Baetyl推動邊雲融合 點亮智慧物聯網

隨著5G、IoT 等業務和場景發展加快、智慧終端增加，近年來對邊緣計算業務的下沉訴求越來越多。據推測，在2025年，75%的資料將在邊緣端產生並得到分析和處理。在這一背景下，交流邊緣計算相關技術的最新進展與落地實踐、探討邊緣計算的現狀與未來的重要性毋庸置疑。

8月1日，全球開源技術峰會 GOTC 2021 深圳站“邊緣計算專題論壇”順利舉辦。本場論壇邀請了來自 Linux 基金會、百度、IBM、華為、VMWare、英特爾等組織機構的技術專家，分享EdgeX  Foundry、Kuiper、Open Horizon等知名專案的邊緣計算實踐。會上，百度智慧雲物聯網主任架構師李樂丁帶來了“從Baetyl走向智慧化的數字世界”主題分享，詳細介紹了Baetyl的建立背景、核心架構及其應用場景。

圖1：李樂丁在GOTC全球開源技術峰會上發言

開源態度與Baetyl方案

在這個對隱私極其敏感的時代，為了更好地保證資料安全性，資料需要從中心計算下沉到邊緣計算，隨之而來的資料接入、資料處理、資料儲存和資料同步便成為邊緣計算目前正面臨的四個重要問題。

基於不同的網路環境，終端裝置需要在保證網路安全和隱私的前提下，快速連線到本地資料中心。在私有網路接入資料後，通過就近的位置提供資料處理方式，響應產生的事件，進行邊緣側的資料處理。除了處理之外，還需要將就近的資料進行儲存，保證更高的隱私和合規性。當然，邊緣和雲並不是割裂的，邊緣側既要快速處理資料，也要提供離線的網路儲存、斷點傳輸的能力，以及通過端到端資料加密等方式，幫助來自邊緣的資料和雲上的核心算力實現互聯。

圖2:百度智慧邊緣計算架構

在邊緣計算的問題上，百度一直以來採取高度開放的態度，如圖2所示，目前百度將技術分解為兩部分，第一部分是向開發者提供Open source的方案，例如Baetyl就是由百度支援的一個開源的專案；另一部分則是面向企業，基於開源的專案、藉助合作伙伴的力量，共同組建一個包含硬體、軟體和中間平臺的完整端到端的商業化服務方案。

Baetyl專案與核心架構

智慧邊緣開源框架Baetyl作為百度開源戰略計劃中的重要一步，該專案是在2019年由百度智慧雲向Linux基金會旗下LF基金會捐助，是LF基金會成立以來最早加入的專案。Baetyl的目標是為邊緣側提供標準的雲原生編排能力，從而讓邊緣和雲端連線，這其中Baetyl充當的就是邊緣計算和雲端計算的粘合劑。Baetyl利用雲上強大的計算能力幫助邊緣側不斷地迭代資料模型和AI模型，讓邊緣裝置具有更好的知識和認知能力，將雲端計算的應用無縫擴充套件到邊緣，助力雲和邊緣的資料實現自由交換。

在邊緣上服務，為廣泛適配邊緣側各種各樣碎片化的場景和裝置，Baetyl現已支援X86、ARM、MIPS、CPU等網路晶片，以及各種常見的GPU和神經網路晶片，常用的作業系統window和Linux，OS均已適配，Baetyl希望可以助力更多合作伙伴共同推進邊緣計算物聯網的發展，讓硬體安裝Baetyl後就可以快速變為智慧的邊緣計算裝置。

圖3：Baetyl的核心架構圖

圖3展示了Baetyl核心架構，其深度地與雲原生技術進行融合，Baetyl採用雲端管理、邊緣執行的方案，分為雲端管理套件（Baetyl cloud）和邊緣計算框架兩部分。Baetyl cloud執行在雲端，目標是收集所有在Kubernetes上的配置，支援在雲端配置邊緣計算叢集，管理所有資源，如：節點、應用、配置等。值得一提的是今年釋出的Baetyl 2.2版本正式支援了EdgeX Foundry的執行，以上提及的所有動作都可在雲端進行遠端編排和定義，隨後一鍵下發到邊緣，下發過程即如圖3左側所示。在標準情況下，Baetyl cloud會收集並打包來自Kubernetes控制面的資訊，再由安全網路提供到本地的裝置上，而Baetyl和雲端管理套件之間會使用端到端的強制性的雙向認證，進一步保證了安全問題。

邊緣計算框架執行在邊緣節點的Kubernetes叢集中。在預設情況下，Baetyl提供的是輕量版的K3S叢集，如果有需要，也可以擴充套件成本地的Kubernetes叢集。上面執行的Baetyl本地程式不斷地接收來自Baetyl cloud的配置，並不斷地將這些配置應用到本地的Kubernetes，由此完成邊和雲之間的同步。

Baetyl典型案例場景

邊緣計算是我們構建智慧物聯網的關鍵一環，構建端到端的物聯網離不開邊緣計算。通過Baetyl可以和百度智慧雲天工物聯網平臺、百度AI等團隊打通，面向各行業客戶提供端到端的解決方案。例如，百度Apollo車路協同的智慧解決方案等服務均基於Baetyl所構建。下文將詳細介紹Baetyl的具體應用場景。

智慧邊緣助力能源AI中臺解決方案

圖4：BIE能源AI中臺解決方案

圖4展示了百度智慧雲針對能源提供的AI中臺解決方案，該方案可分成應用、模型和平臺三部分。應用層面向具體的場景進行各種各樣的檢測和識別能力，模型層利用百度的AI能力提供各種各樣預訓練好的AI模型，第三方的廠商將自己研發出來的新的檢測模型輸入其中，組成一個端到端的整體解決方案。資料的獲取則是通過下面的物聯中心，包括物聯網和邊緣計算採集的資料。

其目標是幫助發電側的企業實現輸電線路的智慧巡檢，輸電線路、變電站系統、配電裝置等需巡檢的裝置通常部署在較偏遠的地方，需要機器進行檢查，所以藉助Baetyl邊緣計算的力量將這些裝置升級為智慧裝置，使其能夠接收雲端的升級指令。

智慧邊緣賦能電力巡檢

圖5：BIE助力百度AI平臺無縫接入國網雲平臺

中國有全球分佈最廣的電網，從東南沿海密集部署到西北地區，數十萬公里的電網有大量的裝置需要定期檢查並不斷地優化電力分配。因此，電網終端側的裝置需要根據場景、策略、市場的要求不斷的調整策略。Baetyl專案的商業化版本，即智慧邊緣計算BIE提供了完美的解決方案。通過部署邊緣計算系統，讓邊緣側不斷地接受雲端的編排和雲端的新模型，這些系統會通過邊緣以及現場協議如Modbus、OPC、PTSP等，最終接入到裝置層之中，實現遠距離控制電錶的執行、巡檢無人機的升級，該方案已成功應用在國家電網的眾多場景中。

智慧邊緣賦能AI質檢

圖6：BIE賦能AI質檢應用案例

隨著我國工業向著高精尖發展，高精度零配件的生產與質檢也愈顯考驗。通過智慧邊緣開源框架Baetyl配合百度自研的神經網路晶片，可以快速識別攝像頭採集的資訊和零件質量，並將質量問題傳送給生產商。另一方面，也可以通過邊緣計算的框架將資訊脫敏之後上傳到雲端平臺進行分析和迭代，並將迭代出來的新模型推送到邊緣網路。

在當下這個構建彈性供應鏈的時代，一個工廠生產的內容變化甚至會以月級、周級的速度不斷變遷，靠人來升級質檢裝置顯然跟不上工廠迭代的速度。百度智慧雲邊緣質檢的解決方案通過雲端下發的方式更新，可以將質檢的迭代速度壓縮到分鐘級，解決柔性生產質檢難題。

圖7：邊緣計算社群建設圓桌討論

在此次活動的圓桌討論環節中，樂丁還就未來邊緣技術的前沿發展、邊緣計算社群、邊緣計算目前所在的階段與挑戰等問題，與現場嘉賓進行了探討。他表示，如今多樣的神經網路晶片、5G網路技術、層出不窮的嵌入式計算裝置和感測器的出現，大力地推動了邊緣計算技術進一步創新與突破並將之串聯起來。目前我國有著足夠強大的雲和邊緣，但缺乏成熟的專業軟體與應用市場，因此需要資訊科技跟隨著產業共同成長，不斷打磨產品、提升效率。而對於開源社群，他則認為，無論參與規模的多與少、貢獻價值的大與小，只要貫徹突破精神都是一種成功。

未來，我們希望更多合作伙伴能夠加入併為邊緣計算提供更多的創意，最終可以在物聯網、邊緣計算這個方向上提供一個開源、開放的基礎設施，供所有的創新者施展拳腳，希望Baetyl能像它的名字一樣，成為賦予生命、提供萬物智慧的神聖寶石，點亮物聯網邊緣計算的新世界！