如何在物联网的边缘计算中使用Kafka

在边缘技术领域，那些从事制造业、自动化行业、航空、物流、以及零售等行业应用的开发人员经常会思考的一个问题是：到底应该在边缘处，还是应该在“真实”的数据中心、或是在公共云基础架构中部署Apache Kafka?

在本文中，我们将向边缘计算领域的开发者介绍Kafka在物联网(IoT)边缘处的不同用例和架构用法。文末，我们还会讨论Kafka作为事件流平台，是如何在边缘处对其他IoT框架及产品进行补充，进而实现大规模的实时数据集成与边缘处理。

常态化的多个Kafka群集

如今，Apache Kafka的多集群和跨数据中心的部署方式，已成为了业界的某种规范。虽然“边缘处Kafka(Kafka at the edge)”可以被部署为一个独立的项目；但是在大多数情况下，它处于整个Kafka架构中的一部分。许多企业会根据如下原因，来创建多个Kafka集群：

• 独立的项目需求。
• 混合式的集成方法。
• 边缘计算。
• 组件聚合。
• 平台移植。
• 灾难恢复。
• 区域或洲际通信所需的全球架构。
• 跨企业之间的沟通。

什么是“边缘”或“边缘计算”?

在考虑部署边缘处Kafka之前，让我们先来了解一下与“边缘技术”相关的定义。维基百科上说：“边缘计算是一种分布式的计算范式。它通过让计算本身和数据存储更加靠近所需的位置，从而缩短了响应的时间并节省了带宽”。同时，它的其他优势还包括：降低成本，提高系统的灵活性，以及分离关注点。

边缘的Apache Kafka

目前，业界对如何将Kafka应用于边缘计算有着不同的见解，其中包括：

• 仅在边缘客户端：Kafka客户端运行在边缘处;而Kafka集群则被部署在数据中心或公共云的环境中。
• 一切都在边缘：将Kafka集群和Kafka客户端都部署在边缘处(例如工厂里的各种传感器上)。
• 边缘与远端：Kafka集群被部署在边缘;而Kafka客户端(例如该地区的智能手机)则运行在接近边缘处。

可见，边缘处Kafka具有比较灵活且广泛的使用范围，其中包括：

• 工业物联网(Industrial Internet of Things，IIoT)车间边缘处的Kafka客户端可以由C语言来编写，并部署到传感器的微控制器中。此类传感器通常只有几千个字节的内存，而且可以“服役”一定的年限。
• 在电信业务中边缘处，完整的分布式Kafka集群，可以运行在StarlingX上(https://www.starlingx.io/)。StarlingX是一个基于Kubernetes的开源私有云架构栈，可被用于IIoT、电信、视频交付、以及其他具有超低延迟等苛刻要求的应用边缘环境中。
• 通过部署，衔接传统银行或保险公司的核心硬件与边缘硬件。

可见，在大多数情况下，边缘处Kafka就是指：部署在系统边缘处的Kafka集群。而对应的Kafka客户端程序既可以在本地运行，也可以在附近运行。当然在某些情况下，“附近”可能在指几英里开外。

边缘处Kafka的用例

下面，我们来讨论一下边缘处Kafka在许多不同企业中的运行用例。

• 工业物联网：实时边缘集成与处理，是现代物联网架构成功的关键。在工业4.0中，此类用例比比皆是，包括：预测性维护、质量保证、流程优化、以及网络安全等方面。其中使用Kafka来构建数字孪生(Digital Twin，译者注：在虚拟空间中仿真、映射并反映对应的实体设备的整个生命周期过程)就是最常见的场景之一。
• 零售：无论是沃尔玛这样的零售商，还是星巴克之类的咖啡店，抑或亚马逊Go之流的潮店，数字化转型都会带来许多方面的创新。其中包括：客户的360度体验，商家与消费者之间的交叉销售，以及与其他合作供应商的协作等方面。
• 物流：大规模的实时数据关联，是改变任何物流场景的关键元素。其中包括：端到端的包裹跟踪和交付，无人机(或自动驾驶)与本地自助服务站的通信，物流中心的加速处理，共享汽车的协调和计划，以及智慧城市中的交通信号灯管理等方面。

无论是上述哪种用例，边缘处Kafka的通用架构都会如下图所示：

边缘计算的挑战

在企业试图将各种创新的实时应用引入工厂、零售店、咖啡店等场景，并将数据分发到边缘站点时，往往会遇到如下的挑战：

• 由于不良的网络状态和许多其他方面的限制，边缘处的各种硬件、机器、以及设备难以顺畅实现集成。
• 许多用例都要求进行大规模的、且实时的处理。而这些处理都必须在现场边缘处实施，而不是在远端的数据中心、或几百英里开外的云端进行。
• 各种技术和协议都必须在边缘处集成。而且各种传统或专有的协议，必须通过隧道，与另一端的大数据工具进行通信。
• 有限的硬件资源与人员。鉴于成本的考虑，IT专家无法到达每一个边缘站点，进行硬件的运维。
• 各种数据必须大规模地在本地进行实时存储和处理。同时，这些数据需要被复制到数据中心或云端，以便进一步汇总、处理与分析。另外，为了实现由单一节点以发送命令或事件的方式控制各个边缘站点，各种通信最好是双向的。

用于边缘计算的Kafka架构

在开始讨论有哪些边缘处Kafka的部署方案之前，我们需要事先搞清楚的一个问题是：到底是否需要高可用性的边缘架构。

其实，边缘计算并不一定需要具有高可用性。如果您的确需要的话，就请部署传统的Kafka集群;而如果不需要的话，则只需在边缘处设置一个简单、且低成本的Kafka Broker即可。而且如果需要在上百个站点进行部署的话，那么现成的硬件设备会更加容易实现。

下图展示了三个边缘站点。每个站点上都部署了一个Kafka集群，而每个集群里都包括有不同的Kafka组件。

通过三个以上的Kafka Broker在边缘实现弹性部署

Kafka及其生态系统旨在确保即使某一单个节点发生故障，也能实现系统的高可用性和零停机时间。如下图所示，为了部署一套分布式的系统，您至少需要三个Kafka节点和三个Zookeeper节点。而其他组件则需要至少两个节点，才能确保操作的可靠性和数据的防丢失。

您可以参考《Apache Kafka与Confluent平台参考架构》一文，以了解部署的最佳实践。当然，由于流量负载和吞吐量通常在边缘处都比较低，因此如果SLA允许的话，较少的内存与磁盘空间也就足够了。

通过一个Kafka Broker在边缘实现非弹性部署

如今，在边缘处部署“轻量级的Kafka群集”，然后与更大的中央Kafka群集同步或复制数据的需求已日益增多。不过，由于硬件本身的限制、以及SLA对于高可用性的要求并不高，因此在边缘处仅部署一个Kafka Broker加上一个Zookeeper即可。如下图所示，您甚至可以将整个Kafka的环境只部署在一台服务器上。

不过，该部署方案存在着一个明显的缺陷：由于没有数据之间的复制，当该节点或网络出现故障而造成停机时，您的数据就有丢失的风险。当然，此类单节点式的Kafka部署方案仍具有如下方面的优势：

• 实现了producers与consumers之间的解耦。
• 能够有效地处理背压(back-pressure)。
• 即使只有一个Broker，也能实现实时地处理大容量数据。
• 在磁盘上进行存储。
• 能够重新处理数据。
• Kafka Connect可用于集成，Kafka Streams或ksqlDB可用于流处理，Schema Registry可用于管理，真可谓Kafka本地组件的“全家桶”。

移除ZooKeeper将有助于边缘处Kafka

和诸如Hadoop、Spark等其他分布式系统类似，由于过分依赖于ZooKeeper，因此Kafka不但在操作上有一定的难度，而且扩展性也比较差。那么对于大多数物联网项目而言，由于整体部署的耗时较长，我们建议您通过移除ZooKeeper，而使得Kafka更轻量级，更易于操作。

将Kafka作为边缘设备和云服务之间的网关

在某些配置中，您可能希望边缘设备与本地的网关进行通信。此时，您就可以使用网关式的Kafka架构方案。例如，在工厂中，多台机器或生产线被视为边缘设备。它们需要与各自的Kafka群集相集成，实现将数据发送给作为网关的Kafka群集。据此，在Kafka集群网关上，您可以直接在本地进行分析，通过过滤或转换数据，最终发送并聚合到远程大型的Kafka集群中。

如上图所示：首先，两个独立的工厂分别在各处部署了非弹性的单一Kafka Broker，以实现数据的本地处理。然后，由一个弹性Kafka群集网关聚合三个Kafka Broker，并在工厂的本地处理各项数据。接着，只有那些重要、且经过预处理的数据才会被转发到远程的Kafka群集中(在图中体现为Confluent Cloud)。最终，该云中的Kafka集群聚集了来自不同工厂的数据，以便与其他业务应用或分析工具相集成。

边缘处Kafka作为OEM或硬件组件

企业在边缘处安装硬件，会比在本地数据中心、或公共云端要复杂且麻烦得多。如果我们在边缘处采用标准化的Kafka组件安装方法，则会大幅减少工作量与潜在的风险。

目前，已有数十家硬件供应商可以协助您构建OEM的硬件设备。当然，您也可以通过远程管理并使用某些DevOps工具，来安装所有必需的软件组件。

为了简化安装和操作边缘处Kafka集群，以Hivecell(https://hivecell.io/)为代表，公司推出了预装有Kubernetes、Kafka生态系统、Confluent Operator(https://www.confluent.io/confluent-operator/)工具、以及其他业务应用的产品盒子。它能够简化并自动化边缘处Kafka环境中的各项操作。用户只需将一个或多个产品盒子运到边缘站点。在将其连接到本地WiFi之后，其他所有的操作都可以在远程进行实现。该公司甚至号称：能够让客户不再需要技术人员，即可在边缘部署和维护软件。

通信、连接、集成、数据处理

正如上述各图所展示的那样，Kafka的环境中并不仅仅包括了Kafka Broker与Zookeeper。无论是在云端、本地、还是在边缘处，通信、连接、集成、以及数据处理都是Kafka基础架构中的重要组件。

具体而言，在Kafka Broker与Kafka客户端之间，从边缘处到远程的通信流程为：设备->边缘处Kafka->复制->数据中心与云端的Kafka群集->数据分析与实时处理。通常，此类通信是双向的。那么对于Kafka原生的各个组件而言，您只需要管理一个Kafak的后台，即可进行大规模的实时通信、集成和数据处理。其中涉及如下方面：

• Kafka Connect：包括MQTT(消息队列遥测传输)、OPC-UA、FTP、CSV、PLC4X(一组传统与专有IIoT协议，例如Modbus、Siemens S7、Beckhoff、Allen Bradley四种可编程序控制器，即PLC)。
• Mirror maker与Confluent Replicator：实现两个Kafka群集之间的单向或双向复制。
• Kafka客户端(Producers/Consumers)：支持Java、Python、C++、C、Go、Javascript等语言。
• 数据处理：使用Kafka Streams或ksqlDB进行流处理(包括无状态流的ETL和其他有状态的应用)。
• 代理：使用REST proxy进行HTTP(S)通信，使用MQTT proxy进行MQTT集成。
• 架构注册表：负责治理与模式的实施。

可见，由于边缘处硬件资源的受限，我们应当在开始时就规划好整体架构和数据通信，让Kafka全栈能够真正满足边缘的需求。

混合架构

物联网的实际需求往往是五花八门的。面对24小时/7天的实时部署，零数据量的丢失，以及无延迟的实时处理，我们光靠Kafka架构有时会力不从心。此时，我们就需要结合使用其他的IoT框架或方案，来实现与Kafka的端到端集成。

如上图所示，我们可以在工厂车间里使用西门子的MindSphere(这是一种功能强大，适用范围广泛，但也复杂且昂贵的物联网解决方案)，来作为网关或代理。当然，我们可以将HiveMQ(译者注：一种企业级的MQTT Broker)部署为可扩展的MQTT集群，以连接到机器和设备。

在某些情况下，Kafka也可以被直接用作IoT的网关或代理，以连接PLC或分布式控制系统(Distributed Control System，DCS)。同时，Kafka也可连接诸如AWS IoT或谷歌云的MQTT Bridge等IoT解决方案，实现进一步的处理和分析。

由于数据通信往往是双向的，因此无论您选择哪一种架构，都必须能够从车间或其他IoT设备中提取数据，通过实时的处理与关联，最后将控制类事件发回给机器。例如：在预测分析中，您首先需要使用TensorFlow之类的云端工具训练分析模型，然后才能在边缘处部署分析模型，以进行实时预测。

可见，通过与其他物联网框架或解决方案的结合，Kafka生态系统不但得到了有效的补足，而且各自都能够专注于不同的功能用例之中。例如：Kafka可专注于设备管理，模型训练。主流的云提供商能够为设备管理提供IoT服务、云端代理、以及分析工具。而开源的框架Eclipse则可以用于构建数字孪生。

慎用过多的分布式系统组合

当然，如果您想为边缘计算和混合架构构建可扩展的、可靠的流式结构，并且达到不会造成任何宕机或数据丢失的效果，这实际上很难在集成了多种中间件工具的环境中实现。也就是说：参与组合的工具越多，服务中断或数据丢失的风险也就越高。例如：NiFi(译者注：Apache的NiFi项目是一种实时数据流处理系统)有着自己的分布式基础架构，那么您必须保证从producer通过NiFi和Kafka能够最终到达consumer，这整个过程都具有24小时/7天的端到端正常运行时间。同理，诸如Kafka Connect和Kafka Streams之类的原生工具，使用Kafka Topic在后台提供高可用性时，您也需要保障此类24小时/7天的无宕机或数据丢失。因此，请慎用“传感器ABC -> NiFi(捕获) -> Kafka Topic A -> NiFi(转换) -> Kafka Topic B -> NiFi(加载) -> 应用程序XYZ”之类的管道架构，来进行无数据丢失的大规模实时处理。

总结

边缘计算往往只是整个体系结构的一部分，但是作为该领域的“黑马”，边缘处Kafka可以通过混合架构的部署方式，提高数据的处理速度，降低网络的传输成本，并且能给整个系统带来更好可扩展性、可靠性和健壮性。

网页标题：如何在物联网的边缘计算中使用Kafka
网页链接：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news26/422626.html

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