关于某项目边缘设备的独立部署改造方案

1、业务背景

现有某卷烟厂项目，边端 WPCS盒子(一种小型服务器)上部署了 MC 代理(一个 Java 服务)、恒定模型(一个 Python 服务)、策略模型(一个 Python 服务)，这三个服务的启动停止本来是通过文龙平台的 K8S 进行管理的。

文龙平台：比如工厂有两个车间，它们内部的局域网不互通，而文龙平台即是站在这一堵墙上的系统，它拥有双网卡，可以分别和两个车间的网络进行通讯。

2、需求目标

由于客户的要求及现场一系列原因，导致 WPCS盒子 的网络和文龙平台无法再打通，因此这三个服务需要脱离文龙平台进行独立部署。

3、需求分析

本想着重新打包，不再用 K8S 镜像的方式启动，而是用 docker 容器启动，但退一步讲，原来是通过文龙的 K8S 启动的，它无非也是通过内部命令+镜像进行启动的，现在镜像依然还在，我们只需要定义一套启动命令不就可以了嘛！

为什么对重新打包这么敏感？因为这意味着要重新把几十个G的镜像文件通过速度巨慢的 VPN 传输到客户现场内网中...

4、解决方案

（1）MC 的启动脚本：

#!/bin/bash
docker rm -f mcproxy
docker run --name mcproxy \
        --restart=always \
        -p 31092:18092 \
        --memory 2g \
        --env LANG=C.UTF-8 \
        --env EVN_URL_CORR=http://172.16.25.172:32532 \
        --env EVN_URL_STRATEGY=http://172.16.25.172:32535 \
        --env REDIS_IP=172.16.25.172 \
        -v /etc/timezone:/etc/timezone:ro \
        -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
        -v /app/h2:/root/app/h2 \
        -v /app/k8s/download/strategy_temp:/app/k8s/download/strategy_temp \
        -v /app/k8s/download/models_temp:/app/k8s/download/models_temp \
        -v /app/k8s/download/strategy:/app/k8s/download/strategy \
        -v /app/k8s/download/models:/app/k8s/download/models \
        -v /app/k8s/download/z_dlearn_rest/saved_model:/app/k8s/download/z_dlearn_rest/saved_model \
        -v /home/cmes/docker/extent:/app/strategy/extent \
        -d 10.114.185.53:52523/mc:3.8.14

（2）sklearn 的启动脚本：

#!/bin/bash
docker rm -f sklearn
docker run -id --name sklearn \
        --privileged=true \
        --restart=always \
        -p 32532:13501 \
        -e PYTHONIOENCODING=utf-8 \
        -v /app/k8s/download/z_dlearn_rest/saved_model:/home/cmes/z_dlearn_rest/saved_model \
        -d 10.114.185.53:52523/sklearn:3.8.2a \
        nohup /opt/conda/bin/python /home/cmes/z_dlearn_rest/dlearn_rest_async/app_v3_container.pyc >>/dev/null 2>&1 &

（3）策略的启动脚本：

#!/bin/bash
docker rm -f dlearn_image
docker run -id --name dlearn_image \
        --privileged=true \
        --net=host \
        --restart=always \
        -c 4 \
        -e TZ='Asia/Shanghai' \
        -v /app/k8s/download/strategy/:/app/k8s/download/strategy/  \
        -v /home/cmes/docker/extent/:/app/strategy/extent/ \
        -d 10.114.185.53:52523/dlearn_py_image:3.5.3 nohup python3 -u /app/dlearn_py_image_bk/webapi.pyc -port 32535 -proxys=detect^8090,agegender^8091,classifier^8092,paddle^8093,yolov5^8101,deeplab^8102,pointrec^8104  >> /dev/null 2>&1 &