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   notice:
-    title: 5G + IoT 场景下云原生的应用与思考
+    title: Yatai —— 云原生上的 MLOps 平台
     tag: 预告
-    time: 2022 年 04 月 14 日晚 8 点
+    time: 2022 年 04 月 21 日晚 8 点
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-    title: 使用 KubeKey 进行闪电交付
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+    title: Kubernetes 中的流量管理和服务发现
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     tag: 结束
 
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+    - title: 5G + IoT 场景下云原生的应用与思考
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+      createTime: 2022.04.14
+      group: 直播回放 
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     - title: Kubernetes 中的流量管理和服务发现
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 B 站  http://live.bilibili.com/22580654
 
+## PPT 下载
+
+可扫描官网底部二维码，关注 「KubeSphere云原生」公众号，后台回复 `20220414` 即可下载 PPT。
+
+## Q & A 
+
+### Q1：部署问题：EdgeCore 是不是只用部署 Docker，用不用加入 K8s Worker 角色中？需要 kubeadm join 后再安装 EdgeCore 程序么？
+
+A：EdgeCore 相当于轻量级 Kubelet，在边缘侧主动连接云端 Cloudcore，由 Cloudcore 代为注册或连接到 K8s 集群中，即加了 K8s 集群，成为 Worker 角色。
+
+kubeadm 只是个安装工具，它会向指定地址下载 EdgeCore 安装包，并检查本地主机环境，为 EdgeCore 生成默认的配置文件，然后启动 EdgeCore 进程。EdgeCore 启动后连接 Cloudcore，加入云端 K8s 集群，然后就可以接受云端的 Pod 部署了。
+
+### Q2：两个平台如何保持数据一致性？
+
+A： 不知是指哪两个平台，这里都说明一下。
+
+自研边缘管理平台没有使用 KubeEdge 的 IoT 相关功能，所以 IoT 相关数据不存在数据一致性问题。
+
+K8s 的节点和自研边缘管理平台的网关进行一对一绑定，KubeEdge+K8s 负责节点管理和应用生命周期管理，IoT 边缘管理平台负责网关设备管理，网关是节点在 IoT 平台的影子概念，用来作为终端设备的拓扑模型。如果是人为故意去删除节点或者网关其中一个而破坏了绑定关系，确实会导致数据不一致。
+
+我们只使用了 K8s 来纳管边缘节点和部署边缘应用，也就只用到了 KubeSphere 对 K8s 资源的封装接口。我们有自研边缘应用市场，和 KubeSphere 云应用商店不冲突 。所以和 KubeSphere 平台不存在数据一致性问题。
+
+### Q3：项目选择 KubeEdge 而没有选择 K3s，是怎么考量的？
+
+A：EdgeCore 官方声称只需要 256M+1C 即可运行——当然如果还再运行几个边缘应用，可能需要 512M 内存以上——主要是它只有一个可执行二进制，可以方便地进行交差编译，运行在轻量级资源受限的嵌入式盒子上。而 K3s 虽然声称是一个简化版的轻量 K8s 集群，但仍然是一个集群，需要在边缘侧安装部署多个集群所需组件，自然对边缘主机的资源要求相对 EdgeCore 来说较高。
+
+K3s 平台侧强依赖其 Rancher 产品，云端管理 API 是 Rancher 自定义的。而 KubeEdge 是对 K8s 的无缝扩展，其云端管理 API 就是 K8s API，不增加学习负担。
+
+在边缘集群问题上，KubeEdge 近半年提取出了 EdgeMesh，可以在边缘节点分组基础上，模拟出一个边缘集群。在这种场景下，边缘侧也就两个可执行二进制进程，相对于 K3s 来说仍然更轻量化，安装也方便。EdgeMesh 可以按需以边缘应用的方式从云端部署下来。也就是在资源受限的单节点上，只需要跑一个 EdgeCore；如果需要边缘集群，再部署一个 EdgeMesh 就行。
+
+### Q4：现在支持的 Linux 系统有点少，这点后续会有更多支持么？
+
+A：EdgeCore 目前支持的 CPU 架构包括：AMD64（x86_64）、ARM64、ARM。支持的操作系统有：Ubuntu、CentOS、Archlinux、OpenWrt 等。如果遇到了不支持的 Linux 系统，可以使用源码包本地编译和交叉编译脚本，自行编译。
+
+边缘异构场景比较多，而云端组件支持主流系统即可，所以 Cloudcore 支持 Ubuntu、CentOS 已经够用。
\ No newline at end of file
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+---
+title: Yatai —— 云原生上的 MLOps 平台
+description: 简要介绍 MLOps 的现状和困境以及 BentoML 是如何思考和解决这些问题的，进一步引出 Yatai 如何配合 BentoML 把模型部署带进云原生领域。
+keywords: KubeSphere, Kubernetes, MLOps, Yatai, BentoML
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+## 分享内容简介
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+简要介绍 MLOps 的现状和困境以及 BentoML 是如何思考和解决这些问题的，进一步引出 Yatai 如何配合 BentoML 把模型部署带进云原生领域。
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+## 讲师简介
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+管锡鹏（yetone），曾就职于豆瓣、旷视，现在在 BentoML 担任全栈开发工程师。
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+## 分享大纲
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+![](https://pek3b.qingstor.com/kubesphere-community/images/yatai0421-live.png)
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+## 直播时间
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+2022 年 04 月 21 日 20:00-21:00
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+## 直播地址
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+B 站  http://live.bilibili.com/22580654
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Binary files a/static/images/live/cloudnative-live-banner.png and b/static/images/live/cloudnative-live-banner.png differ