OpenYurt v1.2 新版本深度解读(一): 聚焦边云网络优化

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
简介: 云原生边缘计算智能开源平台 CNCF OpenYurt 于近期发布了 v1.2 版本。OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台,具备全方位的“云、边、端一体化”能力,能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付、运维及管理。


本文作者:

李志信,OpenYurt Member,Apache dubbo PMC,专注于云原生边缘计算的系统架构和解决方案

张逸飞,OpenYurt Member,浙江大学 SEL 实验室


云原生边缘计算智能开源平台 CNCF OpenYurt 于近期发布了 v1.2 版本。OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台,具备全方位的“云、边、端一体化”能力,能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付、运维及管理。


在 v1.2 版本中,OpenYurt 遵循社区提出的“节点池治理”理念,新增组件 Pool-Coordinaotr,提出了一套针对云边场景的资源、网络、应用、监控等角度的边缘治理方案。本文首先聚焦云边场景下的网络优化问题的解决进行解读,敬请持续关注。


Pool-Coordinator 节点池治理及其对云边网络的优化


组件背景


早在去年年初,社区就提出了 “节点池治理” 的概念。节点池为 OpenYurt 生态概念,表示集群内一组网络互通的边缘机器节点。在云边协同场景,边缘 IOT 设备与算力往往依赖多台机器节点工作,节点池概念为 OpenYurt 生态在边缘算力的管控粒度方面增加了一个维度。而“节点池治理”,专注于边缘机器的资源、网络、生命周期、可观测指标等等角度,提供了边缘测视角与管理思路。


Pool-Coordinator 在社区内首次践行了这一概念,提出了一套针对云边场景的资源、网络、应用、监控等角度的边缘治理方案,具备高可用能力。


边缘基础组件对云边网络的需求与挑战


边缘基础组件对于边云网络的要求,驱使着 OpenYurt 为开发者提供更合理、更优化的解决方案。


首先是云边网络带宽基础条件的问题。在云原生边缘计算的场景中,云边网络通路带宽往往受到各个方面的限制,例如机器资源,物理距离,资金成本等,这就导致对于部分厂商和用户,其云边网络条件带宽较低,甚至在各别特定环境的节点池带宽极低。


其次是集群资源数据量的问题。边缘集群往往覆盖较多地域、机器节点与物理设备,相比于普通集群,其覆盖地域广阔,规模较大,集群整体资源量也就相对较多。对于部分集群基础组件,例如代理组件、CNI 组件、DNS 组件,甚至部分业务组件,例如设备驱动程序,边缘基础架构中间件等,需要在启动时通过 K8S List/Watch 机制来拉取全量资源并监听,这个过程对网络要求较高。


再者是边缘基础组件的重要性,在新节点纳管入边缘集群时,初始化程序会拉起一系列 OpenYurt 边缘基础组件与配置,待顺利初始化,才会调度业务程序至节点。一旦边缘基础组件由于带宽原因,拉取依赖资源失败,会导致边缘机器业务应用无法启动,边缘节点算力扩容失败。另一方面,处于运行中的边缘基础组件,如果长时间拉取资源失败,可能造成网络、代理、存储资源与中心不同步,造成业务风险。


能力、架构实现与工作方式


3.1 Pool-Scope(节点池维度)资源缓存


Pool-Coordinator 会为节点池维度的资源提供边缘侧缓存,从而降低因为这些资源的大量 list/watch 请求造成的云边网络带宽问题。


在部署阶段,开发者可以通过安装 Chart 包的方式,将 Pool-Coordinator 组件安装至集群,该过程利用了 OpenYurt 生态的 YurtAppDaemon 资源,将这一组件以节点池粒度部署至所有的边缘节点池,每个节点池一个实例。


待 Pool-Coordinator 实例启动,会由选主机制选出的 Leader YurtHub 将 Pool-Scope 资源,例如 endpoints/endpointslice 拉取至边缘,进而同步至 Pool-Coordinator 组件,缓存起来,以供节点池内全部节点使用。


1.png


节点池内全部节点上运行的 YurtHub,将 Pool-Scope 资源读请求代理至 Pool-Coordinator。理论上,针对一个资源的全量请求,一个节点池只需要一条云边长链接即可,节点池内的这些资源的读请求,都交由 Pool-Coordinator 向下提供服务,从而极大程度降低云边网络消耗。特别是在具有带宽要求的弱网络场景,Pool-Coordinator 可以削弱由于边缘基础容器启动/重建导致的大量请求,以及减少运行时期的云边资源下发量。


Pool-Scope 资源默认定义为 endpoints 和 endpointslices 两种资源。这两种资源在 YurtHub 代理的云边流量中占比较高,这在规模较大集群中体现的更为明显;另外 Pool-Scope 资源要求为节点池内公用的资源,与调用方所属节点无关,这也适配于上述两者。Pool-Scope 资源可由用户配置其他资源,例如 Pods,Node,以及 CR,以应对在特定资源量大的网络优化场景。


3.2 YurtHub 的初始化、选主与容灾机制


当新的节点池创建并添加算力时,YurtHub 作为边缘机器节点的底层进程将最先启动。其优先直连 APIServer,执行正常的初始化逻辑。待节点加入集群,OpenYurt 组件 Yurt-App-Manager 将按需调度边缘节点池组件 Pool-Coordinator 至该机器。等到 Pool-Coordinator 成功启动,YurtHub 将探知其可用状态,与之建联交互。YurtHub 提供 --enable-coordinator 启动参数,将该参数置为true时,YurtHub 会对节点池 Pool-Coordinator 组件进行探知,为节点池内灵活的切流、按需启动提供了支持。


一个节点池内的全部 YurtHub 实例存在读写冲突问题,我们指定这些 YurtHub 通过 Pool-Coordinator 内的分布式锁执行选主,只有 Leader YurtHub 负责缓存资源写操作。其他 Follower 将时刻监听 Pool-Coordinator 内保存的 Leader Lease 资源,从而确定是否 Leader 存活,只有存活的 Leader 才能保证缓存资源的正确性和时效性。当 Leader YurtHub 因为某些原因,例如和中心网络断开,以及自身原因而退出,将由其他 Follower YurtHub 中重新选主,保证边缘缓存的可用性。


这个过程我们提供了 Grace Period 机制,即当短暂的云边网络故障导致的 Leader YurtHub 不健康状态,不会导致边缘节点池切流至云端,当超过一定时间之后再进行切流,以防网络抖动和大量节点切流导致带宽彻底打满。


2.png


当 Pool-Coordinator 因异常原因退出后,边缘 YurtHub 将感知,并将代理请求转发至云端,从而获得正确响应。待 Pool-Coordinator 重建后,会重启选主机制,重建边缘缓存,降低云边带宽消耗。


证书与鉴权


Pool-Coordinator 套件提供完备的证书管理机制,并保证在流量转发过程的权限正确。


在系统初始化阶段,会由 Yurt-Controller-Manager 签发证书,该证书被 YurtHub 和 Pool-Coordinator 获取,保证 YurtHub 有权限,并可以安全读写缓存。


对于 Pool-Scope 资源请求转发缓存的过程中,会进行 Token 替换,保证这次请求带有缓存读写权限。


3.png


展望


随着 v1.2 版本的发布,Pool-Coordinator 在后续将继续着重于稳定性建设和生态组件建设,包括可观测能力、网络抖动的鲁棒性优化、断网自制能力、Pool-Coordinator 容器运维能力等。Pool-Coordinator 组件也将会工业生产中的大规模落地实践,并像其他 OpenYurt 生态组件一样在生产过程中迭代和优化,提升系统稳定性。


欢迎有更多的贡献者与用户参与 Pool-Coordinator 的建设!如果您对于 OpenYurt 有任何疑问,欢迎使用钉钉扫描二维码或者搜索群号(12640034121)加入钉钉交流群。


4.png


此处,立即了解 OpenYurt 项目

相关文章
|
2月前
|
缓存 网络协议 CDN
在网页请求到显示的过程中,如何优化网络通信速度?
在网页请求到显示的过程中,如何优化网络通信速度?
184 59
|
15天前
|
缓存 监控 前端开发
优化网络应用的性能
【10月更文挑战第21天】优化网络应用的性能
12 2
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
22天前
|
运维 监控 安全
连锁药店网络优化策略:一站式融合方案提升竞争力
在数字化浪潮下,线上药店通过技术创新和线上线下融合,正重塑购药体验,提供24小时服务和医保结算便利。面对激烈竞争,连锁药店和中小药店纷纷通过优化网络架构、提升服务质量和加强合规管理来增强竞争力,实现高效、安全的数字化转型。
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
29天前
|
监控 自动驾驶 5G
|
2月前
|
缓存 监控 网络协议
移动端常见白屏问题优化之网络优化篇
本文将要分享的是得物技术团队针对移动端最常见的图片加载导致的端侧白屏问题,而进行的的移动网络方向的技术优化实践,希望能带给你启发。
33 1
移动端常见白屏问题优化之网络优化篇
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
下一篇
无影云桌面