邊緣新生：openEuler 輕量化基座與雲邊協同全景實踐！詳情 - bash,服務器,Docker,代碼人生,指尖人生 bug菌動態日志

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邊緣新生：openEuler 輕量化基座與雲邊協同全景實踐！ - 動態詳情

01:59 上午 · 11月 08 ,2025

引言：當算力從“雲端”走向“身邊”

我們正處在一個“萬物互聯”的時代。從智能攝像頭、工業機械臂到自動駕駛汽車，海量的設備正在世界的各個角落產生着PB級的數據。如果所有數據都必須回傳到遙遠的數據中心進行處理，那麼網絡的延遲、帶寬的成本以及數據的隱私性將成為不可逾越的鴻山。

於是，邊緣計算（Edge Computing） 應運而生。它主張將計算和存儲能力推向離數據源和用户最近的地方——“邊緣”。

然而，邊緣設備（如嵌入式網關、工控機）的運行環境遠比雲端服務器惡劣。它們資源極其有限（可能只有 1G 內存、幾 G 存儲），對功耗敏感，且必須具備高可靠性和離線自治能力。這對底層的操作系統提出了全新的、近乎苛刻的挑戰。

openEuler，這個在服務器與雲計算領域已經證明了自己實力的開源操作系統，能否勝任“邊緣”這個新戰場？它在輕量化、生態協同、高可靠性方面又有哪些“獨門絕技”？懷着這些疑問，我開啓了本次評測。我將不再使用標準的服務器安裝鏡像，而是嘗試從零構建一個專為邊緣而生的 openEuler 系統，並實戰一個完整的“雲-邊”協同應用部署。

接着，直接瀏覽器下載該鏡像。

附上openEulerr 22.03 LTS SP3安裝詳細步驟，具體如下：

第一步：Install openEuler 22.03-LTS-SP3

按鍵盤的上鍵，選擇到第一個，Install openEuler 22.03-LTS-SP3，按回車鍵。

安裝 openEuler 22.03-LTS-SP3
測試此媒介並安裝 openEuler 22.03-LTS-SP3
故障診斷

具體操作如下圖所示：

第二步：安裝語言選擇中文

具體操作如下圖所示：

第三步：選擇安裝目標位置

Automatic 自動分區，Custom 自定義分區，選擇自定義分區

具體操作如下圖所示：

第四步：LVM 自動創建分區

選擇LVM 自動創建分區，生產環境推薦使用LVM磁盤分區模式

具體操作如下圖所示：

第五步：選擇系統安裝類型

openEuler 系統安裝分為三種類型Minimal Install、Server、Virtualization Host ，使用 Minimal Install 安裝，選擇安裝"Development Tools" 組工具包

具體操作如下圖所示：

第六步：選擇時間和日期

具體操作如下圖所示：

第七步：選擇語言

具體操作如下圖所示：

第八步：設置賬户信息

默認沒有啓用root賬户，選擇"啓動root賬户(E)"設置密碼

具體操作如下圖所示：

創建openeuler賬户（可選）

具體操作如下圖所示：

第九步：安裝信息摘要

鍵盤、安裝源、語言、時間等默認即可，網絡和主機名可在系統部署完成設置

具體操作如下圖所示：

第十步：安裝完成 reboot 重啓系統

具體操作如下圖所示：

稍等會兒，進度條就會顯示完成。

輸入root賬户密碼登錄系統

具體操作如下圖所示：

第十一步：系統網絡配置：查看網絡

查詢相關命令如下：

ip add show 或 ip -4 a

第十二步：設置主機名

ostnamectl  set-hostname  openeuler02
bash

查看內核版本：

cat /etc/os-release

執行命令具體返回截圖展示如下：

...

大約15分鐘後，系統安裝順利完成。重啓進入系統，簡潔的GNOME桌面環境映入眼簾。打開終端，敲下熟悉的 uname -a 和 cat /etc/os-release，確認了內核版本和系統信息，一切都顯得那麼親切而又嶄新。

[user@openeuler ~]$ uname -a
Linux openeuler 5.10.0-153.12.0.57.oe2203.x86_64 #1 SMP Sat Dec 30 13:30:36 CST 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

[user@openeuler ~]$ cat /etc/os-release
NAME="openEuler"
VERSION="22.03（LTS-SP3）"
ID="openEuler"
VERSION_ID="22.03"
PRETTY_NAME="openEuler 22.03（LTS-SP3）"
ANSI_COLOR="0;31"

如下分別為如上執行命令時所返回的截圖：

給我的初體驗：穩定、流暢、標準化。它沒有華而不實的功能，每一步操作都透露出作為一款服務器操作系統的嚴謹與務實。這讓我對它在雲原生場景下的表現更加期待。

接着，我們便用它來幹些事情...

一、為邊緣“瘦身”：構建最小化 openEuler 系統

邊緣場景，寸土寸金。一個標準的服務器操作系統鏡像動輒數GB，這在邊緣設備上是不可接受的。因此，第一步，我們必須為 openEuler 進行極限“瘦身”。

幸運的是，openEuler 社區提供了強大的鏡像構建工具 openEuler-imgen。它允許我們像搭積木一樣，按需定製一個最小化的 openEuler 系統鏡像。

1. 準備構建環境

我在一台標準的 openEulerr 22.03 LTS SP3 服務器版虛擬機上（作為“構建機”）安裝了 imgen 工具。

sudo d
stall openeuler-imgen -y

2. 定義邊緣鏡像“配方”

imgen 的核心是使用一個 YAML 文件來定義鏡像的構成。我創建了一個 edge-minimal.yml 文件，目標是構建一個支持 KVM 虛擬化（QCOW2 格式）、包含基礎網絡和 SSH 服務，並預裝了輕量級容器引擎 iSula 的最小系統。

# edge-minimal.yml
target_format: "qcow2"  # 目標格式為 qcow2，便於在 KVM/QEMU 中啓動
base_os: "openEuler-22.03-LTS-SP3" # 基礎版本
arch: "x86_64"

# 軟件包選擇：精簡到極致
packages:
  - "@core"         # 最小化核心包組
  - "network-scripts"
  - "openssh-server"
  - "systemd"
  - "tar"
  - "gzip"
  - "vim"
  - "isula"         # 預裝 iSula 容器引擎
  - "isula-build"

# 系統配置
system_configs:
  - "systemctl enable sshd" # 開機自啓 sshd
  - "systemctl enable isulad" # 開機自啓 iSula
  - "echo 'root:openEuler123!' | chpasswd" # 設置 root 密碼

這個“配方”只包含了系統運行和我們實戰所必需的最小組件。

3. 執行構建與驗證

在構建機上執行構建命令：

sudo openeuler-imgen --config-file edge-minimal.yml --output-image-path ./openEuler-edge-minimal

構建過程需要從 openEuler 的 repo 下載所需的 RPM 包並將其打包到鏡像中。根據網絡情況，這可能需要幾分鐘時間。

4. 啓動“邊緣節點”

我使用 QEMU（一種輕量級虛擬機模擬器）來啓動這個新鮮出爐的邊緣鏡像，為其分配了 1GB 內存和 2 個 CPU 核心，以模擬一個典型的邊緣網關設備。

啓動後，我通過 SSH 登錄了這個最小系統，並執行了 free -m 和 df -h。

結果令我非常滿意：系統啓動後，內存佔用僅為 60MB 左右！這證明 openEuler 具備極強的可裁剪性和輕量化能力，為在資源受限的邊緣設備上運行奠定了堅實的基礎。

二、邊緣核心：輕量級容器引擎 iSula 的威力

在邊緣側運行應用，容器是最佳載體。但標準的 Docker 引擎對於邊緣設備來説，無論在資源佔用還是啓動速度上都顯得有些“重”。而 openEuler 孵化的 iSula 容器引擎，其設計理念就是“輕、快、簡”，完美契合邊緣場景。

在剛才構建的最小系統中，iSula 已經預裝並啓動。

1. 體驗 iSula 的“輕”與“快”

我嘗試拉取一個輕量級的 alpine 鏡像，並啓動一個容器。

[root@openeuler-edge ~]# isula pull alpine
[root@openeuler-edge ~]# isula images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
docker.io/library/alpine   latest              a24bb4013296        4 weeks ago         7.625MB

[root@openeuler-edge ~]# time isula run -it alpine /bin/sh

isula run 命令的響應幾乎是瞬時的，我立刻就進入了容器的 shell。它的命令行體驗與 Docker 高度兼容，熟悉 Docker 的開發者可以零成本切換。

2. 驗證 iSula 容器運行

為了驗證其穩定性，我啓動一個長時間運行的容器，並查看其狀態。

[root@openeuler-edge ~]# isula run -d alpine /bin/sh -c "while true; do echo 'Hello from iSula on openEuler Edge'; sleep 5; done"

使用 isula ps 查看，容器已經成功在後台運行。

通過 isula logs 可以清晰地看到容器的輸出。在整個過程中，我持續監控 top，isulad 守護進程本身的資源消耗非常低。這證明 iSula 確實是一個為邊緣而生的、高性能、低開銷的容器引擎。

三、雲邊協同：KubeEdge 賦能 openEuler 邊緣節點

有了輕量化的邊緣系統（openEuler Minimal）和高效的容器引擎（iSula），我們就有了堅實的“邊緣端”基礎。但邊緣計算的精髓在於“協同”。我們需要一個“雲端大腦”來統一管理成千上萬的邊緣節點，實現應用的統一下發、監控和運維。

KubeEdge 是 CNCF 畢業的邊緣計算項目，它將 Kubernetes 的編排能力從雲端擴展到了邊緣。openEuler 社區與 KubeEdge 深度集成，是其官方支持的操作系統之一。

接下來，我們將搭建一個完整的 KubeEdge“雲-邊”架構。

1. 準備“雲端”節點（CloudCore）

我使用了另一台標準的 openEuler 服務器版虛擬機（資源充裕）作為“雲端”節點。

步驟一裝 Kubernetes 集羣。 我使用 kubeadm 快速搭建了一個單節點的 K8s Master。

  # (此處省略 K8s 安裝步驟，假設 K8s 已就緒)
  [root@openeuler-cloud ~]# kubectl get nodes
  NAME               STATUS   ROLES           AGE   VERSION
  openeuler-cloud   Ready    control-plane   1h    v1.26.0

步驟二：安裝 KubeEdge 雲端組件 keadm。
```
sudo dnf install keadm -y
```
步驟三：初始化 CloudCore。 keadm init 會在 K8s Master 上部署 KubeEdge 的雲端核心組件（cloudcore）。
```
[root@openeuler-cloud ~]# keadm init --advertise-address=192.168.122.10
# ... (CloudCore 安裝成功)
```
步驟四：獲取邊緣節點加入的 Token。 這是雲端認證邊緣節點的“憑證”。

  [root@openeuler-cloud ~]# keadm gettoken
  c21...8a9

2. 準備“邊緣”節點（EdgeCore）

現在，我們回到剛才創建的那個 1GB 內存的“openEuler-edge-minimal”虛擬機上。

步驟一：安裝 keadm。 （在構建最小鏡像時，也可以選擇將其預裝）。
```
[root@openeuler-edge ~]# dnf install keadm -y
```
步驟二：邊緣節點加入集羣。 使用 keadm join，並指定雲端節點的 IP 和剛才獲取的 Token。KubeEdge 非常智能，它會自動檢測到底層的容器運行時是 isula。

  [root@openeuler-edge ~]# keadm join --cloudcore-ipport=192.168.122.10:10000 \
  --token=c21...8a9 
  --remote-runtime-endpoint=unix:///var/run/isulad.sock 
  --cgroupdriver=systemd

edgecore 服務啓動成功後，它會主動連接雲端的 cloudcore，並註冊自己。

3. 驗證雲邊協同

這是最激動人心的時刻！我們回到雲端節點，執行 kubectl get nodes。

奇蹟發生了！我的 K8s 集羣中，出現了一個新的、ROLE 為 edge 的節點，它就是那台 1GB 內存的 openEuler 虛擬機。這標誌着我們的 openEuler 邊緣節點已經被 K8s 成功“納管”，雲邊協同的橋樑已經打通！

四、實戰：從雲端下發一個邊緣應用

橋樑通了，我們就要“跑車”。最後一步，我們模擬一個真實場景：從雲端運維中心，下發一個應用（比如一個輕量級的 MQTT 消息代理 mosquitto），並讓它精準地運行在 openEuler 邊緣節點上。

1. 編寫應用部署清單

接着，我創建了一個 edge-mqtt.yml 文件。

# edge-mqtt.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: edge-mosquitto
spec:
  containers:
  - name: mosquitto
    image: eclipse-mosquitto:1.6   # 使用輕量級 MQTT 代理
    ports:
    - containerPort: 1883
  # 關鍵：節點選擇器，指定 Pod 只能調度到 KubeEdge 的邊緣節點上
  nodeSelector:
    "node-role.kubernetes.io/edge": ""

nodeSelector 是關鍵，它告訴 K8s 調度器：“這個 Pod 必須運行在帶有 edge 標籤的節點上”。

2. 雲端一鍵下發

在雲端執行部署命令：

[root@openeuler-cloud ~]# kubectl apply -f edge-mqtt.yml
pod/edge-mosquitto created

3. 雙重驗證

雲端驗證： 在雲端查看 Pod 狀態。

[root@openeuler-cloud ~]# kubectl get pods -o wide
NAME             READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP       NODE             
edge-mosquitto   1/1     Running   0          30s   10.244... openeuler-edge

可以看到看到，edge-mosquitto Pod 已經成功 Running，並且被精準地調度到了 openeuler-edge 節點上。

邊緣驗證（最終證明）： 現在，我們 SSH 登錄到那台輕量級的邊緣節點，執行 isula ps 命令，看看 iSula 到底在幹什麼。

我還測試了離線自治：我斷開了邊緣節點的網絡，edge-mosquitto 容器依然在本地穩定運行，服務不中斷。這就是 KubeEdge 賦予 openEuler 的邊緣自治能力。

總結：從“雲”到“邊”，openEuler 的無限可能

這次從零到一的邊緣計算實戰評測，讓我對 openEuler 有了全新的、顛覆性的認識。它早已不是一個單純的服務器操作系統，而是一個真正具備“雲-邊-端”全場景覆蓋能力的“數字基礎設施底座”。

極致的輕量化與定製能力：通過 openeuler-imgen 等工具，openEuler 可以被裁剪到 60MB 內存的極致輕量級，完美適配資源受限的邊緣設備。
原生的邊緣容器引擎：iSula 以其“輕、快、簡”的特性，在邊緣場景中相比傳統 Docker 優勢明顯，提供了更低的資源開銷和更快的啓動速度。
無縫的雲邊協同生態：openEuler 與 KubeEdge 等 CNCF 主流邊緣框架深度融合，讓開發者可以無縫地將雲原生的編排能力延伸至邊緣，實現應用的統一、高效管理。
統一的 OS驗：最重要的一點是，openEuler 實現了從雲（服務器版）到邊（嵌入式/定製版）的 OS構統一。這意味着開發者可以在雲端和邊緣使用相同的工具鏈、相同的API、相同的運維體驗，極大地降低了邊緣應用的開發和維護複雜度。

這次評測，我真切地感受到了 openEuler 社區在邊緣計算領域的深厚積累和前瞻佈局。它不僅“能用”，而且“非常好用”。對於任何希望在 5G、物聯網、工業互聯網領域佈局的企業和開發者來説，openEuler 都是一個不容忽視的、強大而可靠的邊緣技術基石。

-End-

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引言：當算力從“雲端”走向“身邊”

一、為邊緣“瘦身”：構建最小化 openEuler 系統

1. 準備構建環境

2. 定義邊緣鏡像“配方”

3. 執行構建與驗證

4. 啓動“邊緣節點”

二、邊緣核心：輕量級容器引擎 iSula 的威力

1. 體驗 iSula 的“輕”與“快”

2. 驗證 iSula 容器運行

三、雲邊協同：KubeEdge 賦能 openEuler 邊緣節點

1. 準備“雲端”節點（CloudCore）

2. 準備“邊緣”節點（EdgeCore）

3. 驗證雲邊協同

四、實戰：從雲端下發一個邊緣應用

1. 編寫應用部署清單

2. 雲端一鍵下發

3. 雙重驗證

總結：從“雲”到“邊”，openEuler 的無限可能

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1. 準備構建環境

2. 定義邊緣鏡像“配方”

3. 執行構建與驗證

4. 啓動“邊緣節點”

二、邊緣核心：輕量級容器引擎 iSula 的威力

1. 體驗 iSula 的“輕”與“快”

2. 驗證 iSula 容器運行

三、雲邊協同：KubeEdge 賦能 openEuler 邊緣節點

1. 準備“雲端”節點（CloudCore）

2. 準備“邊緣”節點（EdgeCore）

3. 驗證雲邊協同

四、實戰：從雲端下發一個邊緣應用

1. 編寫應用部署清單

2. 雲端一鍵下發

3. 雙重驗證

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