随着 IT 行业的发展，边缘计算正在兴起，并呈现出三个大的趋势，一是 AI、IoT 以及传统业务和边缘计算正在紧密结合；二是边缘计算正在作为云计算的延伸，正在发生着有机结合；三是基础设施的不断完善和发展正在促进着边缘计算的进步；在这些大趋势下，边缘计算的形态、规模、复杂度都在日益攀升，而边缘计算的运维能力、运维手段都越来越难满足边缘计算的创新发展需要。以容器为代表的云原生技术，因为其敏捷、轻量、可移植的优势，将成为下一代分布式云应用的最重要的载体，并助力“云边端一体“的运维协同。OpenYurt 是基于 Kubernetes 打造的云边协同计算框架，具备边缘应用管理，边缘自治自愈、边缘算力管理等核心能力，解决了计算下沉后的分布式资源调度、应用管理、自治运维等挑战。本议题将对OpenYurt的技术细节、设计要点和落地案例进行详细分析。

演讲提纲：

1. 边缘计算行业背景介绍

• 定义、分层结构、行业背景
• 云边协同诉求

2. 边缘云计算

• “云边端一体”内涵外延、“云端管控、边缘自治”价值
• 边缘计算云原生概念

3. 阿里云的边缘计算云原生基础设施

• 阿里云云原生技术布局
• 阿里云边缘云原生技术架构设计
• 阿里云边缘云原生商业化架构及实践

4. 阿里云边缘云原生开源实践 OpenYurt

• OpenYurt 背景及现状
• OpenYurt 技术细节和设计要点

5. OpenYurt 落地案例          

• 物流行业案例
• 在线实时通信案例

你将获得：

• 理解边缘计算背景、趋势、挑战
• 理解云原生边缘计算基础设施、云边一体的内涵和外延
• 了解阿里云的云边一体云原生商业、开源实践

边缘计算的概念提出已有多年，一直是业界的热门课题。伴随着业务场景的不断变化和丰富，边缘计算的内涵都在不断被重新定义和延展。随着云原生进入 2.0 阶段，云原生技术在边缘计算系统设计中也发挥了重要的作用。华为于 2018 年开源并共享至 CNCF 的 KubeEdge 项目作为业界首个云原生边缘计算平台，涵盖了跨边云微服务编排和管理、分布式协同计算、5G  MEC 云网融合等边缘计算核心场景。本次分享将为你介绍华为边缘计算平台的架构实践经验以及由边缘计算向全分布式计算发展的技术趋势。

演讲提纲：

1. 边缘计算的发展趋势及核心挑战

2. 边缘计算架构实践

• 海量资源管理挑战与技术选型
• 边云协同的微服务治理框架
• 边-云、边-边协同调度算法和系统
• 如何设计边云协同的 AI 应用
• 5G MEC 云网融合架构设计实践

3. 演进方向：从边缘计算全群分布式计算的架构演进

你将获得:

• 了解边缘计算的发展趋势和技术挑战
• 了解边缘计算平台架构的难点、解决方案和技术选型
• 了解华为在海量节点管理、应用急速分发、分布式协同计算、5G MEC 云网融合等方向的具体实践

随着物联网的广泛应用，越来越多的边缘计算节点需要接入云端网络，并产生海量的数据。为了降低通讯成本，减少数据上云的数据量，同时提高数据处理实时性，达到本地及时响应而且在断网情况下也可以本地及时处理数据的目的，有必要在边缘端引入实时流数据处理。大多数边缘计算节点的计算资源较为有限，目前的实时流计算框架大部分无法运行。EMQ X Kuiper 应运而生，它是一个开源的轻量级物联网边缘数据分析和流式处理软件，可以运行在各类资源受限的边缘设备上。Kuiper 提供了 SQL 语法进行数据的各种常见处理，并可通过配置的方式与各种边缘或云端服务连接以扩展处理能力和对接能力。本次演讲将介绍 Kuiper 的整体架构，Kuiper 提供的流数据分析能力的技术细节，涵盖 Kuiper 数据 ETL（抽取、转换与加载）、排序、分组、聚合、SQL 函数和二进制数据处理。同时还将介绍音频和视频 AI 分析的扩展，以及物联网分析所需的时间窗口等功能的实现原理。

演讲提纲：
1. 边缘流处理背景

• 流处理简介
• 边缘流处理的应用场景
• 边缘流处理的主要挑战

2. Kuiper：基于 SQL 的边缘流处理引擎

• 引子：车联网应用实时分析汽车总线数据以及相关传感器数据遇到的问题
• 规则部署和热更新：Kuiper 如何解决业务逻辑变更挑战
• 聚合分析：Kuiper 如何实现时间窗口
• 复杂场景支持：Kuiper 如何提高 SQL 表达能力
• 充分整合：Kuiper 配置式 AI 调用
• 实现原理

3. 业务实践和案例

• 整合 EdgeX Foundry 规则引擎
• 与 KubeEdge 云端协作通道

4. 未来规划

• 开源 LF Edge

你将获得：

• 了解边缘流处理的应用场景、价值和挑战 了解流处理，特别是边缘端流处理的概念和技术
• 了解边缘端流处理的典型解决方案