随着 5G、IoT 等业务和场景发展加快、智能终端增加，近年来对边缘计算业务的下沉诉求越来越多。据推测，在2025年，75%的数据将在边缘端产生并得到分析和处理。在这一背景下，交流边缘计算相关技术的最新进展与落地实践、探讨边缘计算的现状与未来的重要性毋庸置疑。
8月1日，全球开源技术峰会 GOTC 2021 深圳站“边缘计算专题论坛”顺利举办。本场论坛邀请了来自 Linux 基金会、百度、IBM、华为、VMWare、英特尔等组织机构的技术专家，分享 EdgeX ?Foundry、Kuiper、Open Horizon 等知名项目的边缘计算实践。会上，百度智能云物联网主任架构师李乐丁带来了“从 Baetyl 走向智能化的数字世界”主题分享，详细介绍了 Baetyl 的建立背景、核心架构及其应用场景。
▲?图1：李乐丁在 GOTC 全球开源技术峰会上发言
?开源态度与 Baetyl 方案?
在这个对隐私极其敏感的时代，为了更好地保证数据安全性，数据需要从中心计算下沉到边缘计算，随之而来的数据接入、数据处理、数据储存和数据同步便成为边缘计算目前正面临的四个重要问题。
基于不同的网络环境，终端设备需要在保证网络安全和隐私的前提下，快速连接到本地数据中心。在私有网络接入数据后，通过就近的位置提供数据处理方式，响应产生的事件，进行边缘侧的数据处理。除了处理之外，还需要将就近的数据进行存储，保证更高的隐私和合规性。当然，边缘和云并不是割裂的，边缘侧既要快速处理数据，也要提供离线的网络存储、断点传输的能力，以及通过端到端数据加密等方式，帮助来自边缘的数据和云上的核心算力实现互联。
▲?图2：百度智能边缘计算架构
在边缘计算的问题上，百度一直以来采取高度开放的态度，如图2所示，目前百度将技术分解为两部分，第一部分是向开发者提供 Open source 的方案，例如 Baetyl 就是由百度支持的一个开源的项目；另一部分则是面向企业，基于开源的项目、借助合作伙伴的力量，共同组建一个包含硬件、软件和中间平台的完整端到端的商业化服务方案。
?Baetyl 项目与核心架构?
智能边缘开源框架 Baetyl 作为百度开源战略计划中的重要一步，该项目是在2019年由百度智能云向 Linux 基金会旗下 LF 基金会捐助，是LF基金会成立以来最早加入的项目。Baetyl 的目标是为边缘侧提供标准的云原生编排能力，从而让边缘和云端连接，这其中 Baetyl 充当的就是边缘计算和云计算的粘合剂。Baetyl 利用云上强大的计算能力帮助边缘侧不断地迭代数据模型和 AI 模型，让边缘设备具有更好的知识和认知能力，将云计算的应用无缝扩展到边缘，助力云和边缘的数据实现自由交换。
在边缘上服务，为广泛适配边缘侧各种各样碎片化的场景和设备，Baetyl 现已支持 X86、ARM、MIPS、CPU 等网络芯片，以及各种常见的 GPU 和神经网络芯片，常用的操作系统 window 和 Linux、OS 均已适配，Baetyl 希望可以助力更多合作伙伴共同推进边缘计算物联网的发展，让硬件安装 Baetyl 后就可以快速变为智能的边缘计算设备。
▲?图3：Baetyl 的核心架构图
图3展示了 Baety l核心架构，其深度地与云原生技术进行融合，Baetyl 采用云端管理、边缘运行的方案，分为云端管理套件（Baetyl cloud）和边缘计算框架两部分。Baetyl cloud 运行在云端，目标是收集所有在 Kubernetes 上的配置，支持在云端配置边缘计算集群，管理所有资源，如：节点、应用、配置等。值得一提的是今年发布的 Baetyl 2.2 版本正式支持了 EdgeX Foundry 的运行，以上提及的所有动作都可在云端进行远程编排和定义，随后一键下发到边缘，下发过程即如图3左侧所示。在标准情况下，Baetyl cloud 会收集并打包来自 Kubernetes 控制面的信息，再由安全网络提供到本地的设备上，而 Baetyl 和云端管理套件之间会使用端到端的强制性的双向认证，进一步保证了安全问题。
边缘计算框架运行在边缘节点的 Kubernetes 集群中。在默认情况下，Baetyl 提供的是轻量版的?K3S?集群，如果有需要，也可以扩展成本地的 Kubernetes 集群。上面运行的 Baetyl 本地程序不断地接收来自 Baetyl cloud 的配置，并不断地将这些配置应用到本地的 Kubernetes，由此完成边和云之间的同步。
?Baetyl 典型案例场景?
边缘计算是我们构建智能物联网的关键一环，构建端到端的物联网离不开边缘计算。通过 Baetyl 可以和百度智能云天工物联网平台、百度 AI 等团队打通，面向各行业客户提供端到端的解决方案。例如，百度 Apollo 车路协同的智能解决方案等服务均基于 Baetyl 所构建。下文将详细介绍 Baetyl 的具体应用场景。
>>?智能边缘助力能源 AI 中台解决方案
▲?图4：BIE 能源 AI 中台解决方案
图4展示了百度智能云针对能源提供的 AI 中台解决方案，该方案可分成应用、模型和平台三部分。应用层面向具体的场景进行各种各样的检测和识别能力，模型层利用百度的 AI 能力提供各种各样预训练好的 AI 模型，第三方的厂商将自己研发出来的新的检测模型输入其中，组成一个端到端的整体解决方案。数据的获取则是通过下面的物联中心，包括物联网和边缘计算采集的数据。
其目标是帮助发电侧的企业实现输电线路的智能巡检，输电线路、变电站系统、配电设备等需巡检的设备通常部署在较偏远的地方，需要机器进行检查，所以借助 Baetyl 边缘计算的力量将这些设备升级为智能设备，使其能够接收云端的升级指令。
>> 智能边缘赋能电力巡检
▲?图5：BIE 助力百度 AI 平台无缝接入国网云平台
中国有全球分布最广的电网，从东南沿海密集部署到西北地区，数十万公里的电网有大量的设备需要定期检查并不断地优化电力分配。因此，电网终端侧的设备需要根据场景、策略、市场的要求不断的调整策略。Baetyl 项目的商业化版本，即智能边缘计算 BIE 提供了完美的解决方案。通过部署边缘计算系统，让边缘侧不断地接受云端的编排和云端的新模型，这些系统会通过边缘以及现场协议如 Modbus、OPC、PTSP 等，最终接入到设备层之中，实现远距离控制电表的运行、巡检无人机的升级，该方案已成功应用在国家电网的众多场景中。
>> 智能边缘赋能 AI 质检
▲?图6：BIE 赋能 AI 质检应用案例
随着我国工业向着高精尖发展，高精度零配件的生产与质检也愈显考验。通过智能边缘开源框架 Baetyl 配合百度自研的神经网络芯片，可以快速识别摄像头采集的信息和零件质量，并将质量问题发送给生产商。另一方面，也可以通过边缘计算的框架将信息脱敏之后上传到云端平台进行分析和迭代，并将迭代出来的新模型推送到边缘网络。
在当下这个构建弹性供应链的时代，一个工厂生产的内容变化甚至会以月级、周级的速度不断变迁，靠人来升级质检设备显然跟不上工厂迭代的速度。百度智能云边缘质检的解决方案通过云端下发的方式更新，可以将质检的迭代速度压缩到分钟级，解决柔性生产质检难题。
▲?图7：边缘计算社区建设圆桌讨论
在此次活动的圆桌讨论环节中，乐丁还就未来边缘技术的前沿发展、边缘计算社区、边缘计算目前所在的阶段与挑战等问题，与现场嘉宾进行了探讨。他表示，如今多样的神经网络芯片、5G 网络技术、层出不穷的嵌入式计算设备和传感器的出现，大力地推动了边缘计算技术进一步创新与突破并将之串联起来。目前我国有着足够强大的云和边缘，但缺乏成熟的专业软件与应用市场，因此需要信息技术跟随着产业共同成长，不断打磨产品、提升效率。而对于开源社区，他则认为，无论参与规模的多与少、贡献价值的大与小，只要贯彻突破精神都是一种成功。
未来，我们希望更多合作伙伴能够加入并为边缘计算提供更多的创意，最终可以在物联网、边缘计算这个方向上提供一个开源、开放的基础设施，供所有的创新者施展拳脚，希望 Baetyl 能像它的名字一样，成为赋予生命、提供万物智能的神圣宝石，点亮物联网边缘计算的新世界！
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