EdgeGallery使用手册：从入门到精通的完整指南

一、EdgeGallery平台概述与核心价值

EdgeGallery作为由Linux基金会主导的开源边缘计算平台，通过提供标准化的应用开发框架和工具链，解决了传统边缘计算场景中设备异构、协议分散、管理低效等核心痛点。其核心价值体现在三个方面：

1. 标准化开发体系：基于OAM（开放应用模型）规范，统一边缘应用描述标准，支持跨厂商设备兼容。
2. 全生命周期管理：覆盖应用开发、测试、部署、运维全流程，提供可视化操作界面。
3. 生态协同能力：集成主流AI框架（TensorFlow/PyTorch）和物联网协议（MQTT/CoAP），支持第三方组件快速接入。

典型应用场景包括工业视觉检测（延迟<20ms）、智慧交通信号控制（吞吐量>10万条/秒）和能源设备预测性维护（模型推理精度>95%）。某汽车制造企业通过EdgeGallery实现产线质检效率提升40%，故障率下降25%。

二、开发环境搭建指南

2.1 基础环境要求

• 硬件配置：建议CPU 8核以上，内存16GB+，存储500GB SSD
• 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS/CentOS 7.8（需内核版本≥4.15）
• 依赖组件：

  sudo apt install docker.io docker-compose kubectl helm
  sudo systemctl enable docker

2.2 平台安装流程

1. 下载安装包：

   wget https://edgegallery.org/release/latest/edgegallery-installer.tar.gz
   tar -zxvf edgegallery-installer.tar.gz
   cd edgegallery-installer

2. 配置安装参数：

   # config.yaml示例
   global:
     installType: allinone
     mecHost: 192.168.1.100
   components:
     appstore:
       enable: true
       port: 8080
     atp:
       enable: true
       testCasesPath: /opt/atp/cases

3. 执行自动化安装：

   ./install.sh -f config.yaml

   安装过程约需15-30分钟，完成后通过kubectl get pods -n edgegallery验证组件状态。

三、应用开发实战教程

3.1 应用创建流程

1. 登录开发者门户：访问https://<mec-host>:30090，使用注册的开发者账号登录

2. 创建应用项目：

   • 选择应用类型（容器/虚拟机）
   • 配置资源限制（CPU: 2核，内存: 4GB）
   • 设置网络策略（允许外部访问端口8080）

3. 开发环境配置：

   # 示例Dockerfile
   FROM python:3.8-slim
   WORKDIR /app
   COPY requirements.txt .
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   COPY . .
   CMD ["python", "app.py"]

3.2 核心功能开发要点

边缘AI模型部署：

# 模型推理服务示例
from flask import Flask, request
import tensorflow as tf
app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('edge_model.h5')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['data']
    prediction = model.predict([data])
    return {'result': prediction.tolist()}

设备连接管理：

// MQTT设备连接示例
import org.eclipse.paho.client.mqttv3.*;
public class EdgeDevice {
    public static void main(String[] args) {
        MqttClient client = new MqttClient("tcp://mec-host:1883", "device1");
        client.connect();
        MqttMessage message = new MqttMessage("data".getBytes());
        client.publish("topic/sensor", message);
        client.disconnect();
    }
}

四、部署与测试方法论

4.1 部署策略选择

部署方式	适用场景	资源要求
单节点部署	开发测试	CPU 4核, 内存8GB
集群部署	生产环境	3节点以上K8s集群
混合部署	多租户场景	资源隔离策略配置

4.2 自动化测试流程

1. 测试用例设计：

   • 功能测试：验证API接口正确性
   • 性能测试：模拟1000并发请求
   • 可靠性测试：持续运行72小时

2. ATP测试工具使用：

   # 执行测试套件
   atp-cli run --suite edge_app_test --report-path ./results

3. 测试报告分析：

   • 成功率：≥99.5%
   • 平均响应时间：≤200ms
   • 资源占用率：CPU<70%, 内存<60%

五、运维与故障排除

5.1 常见问题解决方案

问题1：应用部署失败

• 检查日志：kubectl logs <pod-name> -n edgegallery
• 常见原因：
  • 镜像拉取失败（检查镜像仓库权限）
  • 资源不足（调整request/limit值）
  • 端口冲突（修改service配置）

问题2：设备连接异常

• 验证步骤：
  1. 检查MQTT代理状态：systemctl status mosquitto
  2. 测试网络连通性：telnet <mec-host> 1883
  3. 查看设备日志：journalctl -u edge-device-manager

5.2 性能优化技巧

1. 容器优化：

   • 使用多阶段构建减少镜像体积
   • 启用Alpine基础镜像（减小15-30%体积）

2. K8s调度优化：

   # nodeSelector示例
   spec:
     template:
       spec:
         nodeSelector:
           accelerator: nvidia-tesla-t4

3. 监控告警配置：

   # Prometheus告警规则示例
   groups:
   - name: edge-app.rules
     rules:
     - alert: HighCPUUsage
       expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
       for: 10m
       labels:
         severity: warning

六、最佳实践与进阶技巧

1. CI/CD流水线构建：

   # GitLab CI示例
   stages:
     - build
     - test
     - deploy
   build_image:
     stage: build
     script:
       - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA .
       - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHA

2. 多边缘节点协同：

   • 使用ServiceMesh实现服务发现
   • 配置联邦学习任务分发策略

3. 安全加固方案：

   • 启用mTLS双向认证
   • 定期扫描容器镜像漏洞（使用Clair工具）
   • 实施RBAC权限控制

七、生态资源与支持体系

1. 开发者社区：

   • 论坛：https://community.edgegallery.org/
   • 邮件列表：dev@edgegallery.groups.io

2. 文档中心：

   • API参考：https://docs.edgegallery.org/zh/latest/api/
   • 示例仓库：https://github.com/edgegallery/examples

3. 企业支持：

   • 商业版提供7×24小时技术支持
   • 定制化开发服务（需单独签约）

通过系统掌握本手册内容，开发者可实现从环境搭建到生产部署的全流程自主操作。建议新手从单节点部署开始，逐步过渡到集群管理；有经验的开发者可重点关注多边缘协同和性能优化章节。实际开发中，建议结合EdgeGallery提供的样例代码（如人脸识别、OCR识别等）进行快速验证。