云原生边缘设备解决方案 Akri on k3s 初体验
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2022-11-24 17:19
作者:
涂家英,SUSE 资深架构师,专注 Cloud-Native 相关产品和解决方案设计,在企业级云原生平台建设领域拥有丰富的经验。
将 k3s 与微软开源的 kubernetes 边缘项目 Akri 结合使用,用户就拥有了在边缘环境发现和使用各种 IOT 设备的能力。
向集群配置用于发现 OPC UA 设备的 CRD(Configuration)
CRD 下发后,Akri 的相应 Discovery 服务会按照规则寻找 OPC UA 设备
在找到 OPC UA 设备后,Agent 服务会生成设备对应的 CRD(Instance),Controller 服务查看到 Instance CRD 资源后,将创建对应的工作负载
克隆到本地后,需要修改以下文件:
# /opcua-dotnet/Applications/ConsoleReferenceServer/Quickstarts.ReferenceServer.Config.xml文件第76、77行
将替换为节点地址
#/opcua-dotnet/Applications/ReferenceServer/Quickstarts.ReferenceServer.Config.xml文件第77、78行
将替换为节点地址
Linux 要运行这个程序,需要安装.NET core 的 SDK 和 runtime
可以使用以下命令运行此程序:
dotnet run --project /opcua-dotnet/Applications/ConsoleReferenceServer/NetCoreReferenceServer.csproj
root@edge-iot1:~/opcua-dotnet/Applications/ConsoleReferenceServer# dotnet run --project NetCoreReferenceServer.csproj
.Net Core OPC UA Reference Server
opc.tcp://192.168.6.151:62541/Quickstarts/ReferenceServer
https://192.168.6.151:62540/Quickstarts/ReferenceServer/
Server started. Press Ctrl-C to exit...
opc.tcp://:62541/Quickstarts/ReferenceServer
获得数据# 添加Akri repo
helm repo add akri-helm-charts https://project-akri.github.io/akri/
# 部署Akri
helm install akri akri-helm-charts/akri\
--set kubernetesDistro=k3s \
--set opcua.discovery.enabled=true
标准 kuberentes,对应配置为:
--set kubernetesDistro=k8s
k3s,对应配置为:
--set kubernetesDistro=k3s
microk8s,对应配置为:
--set kubernetesDistro=microk8s
其它,对应配置为:
--set agent.host.containerRuntimeSocket=/container/runtime.sock
onvif:IP Cameras 的主流协议
opc ua:工业自动化通信协议
udev:linux 设备管理器
--set onvif.discovery.enabled=true
,配置后 Akri 会在集群中部署相应的 Discovery 服务,以 Daemonset 的方式运行,支持叠加部署,如需要发现上述三种类型设备,部署命令可以修改为:helm install akri akri-helm-charts/akri\
--set kubernetesDistro=k3s \
--set opcua.discovery.enabled=true \
--set onvif.discovery.enabled=true \
--set udev.discovery.enabled=true
root@edge-k3s:~# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
akri-controller-deployment-d4f7847b6-rlgrr 1/1 Running 11 (25h ago) 4d2h
akri-agent-daemonset-9s9m9 1/1 Running 10 (25h ago) 3d23h
akri-opcua-discovery-daemonset-tv84d 1/1 Running 8 (25h ago) 3d17h
apiVersion: akri.sh/v0
kind: Configuration
metadata:
name: akri-opcua-monitoring
namespace: default
spec:
brokerProperties:
IDENTIFIER: Thermometer_Temperature
NAMESPACE_INDEX: "2"
brokerSpec:
brokerPodSpec:
containers:
- image: ghcr.io/project-akri/akri/opcua-monitoring-broker:latest
name: akri-opcua-monitoring-broker
resources:
limits:
'{{PLACEHOLDER}}': "1"
cpu: 30m
memory: 200Mi
requests:
'{{PLACEHOLDER}}': "1"
cpu: 9m
memory: 76Mi
capacity: 1
configurationServiceSpec:
ports:
- name: grpc
port: 80
protocol: TCP
targetPort: 8083
type: ClusterIP
discoveryHandler:
name: opcua
discoveryDetails: |+
opcuaDiscoveryMethod:
standard:
discoveryUrls:
- opc.tcp://192.168.6.151:62541/Quickstarts/ReferenceServer/
- opc.tcp://192.168.6.152:62541/Quickstarts/ReferenceServer/
applicationNames:
action: Exclude
items: []
name: opcua
instanceServiceSpec:
ports:
- name: grpc
port: 80
protocol: TCP
targetPort: 8083
type: ClusterIP
spec.brokerProperties: 用于定义需要采集数据的 ID 信息,本演示中 opcua 程序中添加了
IDENTIFIER:为Thermometer_Temperature
和NAMESPACE_INDEX: "2"
的数据输出,数据输出内容为 70-80 的随机数,并且在随机到 75 时,将 75 替换为 120spec.brokerSpec.brokerPodSpec.containers.image: 设备对应工作负载的镜像,演示使用的是官方提供的镜像,作用是订阅 opcua 所产生的相应数据,此镜像是可以自定义的,实现更多可能
spec.capacity:针对设备的工作负载副本数量,用于实现工作负载高可用
spec.discoveryHandler: 这部分主要定义了发现 opuca 设备的规则,支持一些过滤规则
spec.configurationServiceSpec:Akri Controller 服务会为所有设备的工作负载创建一个总 svc,这段用于定义相应的 svc 的配置
spec.instanceServiceSpec: Akri Controller 服务会为每一个工作负载创建 svc,这段用于定义相应 svc 的配置
示例中可以看到 opuca 的发现规则是具体的服务地址,如果要支持批量的 opuca 设备发现,可以使用 Local discovery server(LDS),将 opcua 的设备注册到 LDS 中,然后在 discoveryUrls 配置中使用 LDS 的地址。采用 LDS 方式的话,可以实现过滤能力,如排除掉哪些 opcua 服务或者包含哪些 opcua 服务,示例如下:
# 发现LDS中的所有opcua设备,除了以外
discoveryDetails: |+
opcuaDiscoveryMethod:
standard:
discoveryUrls:
- opc.tcp://:4840
applicationNames:
action: Exclude
items:
-
kubectl get akric
查看:root@edge-k3s:~/akric-crd# kubectl get akric
NAME CAPACITY AGE
akri-opcua-monitoring 1 2m13s
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_impl] get_discovery_url_from_application - found server : Quickstart Reference Server
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_impl] get_discovery_url_from_application - server has [UAString { value: Some("https://192.168.6.151:62540/Quickstarts/ReferenceServer/discovery") }, UAString { value: Some("opc.tcp://192.168.6.151:62541/Quickstarts/ReferenceServer") }] DiscoveryUrls
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_impl] get_discovery_urls - Server at opc.tcp://192.168.6.152:62541/Quickstarts/ReferenceServer/ responded with 1 Applications
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_impl] get_discovery_url_from_application - found server : Quickstart Reference Server
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_impl] get_discovery_url_from_application - server has [UAString { value: Some("https://192.168.6.152:62540/Quickstarts/ReferenceServer/discovery") }, UAString { value: Some("opc.tcp://192.168.6.152:62541/Quickstarts/ReferenceServer") }] DiscoveryUrls
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_handler] discover - found OPC UA server at DiscoveryURL opc.tcp://192.168.6.151:62541/Quickstarts/ReferenceServer
[2022-11-10T08:26:26Z TRACE akri_opcua::discovery_handler] discover - found OPC UA server at DiscoveryURL opc.tcp://192.168.6.152:62541/Quickstarts/ReferenceServer
可以通过 kubectl get akrii
查看由 Agent 自动生成的 opcua 的 instance crd 资源:
root@edge-k3s:~/akric-crd# kubectl get akrii
NAME CONFIG SHARED NODES AGE
akri-opcua-monitoring-7aa6fb akri-opcua-monitoring true ["edge-k3s"] 5m10s
akri-opcua-monitoring-20f7e0 akri-opcua-monitoring true ["edge-k3s"] 5m9s
于此同时,使用 kubectl get pods
可以查看到为设备自动创建的工作负载:
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
akri-controller-deployment-d4f7847b6-rlgrr 1/1 Running 11 (27h ago) 4d4h
akri-agent-daemonset-9s9m9 1/1 Running 10 (27h ago) 4d1h
akri-opcua-discovery-daemonset-tv84d 1/1 Running 8 (27h ago) 3d19h
edge-k3s-akri-opcua-monitoring-7aa6fb-pod 1/1 Running 0 6m44s <---
edge-k3s-akri-opcua-monitoring-20f7e0-pod 1/1 Running 0 6m43s <---
部署数据展示服务查看效果:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/project-akri/akri/main/deployment/samples/akri-anomaly-detection-app.yaml
部署完成后,查看一下展示服务 SVC 的 NodePort 端口:
root@edge-k3s:~# kubectl get svc
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubernetes ClusterIP 10.43.0.1 <none> 443/TCP 5d6h
akri-opcua-monitoring-7aa6fb-svc ClusterIP 10.43.152.214 <none> 80/TCP 13m
akri-opcua-monitoring-svc ClusterIP 10.43.242.118 <none> 80/TCP 13m
akri-opcua-monitoring-20f7e0-svc ClusterIP 10.43.22.196 <none> 80/TCP 13m
akri-anomaly-detection-app NodePort 10.43.248.164 <none> 80:32007/TCP 7s <---
这个展示服务原理是通过连接工作负载的 SVC 获取工作负载采集到的设备数据,当值为 70-80 中任意数值时表示正常,用黑体展示;当值为 120 时表示异常,用红体展示
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