摘要：本篇文章次要分享基于 KubeEdge 和 Kuiper 实现边缘流式数据处理的实践经验。
引言：KubeEdge 是一个开源的边缘计算平台，它在 Kubernetes 原生的容器编排和调度能力之上，扩大实现了 云边协同、计算下沉、海量边缘设施治理、边缘自治等能力。KubeEdge 还将通过插件的模式反对 5G MEC、AI 云边协同等场景，目前在很多畛域都已落地利用。
在边缘的散失解决产品 Kuiper
Kuiper 是从 2019 年初开始做的，在 2019 年 10 月份，公布了第一个版本，始终继续迭代到当初，它的整个架构是一个比拟经典的流式解决架构。
产品设计指标：在云端运行的流式解决，像 Spark 与 Flink 能够运行在边缘端
Kuiper 架构图
整体架构可分为 3 局部，左侧为 sources, 代表数据起源的地位，数据起源可能是 KubeEdge 外面有个边缘端的 MQTT macOS broker，也可能是文件、窗口、数据库；
右侧为 Sinks，代表数据处理实现后所要存储的地位，也就是指标零碎，指标能够是 MQTT，能够将其存到文件、数据库外面，也能够调用 HTTP service；
两头局部分成了这几层，最上层为数据业务逻辑解决，这个层面提供了 SQL statement、Rule Parser，SQL processors 进行解决后并将其转化成 SQL plan；上面层为 Streaming runtime 和 SQL runtime, 运行最终执行进去的 plan；最底层为 storage，用来存储有些音讯流出。
Kuiper 应用场景
流式解决：实现在边缘端的实时流式解决
规定引擎：灵便定义规定引擎，实现告警和音讯转发
数据格式与协定转换：实现边缘与云端不同类型的数据格式与异构协定之间灵便转换，实现 IT&OT 交融
KubeEdge 与 Kuiper 集成
局部架构图
Kuiper是装在 KubeEdge MQTT Broker 前面，整个都运行在边缘端，底下为不同的 Mapper，也就是接入各种各样不同的协定。边缘 MQTT Broker 用来替换音讯。
数据处理的类型：
从设施模型文件定义中获取类型定义
将数据转换为 Kuiper 的数据类型
创立流时，可应用 schema-less 流定义
反对的数据类型有 int、string、bool、float
KubeEdge 模型文件和配置
下图为局部配置文件，包含设施的名称、属性、name、data type、Description 等。
局部配置文件
保留设施模型文件
在 ect/mqtt_source.yaml 中配置模型文件信息
1）KubeEdgeVersion: 目前未应用，为适配未来不同的版本模型文件预留
2）KubeEdgeModelFile：模型文件门路
通过 config-map 下发配置，保留到相干目录下
Kuiper 应用过程
1）定义流：相似余数据库中表格的定义
DATASOURCE=”$hw/events/device/+/twin/update”为 KubeEdge 里定义好的 topic
2）定义并提交规定
用 SQL 实现业务逻辑，并将运行后果发送到指定指标
反对的 SQL
SELECT/FROM/WHERE/ORDER
JOIN/GROUP/HAVING
4 类工夫窗口 + 1 个计数窗口
60+SQL 函数
3）运行
KubeEdge 中部署 Kuiper 规定
1）使用 Kuiper-Kubernetes-tool
2）该程序为一个工具类，独自运行在容器中，执行通过 config-map 下发的命令配置文件
配置文件中用于指定 kuiper 服务所在的地址和端口等信息
命令文件所在的目录
3）通过 config-map 下发命令执行文件，该工具定期主动扫描文件，而后执行命令
Kuiper manager- 云边协同治理控制台
另外一种形式是通过治理控制台来治理很多Kuiper 节点，因为 Kuiper 能够运行在很多节点上。
比方 Kuiper 能够运行在车联网的盒子外面，车联网有很多车，能够通过 Kuiper-manager 把 所有的实例都接入进来，对立对其进行规定更新。
第一步是装置插件，咱们提供了一些插件的常识，比方要接入不同的源，如果咱们这边的源不反对，则能够本人写个插件，将插件进行装置，装置下来之后咱们提供安卓插件界面，就能够应用了。
接下来为创立流定义
下图为数据存储的地位，下图所示为将数据保留到文件系统，进行门路的指定。
下图为可视化的编辑界面，能够进行规定的编写。
利用案例：国家工业互联网大数据中心
该案例是一个十分典型的应用场景。K8s+CloudCore 部署在云端，将规定通过治理通道下放到 Kuiper，Kuiper 的地位是放在 MQTT broker，会将数据定义，实现数据的荡涤。目前通道有两条，第一条是将解决完的音讯发往 Cloud MQTT broker，第二条通道比方本地要做数据长久化，可将其存到 Influxdb 这个继续数据库，咱们在边缘产生的一些第三方利用能够间接去调 Influxdb 外面的数据，做一些展现可视化等。底层是通过 Mapper 把不同的数据给接上来。
Kuiper 里规定引擎的应用场景
LF EdgeX Foundry 内置规定引擎，于 2020 年 4 月 Geneva 版本中曾经正式公布。
利用案例：异构零碎对接数据格式转换
实现与 ERP、MES 等 IT 零碎数据交换，咱们提供了一个非常灵活的扩大能力，包含异构数据通过扩大插件采集后，能够利用 SQL 内置函数或者扩大函数进行疾速、灵活处理；第二点是拿到数据处理后果后，通过 sink 的数据模板能够对剖析后果进行转换，灵便适配各类指标零碎所需的数据格式和协定，比方同样一条温度大于 30 度的规定，如果要去发送管制设施的指令，并且要发到微信上。这两个不同的指标零碎，它所须要的接口和数据是不一样的，但对于这个规定是一样的，那么能够在 data 外面，依据同一条规定触发两个不同的操作，你能够指定不同的 topic，数据即可发送，不需再进行简单的编程；第三点是利用 SAP NetWeaver RFC SDK, 实现从 SAP 中读取数据，解决并转换后发送到别的异构零碎。
性能数据
Kuiper 反对并发运行数千条规定
8000 规定 *0.1 音讯 / 秒 / 规定，共计的 TPS 为 800 条 / 秒
规定定义
源：MQTT
SQL:select temperature from source where temperature>20（90% 数据被过滤）
指标：日志
配置
AWS:2core*4GB
Ubuntu
资源应用
Memory:89%~72%;0.4MB/rule
GPU:25%
AWS t2.micro 配置 10k+/ s 音讯吞吐
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