物联网边缘计算云边协同

2024-03-01 05:44
文章标签 计算 联网 边缘 协同 云边

本文主要是介绍物联网边缘计算云边协同，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

    • 一、物联网云边协同
      • 1.IoT云边协同设计
      • 2.物联网平台设计
      • 3.物联网平台实现
    • 二、部署环境
      • 1.节点配置
      • 2.版本信息
    • 三、IoT云边协同部署
      • 1.部署Kubernetes集群
      • 2.部署KubeEdge
      • 3.部署ThingsBoard集群
      • 4.部署Node-RED边缘网关
        • 4.1.边缘网关功能
        • 4.2.部署EMQX
        • 4.2.部署Node-RED
      • 5.配置边缘网关
        • 5.1.ThingsBaord创建网关
        • 5.2.Node-RED上传遥测
        • 5.3.Node-RED连接EMQX
        • 5.4.MQTTX连接EMQX
      • 6.云边协同测试
        • 6.1.测试方法
        • 6.2.上传遥测数据

  • KubeEdge
# KubeEdgehttps://iothub.org.cn/docs/kubeedge/
https://iothub.org.cn/docs/kubeedge/edge/iot/

一、物联网云边协同

1.IoT云边协同设计

物联网平台（IoT）部署在云上，网关部署在边缘节点，设备通过边缘网关接入物联网平台。

云边协同设计：

  • Kubernetes 在云端部署 IoT 平台
  • KubeEdge 在边缘节点部署网关
  • IoT 设备通过 MQTT 协议接入边缘网关

2.物联网平台设计

物联网平台选择 ThingsBoard，边缘网关选择 EMQX、Node-RED，MQTTX 工具模拟终端设备。

IoT平台设计：

  • 使用 Kubernetes 在云端部署 ThingsBoard 集群

  • 使用 KubeEdge 在边缘节点部署 EMQX、Node-Red，实现边缘网关

  • MQTTX 工具模拟终端设备，通过 MQTT 协议接入边缘网关

3.物联网平台实现

物联网平台（IoT）具体实现：

  1. 部署 Kubernetes 集群
  2. 部署 KubeEdge
  3. 部署 ThingsBoard 集群
  4. 部署 EMQX、Node-RED 边缘网关
  5. 配置 Node-RED、MQTTX
  6. 测试 IoT 设备向 ThingsBoard 发送遥测数据

二、部署环境

1.节点配置

主机名IP地址角色
k8s-master192.168.202.201master
k8s-node1192.168.202.202node
k8s-node2192.168.202.203node
edge-1192.168.202.211edge

在这里插入图片描述

2.版本信息

信息版本备注
K8sv1.23.12
centos7.8# cat /etc/redhat-release
KubeEdgev1.13.4
ThingsBoardv3.5.1
EMQX4.4.17
Node-REDlatest

三、IoT云边协同部署

1.部署Kubernetes集群

部署 Kubernetes 集群参考

# 部署 Kubernetes 集群https://iothub.org.cn/docs/kubernetes/pro/deploy-kubernetes/

[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
NAME         STATUS   ROLES                  AGE    VERSION
k8s-master   Ready    control-plane,master   27d    v1.23.12
k8s-node1    Ready    <none>                 27d    v1.23.12
k8s-node2    Ready    <none>                 10d    v1.23.12

在这里插入图片描述

2.部署KubeEdge

部署 KubeEdge 参考

# 部署 KubeEdgehttps://iothub.org.cn/docs/kubeedge/deploy/deploy/

[root@k8s-master ~]# kubectl get nodes
NAME         STATUS   ROLES                  AGE    VERSION
edge-1       Ready    agent,edge             4d4h   v1.23.17-kubeedge-v1.13.4
k8s-master   Ready    control-plane,master   27d    v1.23.12
k8s-node1    Ready    <none>                 27d    v1.23.12
k8s-node2    Ready    <none>                 10d    v1.23.12[root@k8s-master ~]# kubectl get all -n kubeedge
NAME                               READY   STATUS    RESTARTS        AGE
pod/cloud-iptables-manager-592m5   1/1     Running   3 (3d22h ago)   4d5h
pod/cloud-iptables-manager-pg4pl   1/1     Running   3 (3d22h ago)   4d5h
pod/cloudcore-5959c5986f-8hsc4     1/1     Running   3 (3d22h ago)   4d5hNAME                TYPE       CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                                                                           AGE
service/cloudcore   NodePort   10.110.71.216   <none>        10000:30976/TCP,10001:31372/TCP,10002:31922/TCP,10003:30163/TCP,10004:31927/TCP   4d5hNAME                                    DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   NODE SELECTOR   AGE
daemonset.apps/cloud-iptables-manager   2         2         2       2            2           <none>          4d5hNAME                        READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/cloudcore   1/1     1            1           4d5hNAME                                   DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/cloudcore-5959c5986f   1         1         1       4d5h

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.部署ThingsBoard集群

部署 ThingsBoard 参考

# ThingsBoard 单机部署
https://iothub.org.cn/docs/iot/deploy/deploy-single/# ThingsBoard 集群部署
https://iothub.org.cn/docs/iot/deploy/deploy-cluster/

备注：考虑测试环境资源有限，部署单机代替ThingsBoard集群
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.部署Node-RED边缘网关

4.1.边缘网关功能
  1. 边缘网关使用 EMQX、Node-RED 实现 MQTT-Broker 功能
  2. 边缘网关通过 Node-RED 与 ThingsBoard 平台通信
  3. IoT 设备通过 MQTT 协议与边缘网关 EMQX 通信
4.2.部署EMQX

gateway-emqx.yaml

[root@k8s-master kubeedge]# vim gateway-emqx.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: gateway-emqx
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: emqxtemplate:metadata:labels:app: emqxspec:nodeName: edge-1    #调度到指定机器containers:- name: emqximage: emqx/emqx:4.4.17ports:- containerPort: 1883hostPort: 1884- containerPort: 18083hostPort: 18084- containerPort: 8081hostPort: 8082- containerPort: 8083hostPort: 8085- containerPort: 8883hostPort: 8884- containerPort: 8084hostPort: 8086

[root@k8s-master iot]# kubectl apply -f gateway-emqx.yaml 
deployment.apps/gateway-emqx created[root@k8s-master iot]# kubectl get all
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/gateway-emqx-6fcb56cb4f-n8z5s   1/1     Running   0          12sNAME                 TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
service/kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1    <none>        443/TCP   27dNAME                           READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/gateway-emqx   1/1     1            1           12sNAME                                      DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/gateway-emqx-6fcb56cb4f   1         1         1       12s

在这里插入图片描述

访问EMQX

# 访问地址http://192.168.202.211:18084
账号：admin
初始密码：public
修改密码：1qaz2wsx

在这里插入图片描述

# 参考$ docker run -d --name emqx -p 18083:18083 -p 1883:1883 emqx/emqx:latest$ docker run -d --name emqx -p 1883:1883 -p 8081:8081 -p 8083:8083 -p 8883:8883 -p 8084:8084 -p 18083:18083 emqx/emqx:v4.0.0
4.2.部署Node-RED

gateway-node-red.yaml

[root@k8s-master kubeedge]# vim gateway-node-red.yaml apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: gateway-node-red
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: noderedtemplate:metadata:labels:app: noderedspec:nodeName: edge-1    #调度到指定机器hostNetwork: true   # 使用主机网络containers:- name: noderedimage: nodered/node-red:latest

部署 Node-RED 到边缘节点

[root@k8s-master iot]# kubectl apply -f gateway-node-red.yaml 
deployment.apps/gateway-node-red created[root@k8s-master iot]# kubectl get all
NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/gateway-5847c4f88c-bqx5j   1/1     Running   0          30sNAME                 TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
service/kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1    <none>        443/TCP   27dNAME                      READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/gateway   1/1     1            1           31sNAME                                 DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/gateway-5847c4f88c   1         1         1       30s

在这里插入图片描述

访问 Node-RED

# 访问地址http://192.168.202.211:1880

在这里插入图片描述

# 参考# docker run --network host --restart=always -v node_red_data:/data --name nodered nodered/node-red:latest

5.配置边缘网关

5.1.ThingsBaord创建网关

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.2.Node-RED上传遥测

将设备遥测发布到ThingsBoard服务器节点，请向以下主题发送publish消息：

Topic: v1/gateway/telemetry

Message:

{"Device A": [{"ts": 1483228800000,"values": {"temperature": 42,"humidity": 80}},{"ts": 1483228801000,"values": {"temperature": 43,"humidity": 82}}],"Device B": [{"ts": 1483228800000,"values": {"temperature": 42,"humidity": 80}}]
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.3.Node-RED连接EMQX

Node-RED 连接 EMQX，接收 IoT 设备遥测数据

Topic: v1/gateway/telemetry

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.4.MQTTX连接EMQX

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6.云边协同测试

6.1.测试方法
  1. 使用 MQTTX 工具模拟物联网设备，向 EMQX 发送遥测数据
  2. Node-RED 通过 EMQX 订阅遥测数据
  3. Node-RED 把遥测数据上传到 ThingsBoard
6.2.上传遥测数据
  • 通过 MQTTX 工具 上传遥测数据
v1/gateway/telemetry{"Device A": [{"ts": 1483228800000,"values": {"temperature": 42,"humidity": 80}},{"ts": 1483228801000,"values": {"temperature": 43,"humidity": 82}}],"Device B": [{"ts": 1483228800000,"values": {"temperature": 42,"humidity": 80}}]
}

在这里插入图片描述

  • ThingsBoard
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • Node-RED
    在这里插入图片描述

  • KubeEdge

# KubeEdgehttps://iothub.org.cn/docs/kubeedge/
https://iothub.org.cn/docs/kubeedge/edge/iot/

这篇关于物联网边缘计算云边协同的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/761385。

相关文章

深入探索协同过滤：从原理到推荐模块案例

深入探索协同过滤：从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤（UserCF）2. 基于物品的协同过滤（ItemCF）3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代，推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于
阅读更多...
poj 1113 凸包+简单几何计算

poj 1113 凸包+简单几何计算

题意： 给N个平面上的点，现在要在离点外L米处建城墙，使得城墙把所有点都包含进去且城墙的长度最短。 解析： 韬哥出的某次训练赛上A出的第一道计算几何，算是大水题吧。 用convexhull算法把凸包求出来，然后加加减减就A了。 计算见下图： 好久没玩画图了啊好开心。 代码： #include <iostream>#include <cstdio>#inclu
阅读更多...
uva 1342 欧拉定理（计算几何模板）

uva 1342 欧拉定理（计算几何模板）

题意： 给几个点，把这几个点用直线连起来，求这些直线把平面分成了几个。 解析： 欧拉定理： 顶点数 + 面数 - 边数= 2。 代码： #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#inc
阅读更多...
uva 11178 计算集合模板题

uva 11178 计算集合模板题

题意： 求三角形行三个角三等分点射线交出的内三角形坐标。 代码： #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <stack>#include <vector>#include <
阅读更多...
XTU 1237 计算几何

XTU 1237 计算几何

题面： Magic Triangle Problem Description: Huangriq is a respectful acmer in ACM team of XTU because he brought the best place in regional contest in history of XTU. Huangriq works in a big compa
阅读更多...
业务协同平台--简介

业务协同平台--简介

一、使用场景         1.多个系统统一在业务协同平台定义协同策略，由业务协同平台代替人工完成一系列的单据录入         2.同时业务协同平台将执行任务推送给pda、pad等执行终端，通知各人员、设备进行作业执行         3.作业过程中，可设置完成时间预警、作业节点通知，时刻了解作业进程         4.做完再给你做过程分析，给出优化建议         就问你这一套下
阅读更多...
音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

一、引言 从文章《音视频入门基础：WAV专题（6）——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息》中我们可以知道，通过FFprobe命令可以打印WAV音频文件每个packet（也称为数据包或多媒体包）的信息，这些信息包含该packet的pts、dts： 打印出来的“pts”实际是AVPacket结构体中的成员变量pts，是以AVStream->time_base为单位的显
阅读更多...
计算数组的斜率，偏移，R2

计算数组的斜率，偏移，R2

模拟Excel中的R2的计算。         public bool fnCheckRear_R2(List<double[]> lRear, int iMinRear, int iMaxRear, ref double dR2)         {             bool bResult = true;             int n = 0;             dou
阅读更多...
GPU 计算 CMPS224 2021 学习笔记 02

GPU 计算 CMPS224 2021 学习笔记 02

并行类型 （1）任务并行 （2）数据并行 CPU & GPU CPU和GPU拥有相互独立的内存空间，需要在两者之间相互传输数据。 （1）分配GPU内存 （2）将CPU上的数据复制到GPU上 （3）在GPU上对数据进行计算操作 （4）将计算结果从GPU复制到CPU上 （5）释放GPU内存 CUDA内存管理API （1）分配内存 cudaErro
阅读更多...
Java - BigDecimal 计算分位(百分位)

Java - BigDecimal 计算分位(百分位)

日常开发中，如果使用数据库来直接查询一组数据的分位数，就比较简单，直接使用对应的函数就可以了，例如：         PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY 分组列名 ORDER BY 目标列名) AS 目标列名_分位数         如果是需要在代码逻辑部分进行分位数的计算，就需要我们自己写一个工具类来支持计算了 import static ja
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2