不同子项目调优参数有差别，以KubeEdge Sedna为例，可以采用sedna中提供的联邦学习能力，在边缘侧直接进行模型训练，只把训练得到的模型参数上传云端。具体可以前往社区部署尝试 https://github.com/kubeedge/kubeedge

您好，需要提供更多信息来定位问题。可以执行一下cat /root/.docker/config.json，并截图给我，这边分析一下原因。

KubeEdge Sedna 是基于KubeEdge的边云协同AI框架，可实现跨边云协同训练和协同推理能力，如联合推理、增量学习、联邦学习、终身学习等。欢迎阅读https://sedna.readthedocs.io/ 了解更多

问题三 KubeEdge通过mapper插件对边缘设备进行管理，mapper中集成了设备驱动，可以按照对应的协议访问物理设备、获取边缘设备的数据或者状态。Mapper通过实现edgecore中DMI这个设备管理统一接口完成自身向集群的注册，最终完成设备的纳管。DMI采用grpc+uds的机制，定义了通用的接口，能够屏蔽设备之间的差异

可以使用KubeEdge社区EdgeMesh功能。KubeEdge针对边云连接不稳定、时常断连的情况，做了消息可靠性的增强，也是KubeEdge的核心特性之一。云上向边缘端下发控制命令时会检查边缘是否回传了ack应答，以此验证消息是否下发成功，并且云端会将消息进行编号，记录消息的下发。当边缘端长期断链后再次连接时，就不需要将消息全部重新发送，避免造成带宽冲击。另一方面，我们还实现了边缘自治的能力，在边缘节点上部署了一个轻量级的数据库，云上发送到边缘的元数据会保存在这个数据库中进行持久化，在边云连接长时断开或者边缘节点宕机重启后，能从边缘数据库中恢复用户应用

除了可以通过课程学习，项目实战，技术工具和平台使用等方式外，也可以引导学生参与开源社区的工作（如参与KubeEdge社区工作：https://github.com/kubeedge/kubeedge），参与到产业实践中去，让学生的技能与行业需求相关联，从而培养更为与时俱进的人才。

当前可在CCE成本洞察界面识别浪费情况，处理集群级别，应用级别资源浪费情况。比如调整应用Request，并充分利用节点资源。

当前还不支持API，后续会推出相关API。

后续后开放相关API，用于支撑与企业现有系统直接进行集成。

衡量 finops 实施的成功可以从以下几个关键指标进行考虑:1.成本节约: finops 的一个主要目标是通过优化金融流程和降低成本来提高公司的效益。因此，成本节约是一个重要的指标，可以通过比较实施 finops 前后的成本数据来进行衡量。2.效率提高: finops 的另一个重要目标是提高业务与应用的效率。这可以通过比较实施 finops 前后的处理时间、处理量或其他关键指标来进行衡量。