29、技术资源与应用实践全解析

于 2025-10-05 11:07:11 发布
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分类专栏： 边缘计算实战：K3s入门 文章标签： 边缘计算 K3s 传感器数据处理
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技术资源与应用实践全解析

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2. 边缘计算基础概念与应用

2.1 边缘计算概述

边缘计算在当今技术领域具有重要地位，它能带来诸多好处，例如减少数据传输延迟、提高系统响应速度等。在边缘计算中，有多种概念和技术相互关联，以下是一些关键概念：
|概念|描述|
|—|—|
|边缘集群与公共云|包含云层、远边缘、近边缘和微小边缘等部分，有多种应用场景|
|边缘集群概念|涉及云微数据中心、雾计算和多接入边缘计算（MEC）|
|边缘计算设备|可使用 K3s 进行部署，适用于边缘集群、边缘计算设备和边缘数据中心|

2.2 边缘计算设备与系统

  • ARM 处理器 ：常用于边缘设备，相关的 Linux 发行版有 Alpine、Ubuntu、Raspbian 等。
  • K3s ：轻量级 Kubernetes，架构包含控制平面和数据平面。其安装和配置涉及多种操作，如使用配置文件创建代理节点和主节点、使用 K3s 安装程序配置树莓派等。同时，K3s 集群可使用外部 MySQL 存储，配置备份和恢复也有相应方法。
    • K3s 安装与配置流程 ：
      1. 准备硬件和操作系统，如在树莓派上安装 Ubuntu 镜像。
      2. 运行 K3s 安装程序配置树莓派。
      3. 使用配置文件创建代理节点和主节点。
      4. 提取 K3s kubeconfig 文件以访问集群。
  • 边缘计算系统设计 ：需考虑自动化、成本、数据、设备、安全等多个方面。

2.3 边缘计算中的网络与存储

  • 负载均衡器 ：在 Kubernetes 中有多种负载均衡器，如 MetalLB 和 KlipplerLB。以 MetalLB 为例，其安装步骤如下：
    1. 进行安装前的准备工作。
    2. 执行安装命令，如使用 Helm 安装。
    3. 进行配置和验证。
  • 存储系统 ：Longhorn 可用于存储，以 ReadWriteMany 模式安装，安装步骤如下：
    1. 确定安装需求和环境。
    2. 执行安装命令，如使用 Helm 安装。
    3. 配置和使用 Longhorn UI。

2.4 边缘计算中的应用部署

  • 应用部署工具 ：kubectl 可用于部署应用，如部署 NGINX 服务器。部署步骤如下：
    1. 创建部署文件，如 YAML 文件。
    2. 使用 kubectl 命令进行部署。
    3. 验证部署结果。
  • 应用暴露方式 ：可使用 ClusterIP、LoadBalancer、NodePort 等服务暴露 Pod，也可使用 NGINX、Traefik 等工具暴露应用。以使用 NGINX 暴露应用为例，步骤如下：
    1. 安装和配置 NGINX ingress 控制器。
    2. 创建应用部署和服务。
    3. 配置 NGINX 规则以暴露应用。

2.5 边缘计算中的传感器与数据处理

  • 传感器配置 ：DHT11 传感器可配置为发送湿度和温度数据，配置步骤如下：
    1. 连接传感器到设备，如 Heltec ESP32 + LoRa。
    2. 编写配置代码，如在 Arduino IDE 中编写。
    3. 上传代码到设备。
  • 数据处理与可视化 ：ESP32 微控制器的数据可使用 Grafana 或 MySQL 进行可视化，步骤如下：
    1. 安装和配置 Grafana 或 MySQL。
    2. 编写代码将传感器数据发送到 Grafana 或 MySQL。
    3. 在 Grafana 或 MySQL 中创建可视化界面。

2.6 边缘计算中的数据库应用

  • SQL 数据库 ：如 MariaDB、MySQL、PostgreSQL 等，使用时需进行安装、配置和数据操作。以 MySQL 为例，步骤如下：
    1. 安装 MySQL 数据库。
    2. 创建数据库和表。
    3. 插入和查询数据。
  • NoSQL 数据库 ：如 MongoDB、Redis、Neo4j 等，各有特点和应用场景。以 MongoDB 为例，步骤如下：
    1. 安装 MongoDB 数据库。
    2. 连接到数据库。
    3. 创建集合和文档。
    4. 插入和查询数据。

2.7 边缘计算中的机器学习与计算机视觉

  • 机器学习 ：在边缘计算中应用广泛，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
  • 计算机视觉 ：可用于检测物体、识别图像等。部署计算机视觉服务的步骤如下：
    1. 选择合适的算法和框架，如 OpenCV、Scikit Learn、TensorFlow Lite。
    2. 准备数据集和模型。
    3. 部署服务到边缘设备，如树莓派。
    4. 进行测试和优化。

2.8 边缘计算中的事件驱动与服务网格

  • 事件驱动 ：可通过 Knative Eventing 实现事件驱动的管道和序列，步骤如下：
    1. 安装 Knative Eventing。
    2. 编写事件处理代码。
    3. 部署事件处理服务。
  • 服务网格 ：Linkerd 是一种常用的服务网格，可用于可观测性和流量分割。使用 Linkerd 的步骤如下：
    1. 安装 Linkerd CLI。
    2. 安装 Linkerd 服务网格。
    3. 配置和使用 Linkerd 进行可观测性和流量分割。

2.9 边缘计算中的地理跟踪与智能交通

  • 地理跟踪系统 ：使用 GPS 进行设备跟踪，涉及地理空间索引、GPS 坐标存储和实时跟踪等功能。实现步骤如下：
    1. 配置 GPS 设备，如树莓派。
    2. 编写代码获取 GPS 坐标。
    3. 将 GPS 坐标存储到数据库，如 Redis。
    4. 实现实时跟踪和可视化。
  • 智能交通系统 ：可部署全局可视化工具，如 Traffic Map 应用，以可视化驾驶员检测到的物体。部署步骤如下：
    1. 准备智能交通系统的数据集和模型。
    2. 部署计算机视觉服务到边缘设备。
    3. 安装和配置 Traffic Map 应用。
    4. 进行测试和优化。

2.10 边缘计算中的其他技术与工具

  • Helm ：可用于安装 ingress 控制器和 Kubernetes 软件包。安装步骤如下：
    1. 安装 Helm。
    2. 配置 Helm 仓库。
    3. 使用 Helm 安装软件包。
  • GitHub Actions ：可用于构建容器镜像，步骤如下：
    1. 创建 GitHub 仓库。
    2. 编写 GitHub Actions 工作流文件。
    3. 提交代码触发工作流。

2.11 边缘计算中的开发与部署流程 

graph LR
    A[准备硬件和操作系统] --> B[安装 K3s]
    B --> C[创建 K3s 集群]
    C --> D[部署应用]
    D --> E[配置网络和存储]
    E --> F[进行数据处理和可视化]
    F --> G[测试和优化]

在边缘计算的开发与部署过程中，需要按照一定的流程进行操作。首先要准备好硬件和操作系统，为后续的安装和部署提供基础。然后安装 K3s 并创建集群，这是边缘计算的核心基础设施。接着部署应用，同时配置好网络和存储，确保应用能够正常运行。之后进行数据处理和可视化，以便对系统进行监控和分析。最后进行测试和优化，提高系统的性能和稳定性。

3. 其他相关技术资源推荐

除了上述介绍的边缘计算相关内容，还有其他一些书籍可供参考：
- 《End-to-End Automation with Kubernetes and Crossplane》：帮助读者理解基于 Kubernetes 的基础设施自动化，掌握 Crossplane 概念，构建现代基础设施自动化平台等。
- 《The Kubernetes Operator Framework Book》：深入介绍 Operator Framework 和操作符的好处，提供设计和开发操作符的标准方法，以及发布和部署操作符的相关知识。

4. 边缘计算中的具体技术操作详解

4.1 设备配置与开发环境搭建

4.1.1 树莓派配置

树莓派在边缘计算中应用广泛，其配置步骤如下：
1. 安装操作系统 ：使用 Raspberry PI Imager 将 Ubuntu 镜像安装到树莓派的 MicroSD 卡中。
2. 运行 K3s 安装程序 ：在树莓派上运行 K3s 安装程序进行配置，可参考以下命令示例： 

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -
  1. 配置节点 ：使用配置文件创建 K3s 代理节点和主节点，配置文件示例如下： 
# 主节点配置文件
[master]
ip = "192.168.1.100"
token = "your_token"

# 代理节点配置文件
[agent]
server = "https://192.168.1.100:6443"
token = "your_token"
4.1.2 开发环境搭建

不同编程语言在 ARM 架构上的开发环境搭建有所不同：
- Go 语言 ：
- 在 Linux 上安装： 

wget https://golang.org/dl/go1.xx.x.linux-amd64.tar.gz
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.xx.x.linux-amd64.tar.gz
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin

- 在 Mac 上安装：可通过 Homebrew 安装，命令如下：

brew install go

- 跨平台编译：从 x86_64 到 ARM 可使用以下命令：

env GOOS=linux GOARCH=arm GOARM=7 go build -o your_program
  • Java 语言 ：
    • 在 Linux 上安装 Java JDK： 
sudo apt-get install openjdk-11-jdk

- 在 Mac 上安装 Java JDK：可通过 Homebrew 安装，命令如下：

brew install openjdk@11

- 跨平台编译：从 x86_64 到 ARM 可使用相关工具进行配置。
  • Python 语言 ：
    • 在 Linux 上安装 Python： 
sudo apt-get install python3

- 在 Mac 上安装 Python：可通过 Homebrew 安装，命令如下：

brew install python3

- 跨平台编译：从 x86_64 到 ARM 可使用相关工具进行配置。
  • Rust 语言 ：
    • 在 Linux 上安装 Rust： 
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

- 在 Mac 上安装 Rust：同样使用上述命令安装。
- 跨平台编译：从 x86_64 到 ARMv7 可使用以下命令：

rustup target add armv7-unknown-linux-gnueabihf
cargo build --target armv7-unknown-linux-gnueabihf

4.2 应用部署与管理

4.2.1 应用部署

使用 kubectl 部署应用的详细步骤如下：
1. 创建 YAML 文件 ：以部署 NGINX 服务器为例，YAML 文件示例如下： 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80
  1. 部署应用 ：使用以下命令进行部署： 
kubectl apply -f nginx-deployment.yaml
  1. 验证部署结果 ：使用以下命令查看部署状态： 
kubectl get deployments
4.2.2 应用暴露

使用不同服务暴露 Pod 的操作如下：
- ClusterIP 服务 ：用于在集群内部暴露 Pod，YAML 文件示例如下： 

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
  type: ClusterIP

使用以下命令创建服务： 

kubectl apply -f nginx-service.yaml
  • LoadBalancer 服务 ：用于在外部暴露 Pod，以 MetalLB 为例，安装和配置步骤如下：
    1. 安装 MetalLB： 
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/metallb/metallb/v0.13.7/config/manifests/metallb-native.yaml

2. 配置 MetalLB：创建配置文件，示例如下：

apiVersion: metallb.io/v1beta1
kind: IPAddressPool
metadata:
  name: first-pool
  namespace: metallb-system
spec:
  addresses:
  - 192.168.1.200-192.168.1.250

使用以下命令应用配置： 

kubectl apply -f metallb-config.yaml

3. 创建 LoadBalancer 服务：YAML 文件示例如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-loadbalancer
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
  type: LoadBalancer

使用以下命令创建服务： 

kubectl apply -f nginx-loadbalancer.yaml
  • NodePort 服务 ：用于在集群外部通过节点端口暴露 Pod，YAML 文件示例如下： 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-nodeport
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
      nodePort: 30080
  type: NodePort

使用以下命令创建服务： 

kubectl apply -f nginx-nodeport.yaml

4.3 数据处理与存储

4.3.1 传感器数据处理

以 DHT11 传感器为例，处理传感器数据的步骤如下：
1. 连接传感器 ：将 DHT11 传感器连接到 Heltec ESP32 + LoRa 设备。
2. 编写代码 ：在 Arduino IDE 中编写代码读取传感器数据，示例代码如下： 

#include <DHT.h>

#define DHTPIN 2     // Digital pin connected to the DHT sensor
#define DHTTYPE DHT11   // DHT 11

DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  dht.begin();
}

void loop() {
  delay(2000);
  float h = dht.readHumidity();
  float t = dht.readTemperature();

  if (isnan(h) || isnan(t)) {
    Serial.println("Failed to read from DHT sensor!");
    return;
  }

  Serial.print("Humidity: ");
  Serial.print(h);
  Serial.print(" %\t");
  Serial.print("Temperature: ");
  Serial.print(t);
  Serial.println(" *C ");
}
  1. 上传代码 ：将代码上传到 Heltec ESP32 + LoRa 设备。
4.3.2 数据存储

使用 MySQL 存储传感器数据的步骤如下：
1. 安装 MySQL ：在 Linux 上使用以下命令安装： 

sudo apt-get install mysql-server
  1. 创建数据库和表 ：使用以下 SQL 语句创建数据库和表： 
CREATE DATABASE sensor_data;
USE sensor_data;
CREATE TABLE sensor_readings (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  humidity FLOAT,
  temperature FLOAT,
  timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
  1. 插入数据 ：在 ESP32 代码中添加代码将传感器数据插入到 MySQL 数据库，示例代码如下： 
#include <WiFi.h>
#include <MySQL_Connection.h>
#include <MySQL_Cursor.h>

// WiFi network info
const char* ssid = "your_SSID";
const char* password = "your_PASSWORD";

// MySQL server info
IPAddress server_addr(192, 168, 1, 100);
char user[] = "your_username";
char password[] = "your_password";
char database[] = "sensor_data";

WiFiClient client;
MySQL_Connection conn((Client *)&client);
MySQL_Cursor *cur_mem = new MySQL_Cursor(&conn);

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(500);
    Serial.print(".");
  }
  Serial.println("");
  Serial.println("WiFi connected");

  if (conn.connect(server_addr, 3306, user, password)) {
    Serial.println("Connected to MySQL server");
  } else {
    Serial.println("Connection to MySQL server failed");
  }
}

void loop() {
  // Read sensor data
  float humidity = 50.0;
  float temperature = 25.0;

  // Insert data into database
  char query[128];
  snprintf(query, sizeof(query), "INSERT INTO sensor_readings (humidity, temperature) VALUES (%f, %f)", humidity, temperature);
  cur_mem->execute(query);

  delay(5000);
}

4.4 监控与可观测性

4.4.1 Prometheus 安装与配置

安装 Prometheus 的步骤如下：
1. 下载和安装 Prometheus ： 

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.37.0/prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz prometheus-2.37.0.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.37.0.linux-amd64
  1. 配置 Prometheus ：创建配置文件 prometheus.yml ，示例如下： 
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
  1. 启动 Prometheus ： 
./prometheus --config.file=prometheus.yml
4.4.2 Grafana 安装与配置

安装 Grafana 的步骤如下：
1. 安装 Grafana ：在 Linux 上使用以下命令安装： 

sudo apt-get install -y apt-transport-https
sudo apt-get install -y software-properties-common wget
wget -q -O - https://packages.grafana.com/gpg.key | sudo apt-key add -
echo "deb https://packages.grafana.com/oss/deb stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/grafana.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install grafana
  1. 启动 Grafana ： 
sudo systemctl start grafana-server
  1. 配置数据源和仪表盘 ：在 Grafana 界面中配置 Prometheus 作为数据源，并创建仪表盘展示监控数据。

5. 总结与展望

5.1 边缘计算技术总结

边缘计算涉及多个领域的技术，包括设备配置、应用部署、数据处理、存储和监控等。通过本文的介绍，我们了解了相关技术的基本概念和操作步骤，如 K3s 的安装和配置、应用的部署和暴露、传感器数据的处理和存储、监控系统的搭建等。这些技术的结合可以构建一个完整的边缘计算系统，满足不同场景的需求。

5.2 未来发展展望

随着 5G、物联网等技术的不断发展，边缘计算将在更多领域得到应用。未来，边缘计算可能会朝着更加智能化、自动化的方向发展，例如实现自动的资源分配和故障处理。同时，边缘计算与云计算的结合也将更加紧密，形成更加高效的计算架构。在开发和部署方面，工具和平台将不断优化，提高开发效率和系统的稳定性。

总之，边缘计算作为一种新兴的计算模式，具有广阔的发展前景，值得我们持续关注和研究。

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