可以采取以下操作:1. 增加新设备，例如 CPE或交换机或云内 PoP交换机，只要保证网络可达，即可进行入云或分支机构互联。2. 由于新增设备和运营商老网络不耦合，设备产权也或许不归属运营商，只能采用新的 SDN控制器进行业务下发。3. 对于 B区服务器需要与本地互联的情况(最好直接互联互通)，可以考虑使用 Underlay的方案。这种方案基本依赖单个运营商的网络来提供服务。

这个问题可能是因为您的docker镜像大小超过了默认的上传限制。默认情况下，Docker Hub允许上传的镜像大小不超过10 GB。要解决这个问题，您可以考虑以下几个步骤：1. 拆分镜像：如果您的镜像太大，可以尝试将其拆分成多个较小的镜像。这样可以避免上传时的大小限制。2. 压缩镜像：您可以使用Docker提供的压缩工具将镜像压缩到更小的大小，然后再上传。3. 使用私有仓库：如果您经常需要上传大型镜像，可以考虑使用私有仓库。私有仓库通常没有上传大小限制，因此可以轻松上传大型镜像。4. 检查认证信息：如果您的认证信息有误，也可能导致上传失败。请确保您已经正确设置了认证信息，并且可以访问您的Docker Hub账户。

在云服务器集群中，可以通过NTP（Network Time Protocol）协议来实现时间同步。

在大量 KubeEdge 使用场景中，边缘设备物理位置高度分散，并处于不稳定的物理环境中，因此云边通信网络质量较差，面临着高时延、网络中断、闪断闪连等问题。在 KubeEdge 中，CloudHub 是云边之间通信的桥梁，负责边缘设备的连接管理和分发上下行的云边状。在1.12版本中，重构了 CloudHub 模块，通过集中实现节点连接管理和消息分发能力，将业务逻辑与节点连接通信分离，使业务系统不再关心通信细节，其次增强了网络不稳定场景下，节点连接 session 的创建和回收能力，保障了频繁上下线等场景的稳定性。

KubeEdge是一个开源的边缘计算平台，支持边缘设备的本地自治。当网络中断时，边缘节点可以独立运行和做出决策，而不需要依赖云端的控制。这是通过在边缘节点上部署Kubernetes API服务器和控制器来实现的。这样，边缘节点就可以像Kubernetes集群一样自主管理和调度容器应用程序。  在网络中断的情况下，边缘节点可以独立运行和做出决策的时间取决于边缘节点上部署的应用程序和服务的复杂性和资源需求。如果应用程序和服务的资源需求很小，边缘节点可以在网络中断的情况下运行数小时或数天。但是，如果应用程序和服务的资源需求很高，边缘节点可能只能在网络中断的情况下运行数分钟或数小时。因此，在设计和部署边缘计算解决方案时，需要考虑边缘节点的资源限制和应用程序和服务的资源需求，以确保边缘节点可以在网络中断的情况下独立运行和做出决策。 

由于sedna定位并不是tensorflow pytorch这类的深度学习框架，而是提供把用户已有的AI应用能力下沉至边缘端，减少用户构建部署的成本。因此第一，用户需要根据典型的框架实现自己的AI应用，并根据sedna中的要求对代码做一些修改，主要是导入sedna边云协同推理库，设置推理阈值等，修改完成后可以打包为一个镜像；第二，需要实现sedna中定义的部分crd文件，例如model crd定义的用户模型参数；第三，提交AI任务。用户可以定义sedna中JointInferenceService之类的任务crd，提交至集群，由sedna完成部署。

KubeEdge整合了云计算的优势和边缘计算的优势，能在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近处理海量数据，具有毫秒级的实时响应

 以下是一些KubeEdge保障数据安全与隐私的机制： 1. 身份验证和授权：KubeEdge支持身份验证和授权，确保只有授权的用户才能访问边缘设备和数据。KubeEdge使用Kubernetes RBAC（基于角色的访问控制）来管理用户权限。 2. 安全通信：KubeEdge使用TLS（传输层安全）协议来保护设备和云端之间的通信。它还支持双向认证，确保设备和云端都是可信的。 3. 数据加密：KubeEdge支持数据加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。它使用TLS协议来加密数据传输，并支持使用加密密钥来加密存储在边缘设备上的数据。 4. 安全监控：KubeEdge提供了安全监控功能，可以监控设备和云端之间的通信，并提供安全审计日志，以便追踪和调查安全事件。 5. 隔离：KubeEdge支持隔离，确保不同的设备和应用程序之间的数据不会相互干扰。它使用Kubernetes的命名空间和标签来实现隔离。 

云边之间的数据传输一般是通过云存储服务进行的，而云存储服务通常支持视频格式的上传。不过具体是否支持需要看你选择的云存储服务提供商是否支持该格式的上传，以及你的上传文件大小是否符合其规定。建议你在选择云存储服务时，先了解其支持的上传格式和规定的文件大小限制，以便更好地使用云存储服务。

Cloudbursting是指将应用程序的工作负载从私有云环境中迁移到公有云环境中，以满足暂时性的高负载需求。全量同步是指在应用程序的工作负载迁移到公有云环境之前，将私有云环境中的数据全部同步到公有云环境中。全量同步会占用大量的带宽资源，对带宽的影响主要取决于以下几个因素： 1. 数据量大小：如果数据量很大，全量同步将会占用大量的带宽资源，可能会导致网络拥堵。 2. 网络带宽：如果网络带宽较小，全量同步会占用大量的网络带宽资源，可能会导致网络拥堵。 3. 网络拓扑结构：如果私有云环境和公有云环境之间的网络拓扑结构复杂，全量同步会占用更多的带宽资源，可能会导致网络拥堵。 因此，在进行Cloudbursting全量同步之前，需要评估网络带宽和网络拓扑结构，以确保全量同步不会影响应用程序的性能和可用性。同时，可以采用增量同步的方式，将私有云环境中的数据增量同步到公有云环境中，以减少对带宽资源的占用。