一、OpenEdge是什么
OpenEdge是百度云自研的边缘计算框架，主要是为了贴合工业互联网应用，将计算能力拓展至用户现场，提供临时离线、低延时的计算服务，包括消息路由、函数计算、AI推断等。OpenEdge和云端管理套件配合使用，可达到云端管理和应用下发，边缘设备上运行应用的效果，满足各种边缘计算场景。
二、OpenEdge能做什么
从目前发布的版本来看，OpenEdge还仅仅具备设备接入和消息转发的能力。从官方网站了解到其主要功能包括：
物联接入支持设备基于标准MQTT协议（V3.1和V3.1.1版本）与OpenEdge建立连接。消息转发通过消息路由转发机制，将数据转发至任意主题、计算函数。函数计算支持基于Python2.7及满足条件的任意自定义语言的函数编写、运行。远程同步支持与百度云天工IoTHub及符合OpenEdge_Remote_MQTT模块支持范围的远程消息同步。
三、OpenEdge应用场景
提到OpenEdge就不得不先说说百度云的智能边缘业务。根据官方的介绍，这个产品（BIE），其应用场景是：“面对复杂的数据采集环境、多样的数据通讯协议、海量的原始数据以及不同的数据流向需求，智能边缘可以通过功能模块组合，轻松的搭建集数据采集、协议解析、数据分析、数据转发为一体的边缘计算应用，满足工业生产、城市监控的大多数物联网场景的通用需求。”
BIE应用场景
（图片来源于百度智能边缘BIE）
从上面这张图来看，在边缘领域，百度云定义了两种硬件形态：盒子（AI-BOX）和板卡（AI-Board），实现三项主要功能：“数据采集解析”、“数据分析模型”和“事件判断”。那么显然，OpenEdge就是用来为边缘硬件提供上述三种计算能力。
基于这种设计考虑，OpenEdge作为智能边缘的本地运行包，以容器化、模块化的方式，在本地硬件上部署，让本地设备、网关、控制器、服务器具备数据通讯、本地计算&AI推断、云端配置同步等能力；而在云端的智能边缘管理套件，提供海量边缘管理能力，并且对接不同应用生产生态，提供应用集成、测试、管理和分发的能力。
OpenEdge与BIE
（图片来源于百度智能边缘BIE）
使用OpenEdge能获得哪些优势：
屏蔽计算框架OpenEdge提供主流运行时支持的同时，提供各类运行时转换服务，基于任意语言编写、基于任意框架训练的函数或模型，都可以在OpenEdge中执行。简化应用生产配合智能边缘BIE云端管理套件，可与百度云上的CFC、Infinite、Jarvis、IoT EasyInsight、TSDB、IoT Visualization等产品打通，可以在云端轻松生产各类函数、AI模型，及将数据写入百度云天工云端TSDB及物可视进行展示。一键式运行环境部署OpenEdge推行Docker容器化，开发者可以根据OpenEdge源码包中各模块的DockerFile一键式构建OpenEdge运行环境。按需部署OpenEdge推行功能模块化，各功能间运行互补影响、互不依赖，开发者完全可以根据自己的需求进行部署。丰富配置OpenEdge支持X86、ARM等多种硬件以及Linux、MacOS和Windows等主流操作系统。
四、OpenEdge技术设计
组成主程序模块负责所有模块的管理，如启动、退出等，由模块引擎、API构成；模块引擎负责模块的启动、停止、重启、监听和守护，目前支持Docker容器模式和Native进程模式；模块引擎从工作目录的配置文件中加载模块列表，并以列表的顺序逐个启动模块。模块引擎会为每个模块启动一个守护协程对模块状态进行监听，如果模块异常退出，会根据模块的Restart Policy配置项执行重启或退出。主程序关闭后模块引擎会按照列表的逆序逐个关闭模块；OpenEdge主程序会暴露一组HTTP API，目前支持获取空闲端口，模块的启动、停止和重启。为了方便管理，我们对模块做了一个划分，从配置文件中加载的模块称为常驻模块，通过API启动的模块称为临时模块，临时模块遵循“谁启动谁负责停止"的原则。OpenEdge退出时，会先逆序停止所有常驻模块，常驻模块停止过程中也会调用API来停止其启动的模块，最后如果还有遗漏的临时模块，会随机全部停止。本地Hub模块 OpenEdge_Hub主要基于MQTT协议提供设备接入（支持TCP、SSL（TCP+SSL）、WS（Websocket）及WSS（Websocket+SSL）四种接入方式）、消息路由转发等能力。MQTT远程通讯模块 OpenEdge_Remote_MQTT目前支持MQTT协议，其实质是两个MQTT Server的桥接（Bridge）模块，用于订阅一个Server的消息并转发给另一个Server。
函数计算模块 OpenEdge_Function提供基于MQTT消息机制，弹性、高可用、扩展性好、响应快的的计算能力，函数通过一个或多个具体的实例执行，每个实例都是一个独立的进程，现采用GRPC Server运行函数实例。所有函数实例由实例池（Pool）负责管理生命周期，支持自动扩容和缩容。函数计算运行实例是基于OpenEdge_Function模块的具体实例化表现形式，开发者通过编写的自己的函数来处理消息，可进行消息的过滤、转换和转发等。架构以native运行模式为例，OpenEdge模块间关系如下图所示。从这个图可以看出：1）主程序：实际负责与云端建立控制通道，并控制边缘设备的功能和行为；2）MQTT远程通讯模块：负责建立边缘设备与云端的数据通道，完成物联网数据通信；3）本地Hub模块：完成边缘设备内部数据桥接；4）函数计算模块：完成用户自定义的边缘计算任务的运行和管理。
函数计算OpenEdge最有“新意”之处在于函数计算。这正式通过它，边缘设备才获得“智能计算”的能力。
函数计算提供基于MQTT消息机制，弹性、高可用、扩展性好、响应快的的计算能力，并且兼容百度云-函数计算CFC。函数通过一个或多个具体的实例执行，每个实例都是一个独立的进程，现采用grpc server运行函数实例。所有函数实例由实例池（pool）负责管理生命周期，支持自动扩容和缩容。结构图如下：
这里可以看到，函数计算能够支持SQL查询、python甚至tensorflow计算实例。项目也给出了python自定义函数的实例代码：
五、总结
作为国内大厂开放的首个边缘计算开源项目，OpenEdge充分显示出百度云进入工业及物联网领域的决心和思路。
个人认为这个项目的主要亮点在于：
标准协议：基于MQTT的控制和通信链路开放框架：支持自定义计算函数快速部署：可采用docker进行部署当然，这里也存在一些问题：
边缘与云端的界限问题不可否认，百度推出OpenEdge，其核心目的还是为了推广百度云平台上的IoT、大数据和人工智能服务。然而边缘计算的提出，正式出于对通信带宽、实时性、安全性、可靠性等方面的考虑，降低边缘设备对云计算中心的依赖程度，将原本中心化的计算任务下沉到本地去做。因此，作为云计算服务上的百度云，必须好好界定界定边缘与云端的业务剖面，以免出现“左右互博”的场面。业务场景的问题本地化的图像识别、目标检测、故障诊断、监控报警，这些可能是最为常见的边缘计算业务场景。除此以外，还有哪些新的应用？对于这些应用，OpenEdge应到如何支持？这里需要OpenEdge项目给出更多实际的应用案例和示例工程。开发代价的问题对OpenEdge进行应用开发，需要使用golang和python（目前支持2.7）两种语言。不得不吐槽一下，这无异增加了项目的学习和开发成本。然而golang（笔者本人也算是gopher，之前任职于百度技术部门，了解golang在百度技术体系的认可程度），对于OpenEdge的用户而言（主要是工业自动化、物联网领域小公司的开发人员），还是相对小众的。笔者认为，在开发语言的选择上还是应该多考虑考虑受众的支持程度。
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