在异常断电场景下，KubeEdge 可以通过容器化应用程序的方式，将应用程序的状态和数据保存在容器中，从而避免了数据丢失的风险。其次，KubeEdge 支持边缘设备的自动发现和管理，这意味着在异常断电场景下，KubeEdge 可以自动发现和管理边缘设备，从而提高了系统的可靠性和稳定性。

为避免 edge 引入大量处理边缘设备通信代码，同时保持整个项目良好的易定制性，KubeEdge 设计了一个边缘设备驱动统一管理引擎 Mapper,一个用于连接和控制设备的应用程序，支持设备终端通过蓝牙、 ModbusTCP 、 ModbusRTU 协议与 Edge 平台通讯。 Mapper 作用如同 CRI 之于 K8s,CRI 作为 Kubernetes 定义的容器接口与底层容器引擎打交道，而 Mapper 作为一个开放接口方便不同的设备协议接入 KubeEdge 这个边缘计算平台。有了 Mapper 的解耦层，用户可方便地根据实际需要开发自己的 Mapper 来实现与特定设备的通信。

KubeEdge依然保留了k8s的原生能力，因此可以通过创建命名空间、创建资源配额等的方式完成多租户环境下的资源隔离。

KubeEdge核心理念是在原有Kubernetes云原生能力的基础上，面向边缘场景做了功能的增强，例如云边传递消息可靠性的增强、组件的轻量化，能够依托目前成为事实标准的Kubernetes api完成边缘与云上一致的使用体验，因此云服务依然可以参考传统Kubernetes中的部署方式进行部署。

 KubeEdge的架构设计主要关注以下关键组件： 1. Edge Node：边缘节点是KubeEdge的核心组件之一，它运行在边缘设备上，负责与云端的Kubernetes集群进行通信，同时也负责管理边缘设备上的容器和资源。 2. Cloud Hub：云端中心节点是KubeEdge的另一个核心组件，它运行在云端的Kubernetes集群中，负责与边缘节点进行通信，同时也负责管理云端的容器和资源。 3. Edge Mesh：边缘网格是KubeEdge的网络组件，它负责在边缘节点之间建立通信连接，同时也支持边缘节点与云端之间的通信。 4. Edge Hub：边缘中心节点是KubeEdge的另一个网络组件，它负责在边缘节点之间进行消息传递和数据同步。 5. Device Plugin：设备插件是KubeEdge的扩展组件，它允许用户将边缘设备的硬件资源（如传感器、摄像头等）与Kubernetes集群中的容器进行关联，从而实现边缘计算和物联网应用。 6. Edge Function：边缘函数是KubeEdge的应用组件，它允许用户在边缘节点上运行自定义的业务逻辑，从而实现更加灵活和定制化的边缘计算应用。 

 KubeEdge 是 K8s 上更好地实现边缘计算的工具，针对边缘侧的实际环境做了诸多优化: 实现了边缘侧节点的离线状态自治；云边消息传输默认使用 websocket,支持云边协同；同时支持云端集群和边缘端集群的管理；在边缘侧节点 Edgecore 。的内存暂用率大约是70M,极致轻量；同时兼容 k8s 的核心 api 功能等等。 KubeEdge是一个开源的边缘计算平台，它支持将AI能力下沉至边缘。具体的技术实现和优化措施如下： 1. 边缘节点部署AI模型：KubeEdge允许在边缘节点上部署AI模型，这样可以将AI能力下沉至边缘，避免了将数据传输到云端进行处理的延迟和带宽消耗。 2. 轻量级AI模型：为了在边缘节点上运行AI模型，需要选择轻量级的AI模型。这些模型通常具有较小的参数量和计算量，可以在边缘设备上运行。 3. 模型压缩和优化：为了减少AI模型的大小和计算量，可以使用模型压缩和优化技术。这些技术可以通过减少模型参数、量化权重、剪枝等方式来减小模型大小和计算量。 4. 数据预处理：在边缘设备上进行数据预处理可以减少数据传输和处理的延迟。例如，可以在边缘节点上对图像进行裁剪、缩放和归一化等操作。 5. 模型缓存和共享：为了提高模型的性能和可用性，可以在边缘设备上缓存模型和共享模型。这样可以避免重复的模型加载和减少模型传输的延迟。 

边缘计算、边缘AI和云计算都是计算领域的概念，但是它们之间有一些区别。边缘计算是指在接近数据源头的地方进行计算，以减少数据传输延迟和网络带宽消耗。边缘计算通常是在边缘设备上进行的，例如传感器、智能手机和路由器等。它可以帮助实现实时响应和更高的可靠性。边缘AI是边缘计算的一种形式，它使用人工智能技术在边缘设备上进行数据分析和决策。边缘AI可以帮助提高数据隐私和安全性，并减少对云计算的依赖。云计算是指通过互联网提供计算资源和服务，包括存储、处理和分析数据等。云计算通常是在数据中心中进行的，用户可以通过互联网访问这些资源和服务。云计算可以帮助企业降低成本、提高灵活性和可扩展性。

KubeEdge 是一个边缘计算平台，用于在边缘设备上运行容器化应用程序。在安装和部署 KubeEdge 时，需要满足以下要求:1.操作系统:KubeEdge 支持多种操作系统，包括 Ubuntu 、 CentOS 、 Debian 等。在安装和部署时，需要根据所选操作系统的版本和要求进行相应的配置。2. Docker:KubeEdge 需要 Docker 作为容器运行时。在安装和部署时，需要确保 Docker 已经安装并配置好。3. Kubernetes:KubeEdge 是基于 Kubernetes 构建的，因此在安装和部署 KubeEdge 之前，需要先安装和配置好 Kubernetes 。4.网络环境:KubeEdge 需要一个稳定的网络环境，包括边缘设备和云端 Kubernetes 集群之间的网络连接。在安装和部署时，需要确保网络环境的稳定性和可靠性。5.硬件要求:KubeEdge 需要一定的硬件资源来运行和管理容器化应用程序。在安装和部署时，需要根据所选硬件配置和应用程序的需求进行相应的配置。总之，在安装和部署 KubeEdge 时，需要确保操作系统、 Docker 、 Kubernetes 、网络环境和硬件要求都满足要求，以确保 KubeEdge 能够正常运行和管理边缘设备上的容器化应用程序。

KubeEdge一方面借助Kubernetes的容器编排能力，实现了边缘AI应用的自动化部署和管理。另一方面还提出边缘AI智能框架sedna，其边云协同的理念能借助云端充足的资源提升边缘模型的性能，也可以使用边云协同推理提升系统推理效率。

社区推荐大家使用官方安装组件keadm进行安装，使用keadm安装时在云端节点只需执行keadm init命令进行初始化，获取秘钥后在边缘节点上执行keadm join命令即可。详细的安装教程可以参考官方文档https://kubeedge.io/docs/setup/install-with-keadm。此外，对于想试用KubeEdge功能的初学者，还可以使用keink工具自动创建一个KubeEdge集群，可以参考https://github.com/kubeedge/keink。