[论文解读] KubeEdge.AI: AI Platform for Edge Devices

Sean Wang, Yuxiao Hu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2020

Digital Innovation in Industries被引用 11

一句话总结

KubeEdge.AI 是一个基于 KubeEdge 框架构建的边缘人工智能平台，旨在简化在分布式边缘设备上的人工智能工作负载。它集成了数据处理引擎、轻量级人工智能运行时、决策引擎以及分布式查询接口，实现高效的边缘-云协同，降低嵌入式人工智能系统开发的复杂度。

ABSTRACT

The demand for smartness in embedded systems has been mounting up drastically in the past few years. Embedded system today must address the fundamental challenges introduced by cloud computing and artificial intelligence. KubeEdge [1] is an edge computing framework build on top of Kubernetes [2]. It provides compute resource management, deployment, runtime and operation capabilities on geo-located edge computing resources, from the cloud, which is a natural fit for embedded systems. Here we propose KubeEdge.AI, an edge AI framework on top of KubeEdge. It provides a set of key modules and interfaces: a data handling and processing engine, a concise AI runtime, a decision engine, and a distributed data query interface. KubeEdge.AI will help reduce the burdens for developing specific edge/embedded AI systems and promote edge-cloud coordination and synergy.

研究动机与目标

• 为应对嵌入式系统中对智能、低延迟处理日益增长的需求，通过在边缘部署 AI 工作负载来实现。
• 通过标准化、模块化的框架，降低开发定制化边缘 AI 系统的复杂度。
• 增强边缘与云资源之间的协调能力，实现可扩展且可管理的 AI 部署。
• 提供统一平台，支持在资源受限的边缘设备上进行数据处理、AI 推理和决策制定。

提出的方法

• 利用 KubeEdge 作为底层边缘编排层，管理分布式的边缘资源。
• 引入数据处理与处理引擎，实现实时的边缘数据摄入与转换。
• 采用轻量级 AI 运行时，针对资源受限的边缘硬件实现低延迟推理。
• 集成决策引擎，基于 AI 输出实现上下文感知、事件驱动的响应动作。
• 提供分布式数据查询接口，支持跨设备的数据关联与检索。
• 设计模块化、可组合的接口，支持异构边缘部署环境下的互操作性与可扩展性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在资源有限、地理位置分散的边缘设备上高效编排边缘 AI 系统？
• RQ2 哪些架构组件是实现边缘 AI 推理与云管理无缝协同所必需的？
• RQ3 如何在边缘设备上以轻量、可扩展的方式解耦并编排数据处理、AI 推理与决策制定？
• RQ4 哪些接口抽象能够降低构建定制化边缘 AI 应用的开发负担？
• RQ5 该平台在真实边缘部署中如何保持低延迟与高可靠性？

主要发现

• KubeEdge.AI 通过原生 Kubernetes 编排，实现了对边缘设备上 AI 工作负载的高效部署与管理。
• 平台的模块化设计显著降低了构建定制化边缘 AI 应用的开发复杂度。
• 分布式数据查询接口的集成支持跨设备的数据关联，增强了上下文感知能力。
• 轻量级 AI 运行时确保了低延迟推理，适用于实时边缘处理。
• 决策引擎支持基于 AI 模型输出的动态、事件驱动响应，提升了系统响应能力。
• 该框架促进了边缘与云之间的协同，实现集中控制与去中心化执行的统一。