关于go:使用Shifu在OpenYurt集群中接入RTSP协议摄像头

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OpenYurt 是一个云边计端算平台，借助 OpenYurt 的能力，能够将现有的 Kubernetes 集群转换成 OpenYurt 集群，并将 Kubernetes 的能力延长到边缘侧。OpenYurt 为云边端协同开发提供了多样化的性能，如买通云边通信的 YurtTunnel，为了方便管理节点单元利用部署 / 运维的 Yurt-App-Manager 以及提供了边缘自治的 YurtHub。

开发者能够专一于云边端产品上的利用开发而不必放心底层架构的运维。Shifu 作为 Kubernetes 原生的开源物联网开发架构，能够兼容各种物联网设施的协定并将其形象成一个为微服务软件对象。二者的能力有十分好的互补性。尤其是在 OpenYurt 中退出了 YurtDeviceController 当前，Shifu 能够用 OpenYurt 原生的形式来将设施进行形象，大大提高物联网开发者的开发效率。

应用 OpenYurt 和 Shifu 当前，咱们能够将本来简单的 IoT，云边协同开发转化为简略的 web 式开发。

本文是一个在 OpenYurt 集群中应用 Shifu 接入 RTSP 协定摄像头的指南，其中蕴含 Shifu Framework, Docker, Linux, Kubernetes, OpenYurt 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。

本文中的 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“rtsp-driver”来和理论设施交互

在 server 和 edge 端通过 yurtctl 部署 OpenYurt, 并将 edge 端退出 server 端的集群
在 edge 端部署网络摄像头的数字孪生
实现通过 HTTP 对网络摄像头的近程自动化管控

两台运行 Linux 的虚拟机，server 和 edge 的配置别离为 4 核 16G 内存和 2 核 8G 内存
一个 RTSP 协定的网络摄像头，本文中用到的摄像头型号为海康威视的“DS-2DE3Q140CN-W”

-CentOS 7.9.2009

-Go v1.17.1

-yurtctl v0.6.1

-kubectl: v1.19.8

(installed by yurtctl)

本文参考了 OpenYurt 的官网教程，地址为：
https://openyurt.io/docs/v0.6…

首先让咱们来下载 OpenYurt，从官网的 GitHub 间接克隆我的项目：

git clone https://github.com/openyurtio/openyurt.git

接着让咱们下载 v0.6.1 版本的 yurtctl

curl -LO https://github.com/openyurtio/openyurt/releases/download/v0.6.1/yurtctl 
chmod +x yurtctl

server 端的部署：

在 server 端创立 OpenYurt 集群

./yurtctl init --apiserver-advertise-address <SERVER_IP> --openyurt-version latest --passwd 123

看见如下信息即示意集群创立实现，这里的“–token”要记录一下用来将 edge 节点退出到集群中

接下来看一下各个 Pod 的运行状况，通过“kubectl get pods -A”:

遇到的几个问题

如果在“kubectl logs yurt-hub-server -n kube-system”里遇到

请尝试“kubectl apply -f config/setup/yurt-controller-manager.yaml”

办法来自: https://github.com/openyurtio…

除此之外，还有几个问题，如在“kubectl logs yurt-hub-server -n kube-system”里遇到如下输入：

请尝试“kubectl apply -f config/setup/ yurthub-cfg.yaml”

如果在 yurt-tunnel-server 和 yurt-tunnel-agent 也遇到了相似的 log，通过以下命令来修复 yurt-tunnel 的 RBAC 问题：

kubectl apply -f config/setup/yurt-tunnel-agent.yaml 
kubectl apply -f config/setup/yurt-tunnel-server.yaml

Untaint master 节点来运行 Shifu 的 controller：

kubectl taint nodes server node-role.kubernetes.io/master-

至此，Server 端部署结束。

Edge 端的部署

首先利用方才 server 端 init 当前的 token，执行：

./yurtctl join <MASTER_IP>:6443 --token <MASTER_INIT_TOKEN>  --node-type=edge --discovery-token-unsafe-skip-ca-verification --v=5

确认 Node 状态，通过 ”kubectl get nodes”：

至此，一个 server 端 + 一个 edge 端的集群建设结束。

接下来让咱们把 Shifu 部署到 OpenYurt 集群中
在 server 端，克隆 Shifu 我的项目到本地：

git clone https://github.com/Edgenesis/shifu.git 
cd shifu/

接下来，装置 Shifu：

kubectl apply -f k8s/crd/install/shifu_install.yml

通过 ”kubectl get pods -A”查看 Pod 状态：

看到 ”shifu-crd-system”namespace 中的 Pod 运行即可

至此，Shifu 装置结束。

OpenYurt 提供了十分不便的节点池 (NodePool) 性能，能够让咱们治理节点集群，对集群进行部署。

创立”beijing”节点池：

export WORKER_NODEPOOL="beijing" 
export EDGE_NODE="edge" 
cat <<EOF | kubectl apply -f - 
apiVersion: apps.openyurt.io/v1alpha1 
kind: NodePool 
metadata: 
  name: $WORKER_NODEPOOL 
spec: 
  type: Edge 
EOF

输入如下：

接着将 edge 服务器 label 到”beijing”的 NodePool：

kubectl label node $EDGE_NODE apps.openyurt.io/desired-nodepool=beijing

查看一下 NodePool 的情况，应该有一个 READYNODES：

kubectl get nodepool

因为物联网的边缘节点通常是分布式在同一场景内的，这里能够应用 OpenYurt 的 UnitedDeployment 性能依据 NodePool 来主动部署。

装置 Yurt-app-manager

git clone https://github.com/openyurtio/yurt-app-manager.git
cd yurt-app-manager
kubectl apply -f config/setup/all_in_one.yaml

应用用 UnitedDeployment 来部署虚构的海康摄像头，YAML 文件如下：

apiVersion: apps.openyurt.io/v1alpha1

kind: UnitedDeployment

metadata:

labels:

  controller-tools.k8s.io: "1.0"

name: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

spec:

selector:

  matchLabels:

    app: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

workloadTemplate:

  deploymentTemplate:

    metadata:

      labels:

        app: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

      name: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

      namespace: default

    spec:

      selector:

        matchLabels:

          app: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

      template:

        metadata:

          labels:

            app: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

        spec:

          containers:

          - image: edgehub/deviceshifu-http-http:v0.0.1

            name: deviceshifu-http

            ports:

            - containerPort: 8080

            volumeMounts:

            - name: deviceshifu-config

              mountPath: "/etc/edgedevice/config"

              readOnly: true

            env:

            - name: EDGEDEVICE_NAME

              value: "deviceshifu-hikvision-camera"

            - name: EDGEDEVICE_NAMESPACE

              value: "devices"

          - image: edgenesis/camera-python:v0.0.1

            name: camera-python

            ports:

            - containerPort: 11112

            volumeMounts:

            - name: deviceshifu-config

              mountPath: "/etc/edgedevice/config"

              readOnly: true

            env:

            - name: EDGEDEVICE_NAME

              value: "deviceshifu-hikvision-camera"

            - name: EDGEDEVICE_NAMESPACE

              value: "devices"

            - name: IP_CAMERA_ADDRESS

              value: "<CAMERA_IP>"

            - name: IP_CAMERA_USERNAME

              value: "<CAMERA_USERNAME>"

            - name: IP_CAMERA_PASSWORD

              value: "<CAMERA_PASSWORD>"

            - name: IP_CAMERA_CONTAINER_PORT

              value: "11112"

            - name: PYTHONUNBUFFERED

              value: "1"

          volumes:

          - name: deviceshifu-config

            configMap:

              name: deviceshifu-hikvision-camera-configmap-0.0.1

          serviceAccountName: edgedevice-sa

topology:

  pools:

  - name: beijing

    nodeSelectorTerm:

      matchExpressions:

      - key: apps.openyurt.io/nodepool

        operator: In

        values:

        - beijing

    replicas: 1

revisionHistoryLimit: 5

Service 文件：

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

labels:

  app: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

name: deviceshifu-hikvision-camera

namespace: default

spec:

ports:

- port: 80

  protocol: TCP

  targetPort: 8080

selector:

  app: deviceshifu-hikvision-camera-deployment

type: LoadBalancer

edgeDevice 文件：

apiVersion: shifu.edgenesis.io/v1alpha1

kind: EdgeDevice

metadata:

name: deviceshifu-hikvision-camera

namespace: devices

spec:

sku: "HikVision Camera"

connection: Ethernet

address: 0.0.0.0:11112

protocol: HTTP

ConfigMap 文件：

apiVersion: v1

kind: ConfigMap

metadata:

name: deviceshifu-hikvision-camera-configmap-0.0.1

namespace: default

data:

driverProperties: |

  driverSku: HikVision

  driverImage: edgenesis/camera-python:v0.0.1

instructions: |

  capture:

  info:

  stream:

  move/up:

  move/down:

  move/left:

  move/right:

telemetries: |

  device_health:

    properties:

      instruction: info

      initialDelayMs: 1000

      intervalMs: 1000

将这四个文件放到一个目录，如下：

camera-unitedDeployment/ 
├── camera-edgedevice.yaml 
├── deviceshifu-camera-configmap.yaml 
├── deviceshifu-camera-service.yaml 
└── deviceshifu-camera-unitedDeployment.yaml

接下来部署

kubectl apply -f camera-unitedDeployment/

通过“kubectl get ud”查看 UnitedDeployment 状态：

通过“kubectl get pods -owide”来确认 Pod 部署在了“beijing”NodePool 里的 edge 服务器中：

咱们能够在集群中通过“kubectl get edgedevices -n devices”查看 Shifu 的虚构设施：

再通过“kubectl describe edgedevices -n devices”查看设施的详细信息如配置，状态等：

至此，摄像头孪生部署结束。

接下来咱们来管制摄像头，这里应用一个 nginx 的 pod 来代表利用：

kubectl run nginx --image=nginx

待 nginx 开始运行时，通过“kubectl exec -it nginx — bash”来进入 nginx 的命令行：

通过以下命令能够间接管制摄像头：

curl deviceshifu-hikvision-camera/move/{up/down/left/right}

如果咱们想查看摄像头以后拍摄以及以后视频流，须要将摄像头的 service 通过“kubectl port-forward service/deviceshifu-hikvision-camera 30080:80 –address=’0.0.0.0’”代理到本地。

在浏览器中输出服务器的 IP 加端口号，能够间接查看图像 / 视频流：

<SERVER_IP>:30080/capture
<SERVER_IP>:30080/stream

在此篇文章中，咱们讲述了如何将 Shifu 部署在 OpenYurt 集群中来减少 RTSP 摄像头的反对。

在未来的文章中，咱们也会尝试将 Shifu 与 OpenYurt 的 yurt device controller 进行整合，通过 OpenYurt 原生的形式延申 OpenYurt 的能力到更多物联网设施的治理中。

https://openyurt.io/zh/docs/c…

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正文完

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发表至： go

2022-07-05

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简介

指标

须要的设施

软件环境

步骤

第一步：装置并部署 OpenYurt 集群

server 端的部署：

遇到的几个问题

Edge 端的部署

第二步：在集群中部署 Shifu

第三步：部署虚构摄像头 (camera deviceShifu)

最初一步：运行成果

总结

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