EasyEdge 智能边缘控制台——多节点版

整体介绍

智能边缘控制台 - 多节点版（EasyEdge Intelligent EdgeConsole Center 以下简称IECC），是EasyEdge推出的边缘资源管理、服务应用与管理一站式本地化方案。

通过IECC，用户可以方便地在中心节点管理子节点：

• 边缘硬件资源的管理与监控
• EasyDL/BML/EasyEdge的SDK的 离线 / 在线激活，服务管理
• 视频流解析，接入本地和远程摄像头，网页中实时预览
• 自动监控和记录相关视频流推理事件
  

支持的系统+CPU架构包括：

• Windows x86_64 (Windows 7 ~ Windows 10，暂不支持Windows 11)
• Linux x86_64 / arm32 / arm64

支持各类常见的AI加速芯片，包括：

• NVIDIA GPU / Jetson 系列
• Baidu EdgeBoard FZ系列
• 比特大陆 Bitmain SC / SE 系列
• 华为 Atlas 系列
• 寒武纪 MLU 系列
• 其他EasyDL/EasyEdge/BML支持的AI芯片

连接说明

以下为 中心节点（控制中心）,边缘节点/子节点,摄像头的连接示意：

其中：

• 控制中心需要有固定IP，而边缘节点可以处于多级子网之下，只需IEC能够主动访问到控制中心节点即可
• 模型服务均运行于各边缘节点之上
• 摄像头均与边缘节点相连

Release Note

安装

从这里选择您需要的操作系统和CPU架构下载：

• Windows amd64 ： intel、AMD的64位x86_84 CPU
• Linux amd64 : intel、AMD的64位x86_84 CPU
• Linux arm : 树莓派等32位的ARM CPU
• Linux arm64 : RK3399、飞腾等64位的ARM CPU

或者从纯离线服务管理页可下载智能边缘控制台

以Linux为例，解压缩后目录结构如下所示：

./EasyEdge-IECC-v{版本号}-{平台}-{架构}/
├── easyedge-iecc
├── easyedge-iecc-setup.sh
├── etc
│   └── easyedge-iec.yml
└── readme.txt

Linux 系统

通过系统服务形式安装（推荐）

以管理员运行bash easyedge-iecc-setup.sh install 即可。

[setup]: sudo could not be found
[setup]: Start to install IECC...
[setup]: +  bash -c "./easyedge-iecc --com.role=hub --service=install"
[setup]: Install IECC success!
[setup]: +  bash -c "/usr/sbin/easyedge-iecc --com.role=hub --service=start"
[setup]: Start to check IECC status...
[setup]: +  bash -c "curl -s 127.0.0.1:8602 >/dev/null"
[setup]: +  bash -c "curl -s 127.0.0.1:8602 >/dev/null"
[setup]: +  bash -c "curl -s 127.0.0.1:8602 >/dev/null"
[setup]: +  bash -c "/usr/sbin/easyedge-iecc --com.role=hub --service=status | grep running > /dev/null 2>&1"
[setup]: IECC status: OK!
[easyedge-iecc]: default configure file: /etc/easyedge-iecc/easyedge-iecc.yml
[easyedge-iecc]: default log dir: /var/log/easyedge-iecc/
[easyedge-iecc]: service usage: service easyedge-iecc { start | stop }
[setup]: Done!

出现IECC status: OK!字样，表示安装成功。

• 日志： /var/log/easyedge-iecc/easyedge-iecc.log
• 系统配置：/etc/easyedge-iecc/easyedge-iecc.yml
• 服务启动/停止：service easyedge-iecc { start | stop } (不同操作系统内可能不同，具体命令参考安装日志)
• 配置服务自启动：可根据不同操作系统参考这里进行对应配置

可通过 bash easyedge-iecc-setup.sh uninstall 来卸载，以及bash easyedge-iecc-setup.sh upgrade来升级为当前安装包的版本

自定义安装（不推荐）

自定义安装仅限于 安装脚本无法识别您的操作系统的情况。

• 拷贝 ./EasyEdge-IECC-v{版本号}-{平台}-{架构}/ 整个目录至自定义文件夹，如/opt/EasyEdge-IECC
• 进入到 /opt/EasyEdge-IECC
• 通过 nohup 等方法运行 ./easyedge-iecc --com.role=hub amd64: intel、AMD的64位x86_84 CPU arm：树莓派等32位的ARM CPU * arm64：RK3399、飞腾等64位的ARM CPU
• 日志： ./log/easyedge-iecc.log
• 系统配置：./etc/easyedge-iec.yml

Windows 系统

打开命令行（非powershell）运行 easyedge-iecc-setup.bat install。

注：如果遇到hang住的情况，可修改命令行配置

验证安装：

启动之后，打开浏览器，访问 http://{设备ip}:8602 即可：

更新服务：

停止服务，下载最新的安装包，替换二进制可执行文件，启动服务。

注：

1. 中心节点更新到新版之后，已连接的边缘节点会自动跟随中心节点，自我升级到同样的版本。
2. 报错: Text file busy. 一般是因为服务没有停止。

使用流程

①配置对外服务IP地址

• 中心节点所在机器可能存在多网卡，由于边缘节点需要连接中心节点，因此需要配置对外服务IP地址，确定唯一的对外IP
• 导航栏点击「设置」-「系统设置」，设置对外服务IP地址，候选列表为扫描到的IP地址

②注册并激活边缘节点

• 导航栏点击「边缘资源中心」-「边缘节点」，点击页面中的「添加边缘节点」按钮
  
• 注册边缘节点，填写基本信息

• 激活边缘节点，根据边缘节点上是否安装智能边缘控制台-单节点版（IEC）分两种激活方式

  • 边缘节点未安装IEC：复制提供的命令，在边缘节点的终端中输入执行（命令会自动在当前目录，下载单节点版IEC并注册到控制中心）。终端命令执行完成后，在下方校验激活结果，如结果通过即可完成边缘节点的激活
    
  • 边缘节点已安装IEC：记录页面中提供的IP地址和Token
    
  • 在边缘节点的IEC-系统设置中，打开多节点模式开关，将刚才记录的IP地址和Token填入其中，建立连接
    
• 成功激活后可在边缘节点页面中看到一行状态为在线的记录
  

③上传并下发模型服务

• 导航栏点击「模型服务中心」-「模型服务管理」,已添加的模型服务页面中点击「添加模型服务」
  
• 上传来自于EasyDL/BML的SDK，目前仅支持Windows/Linux的SDK
  
• 添加成功后可在已添加的模型服务页面查看添加的模型服务SDK
• 在模型服务SDK上传成功以及边缘节点也添加激活过后，即可将模型服务下发至边缘。点击导航栏-下发模型服务，选择已添加的模型服务，选择下发的目标节点（支持多节点批量下发）进行模型服务下发
  
• 确定下发配置后，填入模型服务在边缘节点联网激活运行的序列号（支持批量导入）即可完成模型服务下发，序列号可在智能云控制台获取。离线激活的过程可参考IECC中的具体指引
  

• 完成上述流程后即可在模型服务管理-已下发的模型服务列表中查看记录，并进行下一步应用功能体验

  注：完成此步骤后即可在边缘节点进行二次集成已下发的模型服务，具体的集成方式可在文档-某图像任务类型-模型发布中查找对应的SDK开发文档进行集成开发

下发时可以通过高级配置设置服务运行的host和port。若不设置，默认host为0.0.0.0，port为系统随机分配的可用端口

④配置摄像头

Step ④ - ⑦ 描述的是如何使用IECC可视化进行视频流式推理与应用，对此有需求的用户建议详细查看后续步骤内容。如仅需对下发的模型服务进行二次集成的用户无需进行后续操作，参考SDK对应的开发文档进行集成即可

• 首先需要确定边缘节点已经接入物理摄像头，可通过USB插口接入，也可通过RTSP/RTMP流式协议接入。在摄像头设备页面点击添加摄像头按钮，填写对应的信息添加摄像头。支持设置摄像头的运行时间以及摄像头的抽帧频率
  
• 添加完成后可在摄像头设备页面查看记录
  
• 点击预览可查看摄像头预览画面
  

⑤配置告警规则

• 导航栏点击「事件中心」-「事件记录」，切换至「告警规则管理」tab。点进创建告警规则
• 选择要关联的模型服务，并配置产生告警不同标签需要满足的阈值条件

⑥模型服务接入视频流预测

• 点击「本地模型服务」-「模型服务管理」中，所需接入预测的服务的「接入摄像头」
• 在弹出的弹窗中选择第④步中添加的摄像头，并选择第⑤步中创建的告警规则，此时点击确认即可在「摄像头管理」中的实时预览功能中查看摄像头预测结果

⑦视频事件告警

• 可在事件中心-事件记录中查看满足时间告警条件的图片记录
  
  

高级配置说明

在系统设置 - 高级，可以修改控制中心的高级系统配置

# IECC 控制中心系统配置
# ----------- 高级配置一般无需修改 ------------
#  ！！！注意！！！ 请确保理解配置项含义后再做修改
version: 3

com:
  # hub: 作为中心节点模式启动。  edge: 作为子节点启动
  role: hub
  # 硬件利用率刷新时间间隔： 过低的刷新间隔可能会消耗CPU资源。
  hardwareUsageRefreshSecond: 60
  # IECC保存SDK等资源的路径：可填写 "default", 也可以直接填写绝对路径
  appDataFolder: /var/lib/easyedge-iecc/appdata
  # 是否开启DEBUG模式：开启之后，将会打印大量日志，便于追踪系统问题
  debug: no
  # 是否需要用户名/密码登陆，强烈建议打开！(默认用户名/密码为 admin/easyedge)
  loginEnabled: yes
  # 登录有效时间，单位秒
  sessionMaxAge: 3600

logging:
  # 是否把日志打印到控制台
  toStd: no
  # 是否把日志输出到文件。关闭后，将无法在页面中正确显示系统日志
  toFile: yes
  #  loggingFile: /var/log/easyedge-iecc/easyedge-iecc.log
  loggingFolder: /var/log/easyedge-iecc/
  # 0:info;   -1:debug;   -2:verbose
  level: -1

webservice:
  # WEB服务的监听端口
  listenPort: 8602
  listenHost: 0.0.0.0

commu:
  mqServer:
    host: 0.0.0.0
    port: 8632
    HTTPPort: 8620
    maxPayload: 8388608
    pingIntervalSecond: 30
  # 普通消息等待respond的超时时间
  respondWaitTimeoutSecond: 2
  nodeRefreshIntervalSecond: 30

# 数据库相关配置
db:
  sqliteDbFile: /var/lib/easyedge-iecc/easyedge-iecc.db
  hubDbFile: /var/lib/easyedge-iecc/easyedge-iecc.hub.db
  eventDbFile: /var/lib/easyedge-iecc/easyedge-event.db
  hubEventDbFile: /var/lib/easyedge-iecc/easyedge-event.hub.db
  fileServerDbFile: /var/lib/easyedge-iecc/easyedge-fileserver.hub.db
  nodeMonitorDbFile: /var/lib/easyedge-iecc/easyedge-nodemonitor.hub.db

# 推流相关配置
mediaserver:
  flvPort: 8613
  rtmpPort: 8614

# 文件服务器相关配置
fileserver:
  root: /var/lib/easyedge-iecc/fs

FAQ

启动服务后，进程中出现两个easyedge-iecc进程

这是正常现象，IECC通过守护进程的方式来完成更新等操作。

启动服务时，显示端口被占用port already been used

通过修改 easyedge-iecc.yml文件的配置后，再重新启动服务。

安装服务时，报错permission denied

请以管理员身份运行安装程序。

添加SDK时，报错 SDK不支持该硬件。 SDK not supported by this device

一般是因为使用的SDK跟硬件不匹配，如 GPU的SDK，硬件没有GPU卡。 对于Jetson，也可能是Jetpack版本不支持，可以通过查看 本机Jetpack版本和SDK支持的Jetpack版本列表（cpp文件中的文件名来查看）来匹配。