如何看待k8s在iot的前景,针对车厂又有哪些业务场景和解决方案?

k8s已经成为云计算平台的基础。而面向iot领域,市面上也推出k3s和KubeEdge等方案。如何看待k8s在iot的前景,针对车厂又有哪些业务场景和解决方案

4回答

江鹏江鹏  技术总监 , Rancher企业级Kubernetes管理平台
晓黎赞同了此回答
前途光明,但是道路可能会比较曲折和漫长。随着K8s在云端和数据中心的成功,各大厂商都希望通过K8s和容器技术实现边缘侧、物联网的标准化,包括Azure、阿里云、华为云、腾讯云现在基本都有了基于K8s的边缘计算解决方案,Rancher也有自己的Rancher+K3s的方案。个人根据目前交流了...显示全部

前途光明,但是道路可能会比较曲折和漫长。随着K8s在云端和数据中心的成功,各大厂商都希望通过K8s和容器技术实现边缘侧、物联网的标准化,包括Azure、阿里云、华为云、腾讯云现在基本都有了基于K8s的边缘计算解决方案,Rancher也有自己的Rancher+K3s的方案。个人根据目前交流了解到的问题有:
1. 容器化对于大多数应用系统来说仍然是一个全新的场景。虽然目前容器化已经非常火热,但是根据一些统计实际业务系统的容器化比例仍然低于20%。边缘侧应用系统容器化的比例就更低。容器化对于大多数边缘侧业务软件开发商来说仍然是一个全新的领域。
2. 边缘侧的碎片化,与数据中心、云端的统一场景不同,边缘侧在硬件设备类型、操作系统、协议支持等各个方面都非常多样化,应用系统也千变万化。例如边缘测的操作系统有Linux、Windows(包括Windows XP/Win 7/Win 10等)、各种实时操作系统,协议栈有以太网、RS485等等,设备连接协议基于不同实现非常多样化,例如Modbus协议,基于以太网、RS485就有多种不同实现。

针对车厂的IoT场景可能包括智能制造、智能服务、自动驾驶之类,例如可以落地在制造工厂,以K8s平台作为诸如MES系统的运行底座,实现对工厂内各种设备、制造流程的统一管理控制;作为车载的智能设备的运行平台(作为圈外人士感觉对于重型货车可能落地的可能性更高),运行各种业务系统,提供车载智慧物联服务的支撑(参考类似国内G7之类的公司提供的货车智慧物联方案,需要在货车端安装设备和应用);自动驾驶,在自动驾驶芯片之上安装K8s作为应用底座,支撑自动驾驶应用系统,实现对车载激光雷达、摄像头以及各种控制设备的支撑。从实际情况来看可能前两者可能会率先有落地案例。

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 2020-06-12
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chinesezzqiangchinesezzqiang  信息技术经理 , M
物联网是车企重要对的转型机遇,未来汽车就像装了轮子的电脑,驾驶者可以通过汽车购物、查资料、点播等等。通过APP可以提前遥控车辆开启空调,车窗、启动车辆等。K8S作为最具潜力的容器解决方案,大规模应用在了车联网平台,结合大数据,对数百万车量进行管理。K8S具备天然的自动编...显示全部

物联网是车企重要对的转型机遇,未来汽车就像装了轮子的电脑,驾驶者可以通过汽车购物、查资料、点播等等。通过APP可以提前遥控车辆开启空调,车窗、启动车辆等。
K8S作为最具潜力的容器解决方案,大规模应用在了车联网平台,结合大数据,对数百万车量进行管理。K8S具备天然的自动编排,扩展等能力,可以满足物物互联的各种严苛要求。

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 2020-06-12
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zola538550zola538550  技术总监 , 上汽集团
分为云端和终端,目前云端的IOT平台方案较为成熟,基于K8S的IOT平台能够打造成支持多协议的弹性平台;在终端,微软、rancher、华为等企业都有各自的边缘解决方案,未来在车端内部的多域系统选择可以由Hypervisor支持,也可以由容器直接提供车端的APP业务;并且容器镜像的差分算法在OTA...显示全部

分为云端和终端,目前云端的IOT平台方案较为成熟,基于K8S的IOT平台能够打造成支持多协议的弹性平台;
在终端,微软、rancher、华为等企业都有各自的边缘解决方案,未来在车端内部的多域系统选择可以由Hypervisor支持,也可以由容器直接提供车端的APP业务;并且容器镜像的差分算法在OTA领域也可以有一定的想象空间。

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 2020-06-12
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panda8zpanda8z  后端工程师 , Panda
车场的iot系统也是一堆服务的集合。k8s是个容器编排工具。 基于以上两点,这个前景问题要看几个方面: 1. 系统是否拆分微服务。不管拆分是否合理都要进行容器化也就需要编排。2. 团队开发资源是否满足微服务,云原生业务。3. iot侧重的数据搜集和分析方向能否在分布式的云...显示全部

车场的iot系统也是一堆服务的集合。k8s是个容器编排工具。

基于以上两点,这个前景问题要看几个方面:

1. 系统是否拆分微服务。不管拆分是否合理都要进行容器化也就需要编排。
2. 团队开发资源是否满足微服务,云原生业务。
3. iot侧重的数据搜集和分析方向能否在分布式的云原生系统中获益。

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 2020-06-09
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提问者

donghuayi系统架构师, 陕西重型汽车有限公司

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  • 发布时间:2020-06-09
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