部署运维
边缘舰队（EdgeFleet）作为翼影调度系统，采用云边端协同架构，部署运维需要支持云端算法生产、边端指挥调度平台、端侧分布式执行的流程。系统致力于为无人智能提供分布式算力支持，为无人机群等低空设备提供分布式算力支持。
云端部署运维（算法生产中心部署）
云端算法生产环境部署
算法研发平台部署
- Jupyter Notebook集群: 部署交互式算法开发环境，支持算法研发和原型开发
- MLflow服务: 部署机器学习生命周期管理平台，支持算法版本管理和实验跟踪
- 算法版本管理: 实现算法模型的版本控制和追踪，支持A/B测试和灰度发布
- 算法研发工具链: 部署算法研发工具链，支持算法设计到部署的流程
分布式训练环境部署
- PyTorch DDP集群: 部署多GPU分布式训练环境，支持模型训练
- TensorFlow MirroredStrategy: 部署TensorFlow分布式训练，支持模型训练
- GPU资源池: 部署GPU集群和资源池化，支持异构GPU资源统一管理
- 训练监控: 部署训练过程监控和性能分析，支持训练优化和调优
云端推理服务部署
- NVIDIA Triton集群: 部署高性能推理服务器集群，支持推理服务
- Ray Serve服务: 部署分布式模型服务框架，支持模型服务的分布式部署
- 推理负载均衡: 实现推理任务的负载均衡，支持高并发推理服务
- 算法生产中心: 部署算法生产中心，支持算法研发到部署的流程
云端监控运维
算法生产监控
- 训练监控: 监控算法训练过程和性能指标
- 推理监控: 监控推理服务的性能和可用性
- 资源监控: 监控GPU、CPU、内存等资源使用情况
云端运维管理
- 自动化部署: 基于Kubernetes的自动化部署
- 服务发现: 实现服务的自动发现和注册
- 配置管理: 统一管理云端配置和密钥
边端部署运维（指挥调度平台部署）
边端指挥调度环境部署
边缘指挥调度平台部署
- OpenYurt集群: 部署边缘计算平台，支持边缘指挥调度任务调度
- KubeEdge/Sedna: 部署边缘AI框架，支持边缘AI能力中心
- 指挥调度引擎: 部署边缘指挥调度引擎，支持基于本地数据的任务调度
- 边缘指挥调度中心: 部署边缘指挥调度中心，支持任务调度和指挥决策
算法模型转换平台部署
- 模型转换引擎: 部署算法模型转换服务，支持通用模型到自研模型的转换
- P2P种子分发: 部署P2P种子分发系统，支持去中心化的模型分发
- 版本管理: 部署算法模型版本管理系统，支持模型版本控制和更新
- 模型转换中心: 部署模型转换中心，支持算法模型转换和分发
边缘数据处理平台部署
- 数据处理引擎: 部署端侧数据处理服务，支持边缘数据预处理和特征提取
- 边缘存储: 部署边缘数据存储系统，支持边缘数据缓存和管理
- 数据同步: 部署与云端的数据同步服务，支持云边端数据同步
- 边缘数据中心: 部署边缘数据中心，支持边缘数据处理和管理
边端监控运维
边缘服务监控
- 微调监控: 监控边缘微调算法模型的执行情况
- 数据处理监控: 监控边缘数据处理的性能
- 算力监控: 监控边缘算力的使用情况
边缘运维管理
- 边缘部署: 基于OpenYurt的边缘服务部署
- 边缘更新: 实现边缘服务的远程更新
- 边缘备份: 实现边缘数据的备份和恢复
端侧部署运维（分布式执行网络部署）
端侧分布式环境部署
分布式推理平台部署
- K3s集群: 部署轻量级容器编排平台，支持端侧分布式推理调度
- 分布式模型分割与流式推理: 部署分布式模型分割引擎、P2P模型分发系统、流式推理引擎，支持大模型的分布式分割、P2P分发、流式推理，实现边加载边推理的高效推理机制，突破单设备算力限制
- P2P网络: 部署去中心化P2P通信网络，支持无人机群协同通信
- 分布式执行网络: 部署分布式执行网络，支持无人智能协同作业
机载设备部署
- AI推理芯片: 部署Jetson系列AI芯片，支持端侧AI推理能力
- 传感器阵列: 部署摄像头、激光雷达、IMU等传感器，支持多源数据融合
- 执行器控制: 部署飞控系统、机械臂等执行器，支持无人机群协同控制
- 无人智能设备: 部署无人智能设备，支持无人机群协同作业
分布式模型分割与流式推理部署
分布式模型分割引擎部署
- 模型分割服务: 部署分布式模型分割引擎，支持模型的垂直分割、水平分割和混合分割策略
- 分割策略管理: 部署分割策略管理系统，支持动态分割策略调整和优化
- 模型依赖分析: 部署模型依赖关系分析服务，支持模型层依赖关系管理
- 分割优化: 部署分割优化服务，支持基于设备能力的智能分割策略
P2P模型分发系统部署
- P2P分发服务: 部署P2P模型分发系统，支持去中心化的模型分发
- 分发优化: 部署分发优化服务，支持大文件的传输和断点续传
- 容错处理: 部署容错处理服务，支持分发过程中的容错和恢复
- 版本管理: 部署模型版本管理系统，支持模型版本的统一管理和更新
流式推理引擎部署
- 流式推理服务: 部署流式推理引擎，支持边加载边推理的推理机制
- 动态加载管理: 部署动态加载管理服务，支持模型层的动态加载和卸载
- 流水线处理: 部署推理流水线处理服务，支持推理流水线优化
- 算力聚合: 部署算力聚合服务，支持分布式算力聚合和协同推理
端侧监控运维
分布式系统监控
- P2P网络监控: 监控P2P网络的状态和性能
- 分布式推理监控: 监控分布式推理的执行情况
- 分布式模型分割监控: 监控分布式模型分割的执行情况和性能
- 流式推理监控: 监控流式推理引擎的执行情况和性能
- 设备健康监控: 监控机载设备的健康状态
端侧运维管理
- 设备管理: 管理无人机群设备
- 网络管理: 管理P2P网络拓扑
- 任务管理: 管理分布式任务调度
- 模型管理: 管理分布式模型分割和流式推理
跨层协同部署运维
云边端通信部署
统一通信协议部署
- gRPC服务: 部署云端高性能通信服务
- 5G/专网: 部署边端低延迟通信网络
- P2P协议: 部署端侧去中心化通信协议
数据同步部署
- 数据标准化: 部署统一数据模型服务
- 数据转换: 部署跨层数据格式转换服务
- 数据同步: 部署云边端数据同步服务
跨层监控运维
全链路监控
- 云边端监控: 实现云边端全链路监控
- 性能监控: 监控各层性能指标
- 故障监控: 监控系统故障和异常
跨层运维管理
- 统一管理: 实现云边端统一管理
- 故障处理: 实现跨层故障处理
- 性能优化: 实现跨层性能优化
安全性设计
身份认证与授权
- OAuth 2.0 + JWT: 实现分布式身份认证
- 多因素身份验证: 支持多因素身份验证
- 基于角色的访问控制: 实现细粒度权限控制
通信安全
- TLS/DTLS: 实现端到端加密通信
- 证书管理: 实现证书的自动管理和轮换
- 安全密钥交换: 实现安全密钥交换机制
数据安全与隐私
- 数据加密存储: 实现数据加密存储
- 隐私保护: 实现联邦学习、差分隐私等隐私保护
- 安全审计日志: 实现安全审计日志记录
可靠性设计
服务冗余与负载均衡
- 多副本服务部署: 实现服务的高可用部署
- 自动故障转移: 实现故障的自动转移
- 健康检查和自愈: 实现服务的健康检查和自愈
故障处理策略
- 优雅降级机制: 实现系统的优雅降级
- 熔断器模式: 实现服务的熔断保护
- 重试和补偿机制: 实现重试和补偿机制
可观测性设计
日志聚合
- ELK Stack: 部署日志分析平台
- Loki: 部署轻量级日志聚合
- 结构化日志记录: 实现结构化日志记录
指标监控
- Prometheus: 部署指标收集系统
- Grafana: 部署可视化监控平台
- 自定义业务指标: 实现自定义业务指标监控
分布式追踪
- Jaeger: 部署分布式追踪系统
- SkyWalking: 部署APM监控系统
- 性能瓶颈分析: 实现性能瓶颈分析
性能与伸缩性
水平伸缩策略
- 无状态服务设计: 实现无状态服务设计
- 计算节点弹性伸缩: 实现计算节点的弹性伸缩
- 数据库读写分离: 实现数据库的读写分离
网络优化
- 带宽管理: 实现带宽管理和QoS保障（无人机间带宽限制：10MB，延迟：1-5秒）
- 网络拓扑优化: 实现网络拓扑优化
- 延迟优化: 实现延迟敏感型任务优化
CI/CD流水线设计
GitOps工作流
- 代码提交触发构建: 实现代码提交触发构建
- 自动化测试和验证: 实现自动化测试和验证
- 灰度发布和回滚: 实现灰度发布和回滚
基础设施即代码
- Terraform: 实现资源管理
- Ansible: 实现配置管理
- 环境一致性保障: 实现环境一致性保障
版本升级与灰度发布
升级策略
- 蓝绿部署: 实现蓝绿部署策略
- 金丝雀发布: 实现金丝雀发布策略
- 滚动更新: 实现滚动更新策略
容量规划
- 资源使用监控: 实现资源使用监控
- 成本优化管理: 实现成本优化管理
- 性能基准测试: 实现性能基准测试
未来演进路线图
短期目标（3-6个月）
- 核心功能实现: 实现云端算法生产、边端微调、端侧分布式执行
- 基础监控和运维: 实现基础监控和运维功能
- 性能优化: 实现系统性能优化
中期目标（6-12个月）
- 高级调度算法: 实现智能资源调度算法
- 多租户支持: 实现多租户支持
- 安全加固: 实现系统安全加固
长期目标（1-2年）
- AI驱动的智能调度: 实现AI驱动的智能调度
- 跨云平台支持: 实现跨云平台支持
- 生态集成: 实现生态集成
架构决策记录
ADR-001: 选择Kubernetes作为统一编排平台
- 状态: 已接受
- 决策: 采用Kubernetes进行容器编排
- 理由: 成熟稳定、生态丰富、技术可控
ADR-002: 采用OpenYurt作为边端核心平台
- 状态: 已接受
- 决策: 使用OpenYurt作为边端核心平台
- 理由: 边缘优化、云边协同、技术可控
ADR-003: 实现分布式模型分割与流式推理
- 状态: 已接受
- 决策: 开发分布式模型分割和流式推理机制
- 理由: 支持大模型推理、提高资源利用率、优化性能
核心API接口设计
云端算法生产API
POST /api/v1/algorithms
GET /api/v1/algorithms/{id}
PUT /api/v1/algorithms/{id}
DELETE /api/v1/algorithms/{id}
边端微调API
POST /api/v1/fine-tuning
GET /api/v1/fine-tuning/{id}
PUT /api/v1/fine-tuning/{id}
端侧分布式推理API
POST /api/v1/distributed-inference
GET /api/v1/distributed-inference/{id}
PUT /api/v1/distributed-inference/{id}
跨层协同API
GET /api/v1/cross-layer/status
POST /api/v1/cross-layer/sync
PUT /api/v1/cross-layer/config
风险分析与应对策略
技术风险
- GPU资源不足: 实施资源池化和弹性伸缩
- 网络延迟过高: 优化网络拓扑和传输协议
- 系统复杂度: 采用微服务架构和模块化设计
业务风险
- 成本控制: 实施智能资源调度和成本优化
- 性能瓶颈: 持续监控和性能优化
- 安全威胁: 多层安全防护和审计机制
运维风险
- 系统故障: 实施高可用架构和故障转移
- 数据丢失: 多重备份和恢复策略
- 版本管理: 完善的CI/CD和灰度发布机制