件移植，这些公司都有自己强大的技术人员，可自行处理。所以在目前阶段，ARM芯片和服务器会成为X86芯片及服务器最好的补充和替代。4、 你觉得鲲鹏成为未来云市场的主流吗？为什么？回答：未来的服务器，必须能支持云计算、大数据、AI、VR、AR等新技术，底层构架也应该更加和OS、上层应用相匹配，才能发挥出更好的性能。我觉得未来一切业务都会上云，终端只作为显示，所以服务器一定是模块化、高密度、定制化的，可以根据具体的业务需要，增加或减少相应的模块。目前X86芯片还是占据主导地位，相关产业链完备和生态完备，这不是短时间可以超越的。个人感觉在不断云化的技术趋势推动下， X86芯片已经不再有其不可替代性，由于服务器未来会向模组化，轻量级，高性能方向发展。降低能耗可能是终极诉求用户关心的是应用，而且用户不会关心底层的硬件是如何运行的，如果国家层面如果不断的推广国产化，势必会逐渐造成国产化的趋势，也就是国产化的生态圈会逐渐完善，只要生态圈完善后，并不影响用户的使用感受，那么X86芯片是完全可以替代掉的。希望鲲鹏不断提高自身性能和能力，构建强大的生态系统，为云计算虚拟化、人工智能提供高性能的硬件需求。

=====【华为云·微话题】鲲鹏对云计算产业带来什么影响？ =====未来世界将是一个智能世界，万物感知、万物物联、万物智能，计算无处不在，应用场景的多样性驱动着计算的多样性，计算架构的多元化是未来的发展之路。基于此，华为云在2019年1月发布高性能ARM服务器芯片— 鲲鹏920，并于近日正式对外推出鲲鹏云服务和鲲鹏解决方案，开启云上多元新架构，加速企业创新升级。鲲鹏也不再仅仅局限于鲲鹏系列服务芯片，更是包含了配套服务器软件，以及新架构平台上的完整软硬件生态和云计算生态。点击链接帮您快速了解鲲鹏：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-20462-1-1.html今天我们就来讨论一下鲲鹏对云计算产业带来什么影响？期望看到大家精彩的评论：1、 你怎么看待华为自研鲲鹏芯片？2、 你觉得相较于X86架构芯片，鲲鹏芯片的优势在哪里？3、 你觉得鲲鹏更适用于哪些行业？4、 你觉得鲲鹏成为未来云市场的主流吗？为什么？微话题活动：参与本次微话题讨论，有机会获得优质评论奖，赢取华为小天鹅蓝牙音箱。活动时间：2019年8月8日-8月22日参与方式：直接在本帖回复关于以上4个问题中的任意1个或多个问题的理解或评论获奖方式：活动结束后，将由华为专家 Klin 选取出2名优质评论奖，各送出华为小天鹅蓝牙音箱1个。评奖标准：回复话题数量和内容质量。更多鲲鹏内容和互动请移步鲲鹏论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-923-1.html

云计算作为一项新兴技术，经历十余载的发展，已经在关键技术和应用规模上实现对传统IT的全面超越，云、大数据、AIoT和移动化技术引领时代。根据IDC最近发布的《全球云计算IT基础设施市场预测报告》显示：2019年全球云上的IT基础设施占比超过传统数据中心，成市场主导者。这意味着全面上云的时代已经到来，企业云化成为下一阶段商业竞争的角力点。再加上政府的引导、政策支持更为云市场健康发展提供保障。自去年工信部颁发《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》，提出到2020年，全国新增上云企业100万家，形成典型标杆应用案例100个以上，形成一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心后，各级政府积极跟进，纷纷发布了各自的企业上云相关规划，给予企业政策支持，鼓励积极上云。由此可见整个云市场环境是好的，上云是大势所趋。但就当下的现状来看，仍有许多企业不愿变动，不敢打破原有IT架构。他们对云上IT系统的稳定性、敏捷性、安全性抱有疑虑，更相信物理距离更近的本地机房或者是服务器托管模式。针对这一问题，阿里云智能总裁张建锋在2019阿里云峰会上海站上分享的一组数据其实能很好的打消顾虑。数据显示，上云后综合成本将下降50％，稳定性有10倍以上提升，安全性更是提升50倍，效率提升3倍以上。而知名IT杂志《连线》曾撰文指出，企业自建机房的服务器利用率仅为6%。企业自建IDC是一次高额成本的投入，同时还要面对服务器扩增、机房扩建等问题，结合如此低的利用率，就意味着自建IT资源的相当一大部分都是被浪费的。两相对比，企业上云确实能获益更多。企业按需购买、按量付费，不仅成本降低了，更能拥有无限的计算能力，系统的敏捷性也将极大提高。配合专业的运维团队，企业不仅节省了运维成本，更可享受云上开发与运维。企业全面上云拐点已至。正如张建锋所说，今年是从传统IT向云计算全面转移的分水岭，全面上云是时代必然。全面上云将经过基础设施上云、大数据上云、云上中台和云上智能四个阶段。想要攀附时代浪潮，顺势而上，云是必然选择。对此，信核提供了便捷、安全的迁云工具InfoMotion。InfoMotion是信核倾力打造的一款迁云工具，兼具便捷、安全、易操作等多重优点。能够帮助企业将现有业务主机安全便捷地迁移至阿里云、腾讯云、华为云等主流公有云。使用InfoMotion云迁移工具，无需重新部署业务环境，业务即可快速安全地上云。

鲲鹏云服务器RC6有三大独特优势：高效能、高并发、高安全， 基于此提升性能新高度，加速行业创新，为企业升级提供了安全可靠的算力新选择。高效能，软硬合璧提升多元算力新高度鲲鹏云服务器RC6搭载华为自研鲲鹏920处理器，计算性能领先业界同类型云服务器8%，多核整型算力领先业界通用架构的云服务器15%。同时，针对鲲鹏920处理器，华为云在虚拟化层完成多项软硬件深度适配，在vCPU调度性能加速、内存性能优化、可靠性、QoS保障等方面均得到大幅提升。华为云软硬合璧的能力，让鲲鹏云服务器RC6一出场即具备超高效能优势，提升多元算力性能新高度。高并发，众核优势助力行业加速创新 鲲鹏云服务器RC6具备众核、低能耗的架构优势，它所搭载的业界第一颗7nm数据中心处理器，专为大数据和分布式存储等应用而设计。鲲鹏云服务器RC6将以更高的性能和更优的价格，帮助客户在大数据、HPC（图像渲染、基因测序）、电商、游戏、视频直播等高并发场景和行业加速创新，更好地应对Cloud2.0时代的来临。 高安全，全栈自研构筑业务护城河 源于在核心技术上的长期投入，华为云构筑了全栈自研的能力，从芯片、硬件到软件等均已实现全栈创新自研，并将该能力注入到鲲鹏云服务器RC6，为政企、金融等信息安全敏感型应用提供澎湃动能的同时，保障业务安全可靠。  

KubeEdge 是华为捐献给 CNCF 的第一个开源项目，也是全球首个基于 Kubernetes 扩展的，提供云边协同能力的开放式边缘计算平台。KubeEdge 的名字来源于 Kube + Edge，顾名思义就是依托 Kubernetes 的容器编排和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备接入等。K3S 是 Rancher 开源的一个自己裁剪的 Kubernetes **行版，K3S 名字来源于 K8s – 5，这里的“5”指的是 K3S 比 Kubernetes 更轻量使得它能更好地适配 CI，ARM，边缘技术，物联网和测试这 5 个场景。同样是基于 Kubernetes，同样是致力于解决边缘场景问题的开源软件，这两个项目不免经常被人拿来比较。本文将以边缘计算的实际场景和挑战为出**点，为您剖析 Kubernetes 能够在边缘计算领域的**力点，最后全方位对比 KubeEdge 和 K3S。边缘计算场景分类与挑战这里要讨论的“边缘”特指计算资源在地理分布上更加靠近设备，而远离云数据中心的资源节点。典型的边缘计算分为物联网（例如：下一代工业自动化，智慧城市，智能家居，大型商超等）和非物联网（例如：游戏，CDN 等）场景。在现实世界中，边缘计算无法单独存在，它必定要和远程数据中心 / 云打通（具体原因见下文）。以 IoT（Internet of Things，物联网）为例，边缘设备除了拥有传感器收集周边环境的数据外，还会从云端接收控制指令。边缘设备与云连接一般有两种模式：直连和通过中继边缘节点连接，如下图所示:边缘设备能否直连云端 / 数据中心取决于是否有全球唯一可路由的 IP，例如：手机、平板电脑等。不过，大部分的设备通过近场通信协议与边缘节点通信，进而和云端 / 数据中心连接的。边缘节点是设备的汇聚点，有分配 IP 地址，扮演了边缘网关的作用。边缘节点为普通的设备提供 IP 地址，也可以运行容器。我们注意到，边缘节点也是有不同层级的，而划分的标准之一就是资源（计算、存储、网络带宽等）的大小。如上所示，我们将 edge 分为“Device Edge”和“Infrastructure Edge”。Device Edge（设备边缘）是指那些并不被认为是 IT 基础设施组成部分的边缘节点，例如：火车、油田、工厂和家庭等。通常它们没什么计算能力，被用于解决最后“一公里”接入的问题，一个典型的例子就是智能路由器，它一端通过红外信号控制家中电器，另一端通过网络和云数据中心相连。由于设备边缘网络稳定性较差，因此必须要考虑它们会较长时间离线的情况（例如火车过隧道）。注：日常生活中很多设备我们可以看成是 device+device edge 的结合体，例如智能手机。Infrastructure Edge（基础设施边缘）相对于 Device Edge 计算和存储能力都更强，而且通常通过骨干网与数据中心连接，因此具有更大的网络带宽和更加可靠的网络连接，例如：CDN，游戏服务器等。基础设施边缘除了能运行容器外，有些甚至还有足够资源运行完整的 Kubernetes。对边缘节点进行分类的意义在于，针对不同层级的边缘需要有针对性的部署模型，并且平台要为边缘节点提供通信能力。最后，我们总结一下当前边缘计算领域面临的几个挑战：云边协同：AI/ 安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移；网络：边缘网络的可靠性和带宽限制；管理：边缘节点的资源管理与边缘应用生命周期管理；扩展：高度分布和大规模的可扩展性；异构：边缘异构硬件和通信协议。其中，云边协是当前面临最大的技术挑战！为什么我们需要云边协同边缘计算和云计算不是两种互斥的技术，它们是相辅相成的关系。而且从场景需求上看，IoT/Edge 与云数据中心有一些相似之处，例如：边缘也有管理节点的计算、存储、网络等资源的需求；边缘应用也想容器化和微服务化；边缘计算希望能有标准的 API 和工具链；安全，数据 / 信道加密和认证授权。因此，将云数据中心的现有架构和能力顺势延伸到边缘就变得水到渠成了。下面列举了一些需要云边协同的场景：AI 云上训练，边缘执行。即充分**挥云计算海量资源的优势，将 AI 模型的训练放在云端，而 AI 的执行则贴近设备侧；微服务，DevOps。微服务和 DevOps 不仅仅是云上开**的专利，将它们引入边缘将会显著加速嵌入式设备、机器人等 IoT 软件的迭代周期，提升部署和运维效率；数据备份转储。例如，海量的工业数据（加密后）存储在云端；远距离控制。云端远程下**对边缘设备的控制信号；自动扩展。由于边缘节点不如云具备良好的自动扩展能力，因此可以选择在峰值时将边缘的负载弹性扩容到云上。我们已经积累了足够的管理云上资源的经验，现在下一步的挑战就是如何构建一个边缘云平台，把对云上资源的管理方法延伸到边缘，让我们能够无缝地管理边缘的资源和设备。边缘云平台将重点解决以下问题：大规模 / 异构的设备，网关和边缘节点的接入；大量遥测数据汇聚、处理后提供给云端应用使用；设备安全和识别服务；支持远程下达对设备的指令；自动创建和管理边缘节点和设备；实现云端对边缘应用的编排、部署和配置；为边缘应用的开**提供数据存储、事件管理、API 管理和数据分析等能力。Kubernetes 的优势与挑战Kubernetes 已经成为云原生的标准，并且能够在任何基础设施上提供一致的云上体验。我们经常能够看到“容器 + Kubernetes”的组合在 DevOps **挥 10X 效率，最近也有越来越多 Kubernetes 运行在数据中心外（边缘）的需求。如果要在边缘部署较复杂的应用，那么 Kubernetes 是个理想的选择：容器的轻量化和可移植性非常适合边缘计算的场景；Kubernetes 已经被证明具备良好的可扩展性；能够跨底层基础设施提供一致的体验；同时支持集群和单机运维模式；Workload 抽象，例如：Deployment 和 Job 等；应用的滚动升级和回滚；围绕 Kubernetes 已经形成了一个强大的云原生技术生态圈，诸如：监控、日志、CI、存储、网络都能找到现成的工具链；支持异构的硬件配置（存储、CPU、GPU 等）；用户可以使用熟悉的 kubectl 或者 helm chart 把 IoT 应用从云端推到边缘；边缘节点可以直接映射成 Kubernetes 的 Node 资源，而 Kubernetes 的扩展API（CRD）可以实现对边缘设备的抽象。然而 Kubernetes 毕竟是为云数据中心设计的，要想在边缘使用 Kubernetes 的能力，Kubernetes 或其扩展需要解决以下问题：ARM 的低功耗和多核的特点又使得其在 IoT/Edge 领域的应用非常广泛，然而大部分的 Kubernetes **行版并不支持 ARM 架构；很多设备边缘的资源规格有限，特别是 CPU 处理能力较弱，因此无法部署完整的 Kubernetes；Kubernetes 非常依赖 list/watch 机制，不支持离线运行，而边缘节点的离线又是常态，例如：设备休眠重启；Kubernetes 的运维相对于边缘场景用到的功能子集还是太复杂了；特殊的网络协议和拓扑要求。设备接入协议往往非 TCP/IP 协议，例如，工业物联网的 Modbus 和 OPC UA，消费物联网的 Bluetooth 和 ZigBee 等；设备多租。关于如何在边缘使用 Kubernetes，Kubernetes IoT/Edge WG 组织的一个调查显示，30% 的用户希望在边缘部署完整的 Kubernetes 集群，而 70% 的用户希望在云端部署 Kubernetes 的管理面并且在边缘节点上只部署 Kubernetes 的 agent。把 Kubernetes 从云端延伸到边缘，有两个开源项目做得不错，分别是 KubeEdge 和 K3S，下面我们将详解这两个项目，并做全方位的对比。KubeEdge 架构分析KubeEdge 是首个基于 Kubernetes 扩展的，提供云边协同能力的开放式智能边缘平台，也是 CNCF 在智能边缘领域的首个正式项目。KubeEdge 重点要解决的问题是：云边协同资源异构大规模轻量化一致的设备管理和接入体验KubeEdge 的架构如下所示：KubeEdge 架构上清晰地分为**层，分别是：云端、边缘和设备层，这是一个从云到边缘再到设备的完整开源边缘云平台，消除了用户厂商绑定的顾虑。KubeEdge 的边缘进程包含以下 5 个组件：edged 是个重新开**的轻量化 Kubelet，实现 Pod，Volume，Node 等 Kubernetes 资源对象的生命周期管理；metamanager 负责本地元数据的持久化，是边缘节点自治能力的关键；edgehub 是多路复用的消息通道，提供可靠和高效的云边信息同步；devicetwin 用于抽象物理设备并在云端生成一个设备状态的映射；eventbus 订阅来自于 MQTT Broker 的设备数据。KubeEdge 的云端进程包含以下 2 个组件：cloudhub 部署在云端，接收 edgehub 同步到云端的信息；edgecontroller 部署在云端，用于控制 Kubernetes API Server 与边缘的节点、应用和配置的状态同步。Kubernetes maser 运行在云端，用户可以直接通过 kubectl 命令行在云端管理边缘节点、设备和应用，使用习惯与 Kubernetes 原生的完全一致，无需重新适应。K3S 架构分析K3S 是 CNCF 官方认证的 Kubernetes **行版，开源时间较 KubeEdge 稍晚。K3S 专为在资源有限的环境中运行 Kubernetes 的研**和运维人员设计，目的是为了在 x86、ARM64 和 ARMv7D 架构的边缘节点上运行小型的 Kubernetes 集群。K3S 的整体架构如下所示：事实上，K3S 就是基于一个特定版本 Kubernetes（例如：1.13）直接做了代码修改。K3S 分 Server 和 Agent，Server 就是 Kubernetes 管理面组件 + SQLite 和 Tunnel Proxy，Agent 即 Kubernetes 的数据面 + Tunnel Proxy。为了减少运行 Kubernetes 所需的资源，K3S 对原生 Kubernetes 代码做了以下几个方面的修改：删除旧的、非必须的代码。K3S 不包括任何非默认的、Alpha 或者过时的 Kubernetes 功能。除此之外，K3S 还删除了所有非默认的 Admission Controller，in-tree 的 cloud provider 和存储插件；整合打包进程。为了节省内存，K3S 将原本以多进程方式运行的 Kubernetes 管理面和数据面的多个进程分别合并成一个来运行；使用 containderd 替换 Docker，显著减少运行时占用空间；引入 SQLite 代替 etcd 作为管理面数据存储，并用 SQLite 实现了 list/watch 接口，即 Tunnel Proxy；加了一个简单的安装程序。K3S 的所有组件（包括 Server 和 Agent）都运行在边缘，因此不涉及云边协同。如果 K3S 要落到生产，在 K3S 之上应该还有一个集群管理方案负责跨集群的应用管理、监控、告警、日志、安全和策略等，遗憾的是 Rancher 尚未开源这部分能力。KubeEdge 与 K3S 全方位对比部署模型KubeEdge 遵循的是以下部署模型:KubeEdge 是一种完全去中心化的部署模式，管理面部署在云端，边缘节点无需太多资源就能运行 Kubernetes 的 agent，云边通过消息协同。从 Kubernetes 的角度看，边缘节点 + 云端才是一个完整的 Kubernetes 集群。这种部署模型能够同时满足“设备边缘”和“基础设施边缘”场景的部署要求。K3S 的部署模型如下所示：K3S 会在边缘运行完整的 Kubernetes 集群，这意味着 K3S 并不是一个去中心化的部署模型，每个边缘都需要额外部署 Kubernetes 管理面。这种部署模型带来的问题有：在边缘安装 Kubernetes 管理面将消耗较多资源，因此该部署模型只适合资源充足的“基础设施边缘”场景，并不适用于资源较少的“设备边缘”的场景；集群之间网络需要打通；为了管理边缘 Kubernetes 集群还需要在上面叠加一层多集群管理组件（遗憾的是该组件未开源）。云边协同云边协同是 KubeEdge 的一大亮点。KubeEdge 通过 Kubernetes 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**，提升边缘的运维效率。另外，KubeEdge 底层优化的多路复用消息通道相对于 Kubernetes 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。KubeEdge 云端组件完全开源，用户可以在任何公有云 / 私有云上部署 KubeEdge 而不用担心厂商锁定，并且自由集成公有云的其他服务。K3S 并不提供云边协同的能力。边缘节点离线自治与 Kubernetes 集群的节点不同，边缘节点需要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 Kubernetes 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。KubeEdge 通过消息总线和元数据本地存储实现了节点的离线自治。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。K3S 也不涉及这方面能力。设备管理KubeEdge 提供了可插拔式的设备统一管理框架，允许用户在此框架上根据不同的协议或实际需求开**设备接入驱动。当前已经支持和计划支持的协议有：MQTT，BlueTooth，OPC UA，Modbus 等，随着越来越多社区合作伙伴的加入，KubeEdge 未来会支持更多的设备通信协议。KubeEdge 通过 device twins/digital twins 实现设备状态的更新和同步，并在云端提供 Kubernetes 的扩展 API 抽象设备对象，用户可以在云端使用 kubectl 操作 Kubernetes 资源对象的方式管理边缘设备。K3S 并不涉及这方面能力。轻量化为了将 Kubernetes 部署在边缘，KubeEdge 和 K3S 都进行了轻量化的改造。区别在于 K3S 的方向是基于社区版 Kubernetes 不断做减法（包括管理面和控制面），而 KubeEdge 则是保留了 Kubernetes 管理面，重新开**了节点 agent。需要注意的是，K3S 在裁剪 Kubernetes 的过程中导致部分管理面能力的缺失，例如：一些 Admission Controller。而 KubeEdge 则完整地保留了 Kubernetes 管理面，没有修改过一行代码。下面我们将从二进制大小、内存和 CPU **个维度对比 KubeEdge 和 K3S 的资源消耗情况。由于 KubeEdge 的管理面部署在云端，用户不太关心云端资源的消耗，而 K3S 的 server 和 agent 均运行在边缘，因此下面将对比 KubeEdge agent，K3S agent 和 K3S server 这**个不同的进程的 CPU 和内存的资源消耗。测试机规格为 4 vCPU，8GB RAM。内存消耗对比分别用 KubeEdge 和 K3S 部署 0~100 个应用，分别观测两者的内存消耗，对比如下所示：从上图可以看出，内存消耗：KubeEdge agent < K3S agent < K3S Server。有意思的是，K3S agent 即使不运行应用也消耗 100+MB 的内存，而 K3S server 在空跑的情况下内存消耗也在 300MB 左右。CPU 使用对比分别用 KubeEdge 和 K3S 部署 0~100 个应用，分别观测两者的 CPU 使用情况，对比如下所示：从上图可以看出，KubeEdge agent CPU 消耗要比 K3S agent 和 server 都要少。二进制大小KubeEdge agent 二进制大小为 62MB，K3S 二进制大小为 36MB。大规模Kubernetes 原生的可扩展性受制于 list/watch 的长连接消耗，生产环境能够稳定支持的节点规模是 1000 左右。KubeEdge 作为华为云智能边缘服务 IEF 的内核，通过多路复用的消息通道优化了云边的通信的性能，压测**现可以轻松支持 5000+ 节点。而 K3S 的集群管理技术尚未开源，因为无法得知 K3S 管理大规模集群的能力。小结K3S 最让人印象深刻的创新在于其对 Kubernetes 小型化做的尝试，通过剪裁了 Kubernetes 一些不常用功能并且合并多个组件到一个进程运行的方式，使得一些资源较充足的边缘节点上能够运行 Kubernetes，让边缘场景下的用户也能获得一致的 Kubernetes 体验。然而通过上面的性能对比数据**现，K3S 的资源消耗还是比 KubeEdge 要高出好几倍，而且动辄几百 MB 的内存也不是大多数设备边缘节点所能提供的。最重要的是，Kubernetes 最初是为云数据中心而设计的，很多边缘计算场景特殊的问题原生 Kubernetes 无法很好地解决， K3S 直接修改 Kubernetes 的代码甚至基础实现机制（例如，使用 SQLite 替换 etcd）的做法仍值得商榷。关于什么能改，什么不能改以及怎么改？每个用户根据自己的实际需求有各自的观点，而且也很难达成一致。另外， K3S 这种侵入式的修改能否持续跟进 Kubernetes 上游的**展也是一个未知数。KubeEdge 和 K3S 走的是另一条道路，KubeEdge 是一个从云到边缘再到设备的完整边缘云平台，它与 Kubernetes 的耦合仅仅是 100% 兼容 Kubernetes 原生 API。KubeEdge 提供了 K3S 所不具备的云边协同能力，开**了更轻量的边缘容器管理 agent，解决了原生 Kubernetes 在边缘场景下的离线自治问题，并且支持海量异构边缘设备的接入等。KubeEdge 最近捐献给 CNCF，成为 CNCF 边缘计算领域的第一个正式项目，就是为了和社区合作伙伴一起制定云和边缘计算协同的标准，结束边缘计算没有统一标准和参考架构的混沌状态，共同推动边缘计算的产业**展。最后，边缘计算还有广阔的**展前景，KubeEdge 和 K3S 都是非常年轻的优秀开源项目，我相信未来他们会在相互学习的过程**同进步，更好地解决边缘计算用户的需求。

2019年6月3日，华为云技术沙龙.边缘计算专场来到了江南名城杭州，尽管当天天气炎热，气温高达34度，但仍有近300+开发者和合作伙伴冒着酷暑前来，挤满了杭州十六铺咖啡还算不小的会场，还未到活动的正式开始时间，会场已经呈现了爆满之势，这在技术沙龙活动中实属罕见。华为云IEF成就边缘开发者的“不凡”在有着海量数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来，云计算的整合与集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起所带来的海量的数据处理和传输要求却给网络带宽带来了很大的压力。最终，并不是所有的智能设备都能够通过利用云计算来运行。而且在某些情况下，这种数据的传输也应该被避免。由此，边缘计算应运而生。边缘计算实现数据按需分流到近端侧的边缘，并可以减少端云之间数据来回传输，也为一些实时性需求提供了一定的支持，因此，边缘计算被认为是未来最重要的技术趋势之一，在世界知名咨询公司Gartner公布的2019十大技术趋势中，边缘计算赫然在列。然而，当开发者想要进行边缘计算相关应用开发时，却发现并没有一个合适的开发平台可以适用，或者说即使有，也只是一个孤立的开发平台，无法实现云边协同，而云边系统对于边缘计算非常重要。因为边缘计算实质上是云计算架构的补充或延伸，连上云的边缘才有强大的能力和灵活性，连上边的云才有数据引流上云和应用服务落地点。针对此种情况，华为云推出智能边缘平台服务IEF，以华为云作为智能数据底座、基础AI平台，通过智能边缘平台服务IEF将智能推向边缘，从而为开发者打造了一个轻松进行边缘应用开发的平台。华为云IEF服务产品经理Ryan在沙龙上介绍说，IEF原生支持Kubernetes与Docker生态，着力于构建云原生的边缘计算，其在边缘场景下应用治理、Serverless等做了大量的探索，具有轻量级的边缘函数和容器引擎以及边云一致的生态。IEF最小可支持运行在128M内存的边缘设备上，满足大部分客户的应用场景。最后，IEF可以将华为云AI能力、大数据能力延伸到边缘，并与云上服务完成数据协同、任务协同、管理协同、安全协同，实现真正意义上的”边云协同”。IEF正在通过第三方边缘硬件认证和边缘应用市场等计划促进边缘计算生态系统，开发者可以在边缘应用市场发布优质应用，并通过”许可”的方给客户使用。同时，系统集成商SI根据需要项目的要求选择边缘应用快速创建边云协同解决方案，无论对应用开发者还是系统集成商都是双赢的局面。同时，脱胎于IEF服务的KubeEdge开源项目是全球首个加入CNCF社区的智能边缘项目 ，已开放给广大开发者，帮助开发者可根据自身需求进行定制开发。为了帮助开发者能够更直观的感受IEF为开发者带来的便利，Ryan还在沙龙现场演示了如何基于华为云IEF服务和人脸识别服务结合快速构建边云协同的解决方案，解决在园区视频监控场景中低时延、大数据量的痛点。华为MEC助5G开发者打造“不凡”众所周知，5G是除了边缘计算以外最为令人兴奋的技术，5G具有颠覆社会的能力，能够使全行业数字化转型成为可能。从VR/AR、蜂窝无人机到无线机器人、车联网、智慧医疗都离不开5G，5G将会率先满足4G流量难以承载的高清视频、VR/AR等高流量业务。智能安防、物联网的部署节奏也将随后跟上，无人驾驶等低时延的业务需求也将稳步推进，工业机器人等实时性要求较高的低时延的应用场景的标准化也在逐步实行。5G时代，开发者需要围绕着5G的应用场景，着力发展相关开发技能，就目前发展阶段而言，首当其冲的是VR/AR、智能安防等相关的开发技术。然而，开发者进行VR/AR、智能安防等相关领域开发时，实际上面临着很多困难和挑战，例如，软硬件市场混乱，让开发者们无所适从。因为没有统一的标准，所以各家都在构筑自己的开发平台等。这些因素很大程度上阻碍了5G领域技术的创新和生态发展。而华为5G MEC的出现，则为开发者开发5G相关应用提供了一个非常完善和成熟的解决方案。华为MEC产品解决方案高级工程师徐建鹏表示，华为5G MEC具有联接+计算最佳匹配的智简边缘能力，可以提供分流策略自动化、QoS保障、计费等网络能力开放，满足丰富的应用场景。它还具有超强计算能力、极致转发能力、兼容虚拟机和容器的异构平台，集成多种计算芯片，支持GPU加速，应对5G时代流量激增的处理需求等功能。华为5G MEC支持虚机容器生态，支持App、**和深度API集成，也支持远程分层运维以及DNS、LB、NAT等协议的一站式服务预集成。开发者通过华为的MEC平台API接口，可以结合位置信息、QoS信息优化用户体验，并开放自身服务，反哺边缘生态。这些都为开发者开发“不凡”的5G应用提供了有力的支持。目前，华为MEC已经成功应用于北京世园会无人机VR直播、宁波镇海炼化智慧工厂、江阴智慧码头等项目，验证了华为5G MEC平台的成熟度与便利性，及赋予开发者的强大能力。在沙龙现场，Insta360产品技术总监王鹏、中盛益华产品开发总监王升旭还为到场的数百名开发者分别演示了如何基于5G MEC快速构建Cloud AR/VR以及智能安防应用。令现场的开发者大呼过瘾。华为技术专家和第三方合作专家的精彩演讲吸引了众多开发者聚精会神的聆听，现场的互动环节也热烈非常，众多开发者争相提问，演讲讲师从容作答，现场气氛一度达到高潮。2019华为开发者大赛全栈开放，引爆无限可能华为开发者大赛是华为公司最顶级的开发者大赛，是华为公司面向全球开发者的创新大赛，为您提供一个耕耘梦想、实践创新的平台，鼓励更多开发者基于华为平台和能力进行产品与方案的创新，并获得商业推广。从创意落地到应用实践，尽在华为开发者大赛！华为开发者大赛边缘计算赛道-奖项设置参赛团队有机会和业界优秀行业伙伴交流碰撞、联合创新，从商业和影响力方面获得收益，获奖作品将直接入选华为智能边缘应用市场，获华为云销售&渠道推广机会、线上联合促销等机会。高校或个人获奖团队开发者将获得华为公司实习或合适岗位推荐。获奖者将获得上海华为全联接大会HC2019 Day3门票、往返机票，并担任后续开发者活动的嘉宾，入决赛者将获得在东莞华为松山湖欧洲小镇决赛路演免费往返机票；商业落地一等奖作品将入驻：2019年华为全联接大会、边缘计算产业联盟峰会、工业互联网产业联盟峰会；IEF智能边缘平台参赛团队及获奖作品其他权益：获奖者将获得IEF智能边缘平台免费使用权限；一等奖，12个月；二等奖，8个月；三等奖，4个月；报名地址：https://developer.huaweicloud.com/competition/competitions/1000000102/introduction

近日，华为云发布了智能边缘市场2.0，包括边缘应用中心和边缘硬件中心两大模块。华为云智能边缘市场2.0是在智能边缘平台IEF基础上构建的开发者、边缘硬件提供商、ISV以及系统集成商的生态社区，提供边缘应用（如AI推理模型、IoT数据接入、消息中间件）、边缘硬件、边云协同解决方案案例等内容共享功能，为边缘应用开发商、解决方案集成商、企业及个人开发者等群体，提供安全、开放的边缘计算产业的共享环境，有效连接边缘计算开发生态链各参与方，加速边缘计算解决方案产品的开发与落地。 边缘应用中心：发布及订阅边缘应用众所周知，完整的边云协同解决方案在边缘会由许多独立功能组成，可能会包括不同的业务逻辑，比如:l  提供数据分析框架，如流计算、时序数据库等，在边缘进行数据清洗以及可视化处理；l  在边缘节点上执行高价值AI推理模型，例如图像识别、视频分析、文字识别；l  提供边缘消息总线，如MQTT Broker等；l  从使用OPC-UA、Modbus等特定协议的设备读取数据，满足工业设备的数据接入需求；对解决方案集成商来说，其对边缘应用的能力并不专业，同时也不想花时间自己编写这些功能，边缘应用中心的发布给解决方案集成商带来了福音！边缘应用开发商可以在边缘应用中心认证自己的账号并进行信用经营，开发商可以将自己的应用打包为Docker镜像并发布到市场，同时可以为自己的应用指定不同的发布权限与License控制并授权给指定用户使用，可以为其添加画像属性，方便买家用户快速定位目标。这些发布的应用将会经过质量认证，并针对安全漏洞进行扫描，保证其的稳定性和安全性。这样，解决方案集成商从边缘应用中心选择自己的需要的边缘应用，一键快速部署到边缘节点，可以让边缘计算生态系统中的解决方案集成商能快速构建端到端解决方案，及时响应市场需求，快速推进项目落地，把握住商业机会。智能边缘市场已上架多种边缘应用，如多种视频分析AI算法(人脸识别、热力图、入侵检测、人员徘徊等等)、边缘时序数据库、边缘流计算Flink、ROMA site、边缘区块链、Modbus连接器、OPC-UA连接器等等。另外，还将与EMQ等公司合作，未来提供更多的边缘中间件。边缘硬件中心：促成硬件提供商与解决方案集成商双赢边缘硬件中心的主要功能是硬件提供商可以发布与IEF兼容的硬件产品，边缘计算解决方案集成商可以在边缘硬件中心选择适合自己场景的边缘硬件。边缘硬件中心的硬件将覆盖服务器、工控机、工业网关、开发板等类型，硬件架构覆盖X86、ARM，可以满足大部分客户的诉求。边缘硬件中心将会给硬件提供商提供IEF兼容性测试的测试套，一键完成认证与上架。这样，无论对硬件提供商还是集成商都是双赢的局面。目前，华为云智能边缘平台IEF已成为边云协同解决方案的标准方案，并已经逐步在智慧园区、智能制造、物流、智慧城市、水利等场景进行大规模应用。未来，华为云还将发布边云协同解决方案案例模块，方便客户快速选择适合自己的方案，快速实现项目落地。参加2019华为开发者大赛边缘计算赛道，引爆无限可能 报名地址：https://developer.huaweicloud.com/competition/competitions/1000000102/introduction详情请访问智能边缘市场: https://console.huaweicloud.com/ief2.0/?region=cn-north-4#/app/edgeMarket/application/list

      我loaction in 深圳，就是一个普通的资源开发整合，从云计算了解到之前的openstack是云计算的2.0，容器是云计算的3.0，现在从原生的角度来看一个事情，越容易实现公司项目的需求，这个就是我要的王道，就是如何让1+1>2是一个资源开发整合者的基本追求。       现在身在一个大企业中，技术运维等各种能力不是那么强悍的时候，这个时候就特别需要华为云的原生的生态去运维我司的业务，出现故障问题能够第一时间找到华为云的售后去解决问题，这个就是我希望要的效果吧。      容器来说比较轻量级别，对于一些应用或者说应用的迁移切换具备很多openstack挺多的优势，比如容器可以很快就起来一个的了，容器我经常理解为一个业务层的平台，非常快，期待容器的的操作更加傻瓜一些会更好。    云原生必然跟开业很多框架是生态化的，这样的话必然会有很多免费开源可以使用的东西，这样对我们来说确实是一个特别好的事情，我们也期待华为云的容器的CCE等原生态有更好的升级和更好的有机组合。   不单单是容器，现在时势都在谈论原生技术生态，作为一个技术的爱好者必须跟上学习的，不然可能就会错过风口，然后根据自己的业务项目情况判断一下是否要上到业务去，或者自己也会做一些灰度测试，或者灰度切换一部分业务上去跑一下。    在新的风口上，我起码努力去接触过，我努力过，人生能够遇上技术浪潮，跟上技术浪潮，我此生便无悔！     

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