在上一篇《如何写一个树莓派的驱动来管制 GPIO LED》中咱们分享了驱动的编写办法。尽管实现了管制，然而驱动只能在本地执行，不具备任何的可扩展性。尤其是当设施数量多了当前管控难度将急剧减少。
这始终是一个物联网开发者的难题。那么有什么方法能够大批量，模块化的接入相似驱动的设施呢？
欢送来到边无际的这一系列的第二篇分享—— 如何用 Shifu Framework 来接入一个公有驱动物联网设施。
简介
本文是一个应用 Shifu 接入树莓派 Python 驱动的指南，其中蕴含 Shifu Framework, Docker, Linux, Kubernetes 的基本操作，任何开发者都能够浏览本文来学习 Shifu Framework 的开发方法。
文中的 Shifu Framework 架构如下：
北向通过”deviceshifu-http-http”向上凋谢 HTTP API 接口，南向通过”rpio-gpio-driver”来和理论设施交互。
指标
- 在树莓派上装置 k3s 集群并装置 Shifu Framework
- 打包树莓派 LED 驱动到一个容器镜像
- 在 Shifu 中部署树莓派 LED 的数字孪生
- 实现对树莓派 LED 的近程自动化管控
本次分享中用到的设施有 ：
- 树莓派（本文中用到的为 Raspberry Pi 3B+），运行着 64 位的 Raspberry Pi OS
- 上篇文章连贯的电路
须要的基本知识：
· 根本的 Python
· Linux 命令行基本操作（创立一个文件，装置利用，SSH，运行一个程序）
· Docker/containerd 基本操作
· K8s/K3s 基本操作
步骤
第一步：装置 K3s
首先咱们要在树莓派中运行一个 Kubernetes 集群，这里并不限度用户应用的版本，然而为了节俭资源本文中应用的是 k3s
本文参考的是装置教程
https://rancher.com/docs/k3s/…
具体步骤本文将不波及。在今后的分享中将会带着大家进行具体的装置解说，纵情期待。
装置结束后，执行“kubectl version”查看以后 kubernetes 版本：
利用“kubectl get nodes”查看以后集群的状态，显示”Ready”即示意集群能够应用:
至此，k3s 装置完结。
第二步：装置 Shifu
首先将 Shifu 我的项目克隆到本地，我的项目地址为: https://github.com/Edgenesis/…
执行命令为：git clone https://github.com/Edgenesis/…
上面通过“kubectl apply -f shifu/k8s/crd/install/shifu_install.yml”即可一键将 Shifu 部署到 k3s 集群中：
再次执行“kubectl get pods -A”，即可看到 Shifu Framework 的控制器被部署到集群中：
咱们也能够通过“edgedevices”这个 CRD 来治理设施资源（以后没有设施）：
至此，Shifu 装置结束。
第三步：打包驱动
咱们须要利用 Shifu 提供的一个小工具来实现能够近程操纵本地驱动，具体的教程请看：
https://github.com/Edgenesis/…
这个小工具实现了将用户 / 程序发送来的 HTTP 申请转换到本地命令行来执行。
教程外面提供了一个驱动示例，门路为
https://github.com/Edgenesis/…
内容如下：
能够看到实例 Dockerfile 分两局部，首先是用“golang”这个镜像来编译 Shifu 提供的“http_to_ssh_stub.go”来实现 HTTP 到 SSH 命令行的转换。接着是利用一个空的“alpine”镜像，配置 SSH 来供演示。
接下来让咱们来正式操作。
思考到树莓派的性能局限，本次编译将从电脑端执行，将编译好的镜像推送到 Docker Hub 来供近程调用即可。
首先，咱们建设一个新的文件夹，这里用的是“dev”，而后将上一篇文章中应用到的树莓派 LED 驱动保留到该目录：
-- led_driver.py 驱动内容不变
从 Shifu 我的项目的“driver_util/examples/simple-alpine/”目录下将“Dockerfile.sample”复制到“dev”目录下：
dev/
├── Dockerfile.sample
└── led_driver.py更改以下字段将第二部的镜像从“alpine”改为“python:alpine”，装置“RPi.GPIO”的 Python 库
最初将 Python 驱动拷贝到运行容器中，新的 Dockerfile 如下，改变的中央已用红字标记进去
FROM golang:1.17.1 as builder
WORKDIR /
ENV GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
ENV GO111MODULE=on
ENV GOPRIVATE=github.com/Edgenesis
COPY driver_util driver_util
WORKDIR /driver_util
RUN go mod download
# Build the Go app
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=$(go env GOOS) GOARCH=$(go env GOARCH) gobuild -a -o /output/http2ssh-stub http_to_ssh_stub.go
FROM python:alpine
RUN apk add --no-cache --update openrc openssh \
&& mkdir -p /run/openrc \
&& touch /run/openrc/softlevel \
&& sed -ie "s/#PubkeyAuthentication/PubkeyAuthentication/g"/etc/ssh/sshd_config \
&& sed -ie "s/#PasswordAuthenticationyes/PasswordAuthentication no/g" /etc/ssh/sshd_config \
&& sed -ie "s/AllowTcpForwardingno/AllowTcpForwarding yes/g" /etc/ssh/sshd_config \
&& echo"PubkeyAcceptedKeyTypes=+ssh-rsa" >> /etc/ssh/sshd_config\
&& ssh-keygen -A \
&& passwd -d root \
&& mkdir ~/.ssh \
&& while ! [-e/etc/ssh/ssh_host_rsa_key.pub]; do sleep 1; done \
&& cp /etc/ssh/ssh_host_rsa_key.pub~/.ssh/authorized_keys
RUN apk add --no-cache -Uu --virtual .build-dependencies libffi-devopenssl-dev build-base musl \
&& pip3 install --no-cache --upgrade RPi.GPIO\
&& apk del --purge .build-dependencies \
&& apk add --no-cache --purge curlca-certificates musl \
&& rm -rf /var/cache/apk/* /tmp/*
WORKDIR /root/
COPY --from=builder /output/http2ssh-stub http2ssh-stub
COPY --from=builder/driver_util/examples/simple-alpine/docker-entrypoint.sh docker-entrypoint.sh
COPY dev/led_driver.py led_driver.py
RUN chmod +x docker-entrypoint.sh
# Command to run the executable
ENTRYPOINT ["./docker-entrypoint.sh"]
接下来咱们来打包封装 Docker 镜像，因为树莓派的 CPU 是 ARM64 的处理器，本文中编译应用的电脑为 x86，所以咱们须要应用 Docker 的 buildx 性能来进行镜像构建，无关 buildx 的教程本文就不再叙述，需要的话能够移步：
https://docs.docker.com/build…
利用“docker buildx build –platform=linux/arm64 -f dev/Dockerfile.sample . -t edgehub/rpi-gpio-driver:v0.0.1 –push”来构建镜像并推送到 docker hub 中。
至此，镜像打包局部实现。
前期咱们将提供一键打包模块，让这一步简略到填写一个配置文件 + 一行命令即可，纵情期待😊
第四步：部署设施孪生到树莓派中
有了镜像当前，咱们能够将数字孪生部署到集群中，上面咱们来筹备部署所须要的文件。
首先是一个 Kuberenetes Deployment YAML 文件，用来运行 deviceShifu 和驱动的 Pod：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
name: edgedevice-rpi-gpio-deployment
namespace: default
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
template:
metadata:
labels:
app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
spec:
containers:
- image: edgehub/deviceshifu-http-http:v0.0.1
name: deviceshifu-http
ports:
- containerPort: 8080
volumeMounts:
- name: edgedevice-config
mountPath: "/etc/edgedevice/config"
readOnly: true
env:
- name: EDGEDEVICE_NAME
value: "edgedevice-rpi-gpio"
- name: EDGEDEVICE_NAMESPACE
value: "devices"
- image: edgehub/rpi-gpio-driver:v0.0.1
name: driver
volumeMounts:
- mountPath: /dev/gpiomem
name: gpiomem
securityContext:
privileged: true
ports:
- containerPort: 11112
env:
- name: EDGEDEVICE_DRIVER_SSH_KEY_PATH
value: "/etc/ssh/ssh_host_rsa_key"
- name: EDGEDEVICE_DRIVER_HTTP_PORT
value: "11112"
- name: EDGEDEVICE_DRIVER_EXEC_TIMEOUT_SECOND
value: "5"
- name: EDGEDEVICE_DRIVER_SSH_USER
value: "root"
volumes:
- name: edgedevice-config
configMap:
name: rpi-gpio-configmap-0.0.1
- name: gpiomem
hostPath:
path: /dev/gpiomem
serviceAccountName: edgedevice-sa请留神在 Deployment 文件中咱们为了在容器中应用树莓派的 GPIO，须要在容器的“securityContext”中退出“privileged: true”再通过 volume 的模式将树莓派的“/dev/gpiomem”挂载到容器中。
一个 Kubernetes Service YAML 文件，用来将 deviceShifu 的申请从域名代理到真正的 Pod：
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
name: edgedevice-rpi-gpio
namespace: default
spec:
ports:
- port: 80
protocol: TCP
targetPort: 8080
selector:
app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
type: LoadBalancer一个 Kubernetes ConfigMap YAML 文件，用来配置 deviceShifu：
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: rpi-gpio-configmap-0.0.1
namespace: default
data:
driverProperties: |
driverSku: RaspberryPiB+
driverImage: edgenesis/rpi-gpio-python:v0.0.1
driverExecution: "python led_driver.py"
instructions: |
pin:
operate:
help:
# Telemetries are configurable health checks of the EdgeDevice
# Developer/user can configure certain instructions to be usedas health check
# of the device. In this example, the device_health telemetry ismapped to
# "get_status" instruction, executed every 1000 ms
telemetries: |
device_health:
properties:
instruction: help
initialDelayMs: 1000
intervalMs: 1000在 ConfigMap 中咱们须要配置驱动的执行门路，因为在生成镜像时咱们将 Python 文件间接放到了默认门路下，在这里填写“python led_driver.py”即可。如果驱动是一个二进制文件的话这里间接填写二进制的目录即可。
一个 Shifu EdgeDevice YAML 文件，用来生成设施孪生：
apiVersion: shifu.edgenesis.io/v1alpha1
kind: EdgeDevice
metadata:
name: edgedevice-rpi-gpio
namespace: devices
spec:
sku: "RaspberryPi 3B+"
connection: Ethernet
address: 0.0.0.0:11112
protocol: HTTPCommandline将这四个文件放到树莓派中，目录内容如下：
led-deploy/
├──deviceshifu-rpi-gpio-configmap.yaml
├──deviceshifu-rpi-gpio-deployment.yaml
├──deviceshifu-rpi-gpio-service.yaml
└──edgedevice-rpi-gpio-edgedevice.yaml 利用“kubectl apply -f<dir>”即可将 deviceShifu 部署到 k3s 集群中:
接着通过“kubectl get pods”来查看运行状态：
通过“kubectl get edgedevices -n devices”来查看集群中的所有设施孪生：
再通过 describe，即可查看数字孪生的详细信息：
Note：在这里你能够留神到代表设施状态的字段”Edgedevicephase”是”Failed”的状态，这是一个目前已知的 bug，咱们将会尽快修复！
接下来咱们就能够和设施互动了，在这里咱们部署一个 nginx 容器来代表理论场景中的利用
部署命令为：“kubectl run nginx –image=nginx”
接着执行“kubectl exec -it nginx — bash”进入 nginx 的命令行：
最初，利用 curl 来给设施发送命令，驱动承受的命令格局为:`python led_driver --pin <x> --operate <on/off>
利用 Shifu 来发送命令的话将由 HTTP 转换到命令行，申请地址写法为:
最初一步：运行成果
程序通过间接给设施的域名发送 HTTP 申请，即可操控 LED 灯泡的亮 / 灭
至此，将树莓派驱动接入 Shifu 的教程编写结束
** 总结 **
在此篇文章中，咱们实现了将一个用于操控树莓派 GPIO 的 Python 本地驱动接入 Shifu Framework，实现能够用 HTTP 来近程间接操控。能够看到，对于公有，甚至于二进制文件 Shifu 也能够轻松接入。Shifu Framework 的延展性能够让物联网开发者领有有限的可能。十分感谢您看到了这里，咱们期待您的反馈，如果感觉文章写得不错或者有任何倡议请毫不犹豫地留言。