在上一篇《如何写一个树莓派的驱动来控制GPIO LED》中我们分享了驱动的编写方法。虽然实现了控制，但是驱动只能在本地执行，不具有任何的可扩展性。尤其是当设备数量多了以后管控难度将急剧增加。

这一直是一个物联网开发者的难题。那么有什么办法可以大批量，模块化的接入类似驱动的设备呢？

欢迎来到边无际的这一系列的第二篇分享——如何用Shifu Framework来接入一个私有驱动物联网设备。

简介

本文是一个使用Shifu接入树莓派Python驱动的指南，其中包含Shifu Framework, Docker, Linux, Kubernetes的基本操作，任何开发者都可以阅读本文来学习Shifu Framework的开发方法。
文中的Shifu Framework架构如下：
北向通过”deviceshifu-http-http”向上开放HTTP API接口，南向通过”rpio-gpio-driver”来和实际设备交互。

目标

1. 在树莓派上安装k3s集群并安装Shifu Framework

2. 打包树莓派LED驱动到一个容器镜像

3. 在Shifu中部署树莓派LED的数字孪生

4. 实现对树莓派LED的远程自动化管控

本次分享中用到的设备有：

1. 树莓派 （本文中用到的为Raspberry Pi 3B+），运行着64位的Raspberry Pi OS

2. 上篇文章连接的电路

需要的基本知识：

· 基本的Python
· Linux命令行基本操作（创建一个文件，安装应用，SSH，运行一个程序）
· Docker/containerd基本操作
· K8s/K3s基本操作

步骤

第一步：安装K3s

首先我们要在树莓派中运行一个Kubernetes集群，这里并不限制用户使用的版本，但是为了节省资源本文中使用的是k3s

本文参考的是安装教程
https://rancher.com/docs/k3s/latest/en/quick-start/

具体步骤本文将不涉及。在今后的分享中将会带着大家进行详细的安装讲解，尽情期待。

安装完毕后，执行“kubectl version”查看当前kubernetes版本：

利用“kubectl get nodes”查看当前集群的状态，显示”Ready”即表示集群可以使用:

至此，k3s安装结束。

第二步：安装Shifu

首先将Shifu项目克隆到本地，项目地址为: https://github.com/Edgenesis/shifu.git

执行命令为：git clone https://github.com/Edgenesis/shifu.git

下面通过“kubectl apply -f shifu/k8s/crd/install/shifu_install.yml”即可一键将Shifu部署到k3s集群中：

再次执行“kubectl get pods -A”，即可看到Shifu Framework的控制器被部署到集群中：

我们也可以通过“edgedevices”这个CRD来管理设备资源（当前没有设备）：

至此，Shifu安装完毕。

第三步：打包驱动

我们需要利用Shifu提供的一个小工具来实现可以远程操纵本地驱动，详细的教程请看：

https://github.com/Edgenesis/shifu/tree/main/driver_util

这个小工具实现了将用户/程序发送来的HTTP请求转换到本地命令行来执行。

教程里面提供了一个驱动示例，路径为

https://github.com/Edgenesis/shifu/blob/main/driver_util/examples/simple-alpine/Dockerfile.sample

内容如下：

可以看到实例Dockerfile分两部分，首先是用“golang”这个镜像来编译Shifu提供的“http_to_ssh_stub.go”来实现HTTP到SSH命令行的转换。接着是利用一个空的“alpine”镜像，配置SSH来供演示。

接下来让我们来正式操作。

考虑到树莓派的性能局限，本次编译将从电脑端执行，将编译好的镜像推送到Docker Hub来供远程调用即可。

首先，我们建立一个新的文件夹，这里用的是“dev”，然后将上一篇文章中使用到的树莓派LED驱动保存到该目录：

-- led_driver.py

驱动内容不变

从Shifu项目的“driver_util/examples/simple-alpine/”目录下将“Dockerfile.sample”复制到“dev”目录下：

dev/
├── Dockerfile.sample
└── led_driver.py

更改以下字段将第二部的镜像从“alpine”改为“python:alpine”，安装“RPi.GPIO”的Python库

最后将Python驱动拷贝到运行容器中，新的Dockerfile如下，改动的地方已用红字标记出来

FROM golang:1.17.1 as builder
WORKDIR /
 ENV GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
ENV GO111MODULE=on
ENV GOPRIVATE=github.com/Edgenesis
 COPY driver_util driver_util
 WORKDIR /driver_util
RUN go mod download
 # Build the Go app
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=$(go env GOOS) GOARCH=$(go env GOARCH) gobuild -a -o /output/http2ssh-stub http_to_ssh_stub.go
 FROM python:alpine
 RUN apk add --no-cache --update openrc openssh \
    && mkdir -p /run/openrc \
    && touch /run/openrc/softlevel \
    && sed -ie "s/#PubkeyAuthentication/PubkeyAuthentication/g"/etc/ssh/sshd_config \
    && sed -ie "s/#PasswordAuthenticationyes/PasswordAuthentication no/g" /etc/ssh/sshd_config \
    && sed -ie "s/AllowTcpForwardingno/AllowTcpForwarding yes/g" /etc/ssh/sshd_config \
    && echo"PubkeyAcceptedKeyTypes=+ssh-rsa" >>  /etc/ssh/sshd_config\
    && ssh-keygen -A \
    && passwd -d root \
    && mkdir ~/.ssh \
    && while ! [ -e/etc/ssh/ssh_host_rsa_key.pub ]; do sleep 1; done \
    && cp /etc/ssh/ssh_host_rsa_key.pub~/.ssh/authorized_keys
 RUN apk add --no-cache -Uu --virtual .build-dependencies libffi-devopenssl-dev build-base musl \
    && pip3 install --no-cache --upgrade RPi.GPIO\
    && apk del --purge .build-dependencies \
    && apk add --no-cache --purge curlca-certificates musl \
    && rm -rf /var/cache/apk/* /tmp/*
 WORKDIR /root/
 COPY --from=builder /output/http2ssh-stub http2ssh-stub
COPY --from=builder/driver_util/examples/simple-alpine/docker-entrypoint.sh docker-entrypoint.sh
COPY dev/led_driver.py led_driver.py
RUN chmod +x docker-entrypoint.sh
 # Command to run the executable
ENTRYPOINT ["./docker-entrypoint.sh"]

接下来我们来打包封装Docker镜像，因为树莓派的CPU是ARM64的处理器，本文中编译使用的电脑为x86，所以我们需要使用Docker的buildx功能来进行镜像构建，有关buildx的教程本文就不再叙述，需要的话可以移步：

https://docs.docker.com/buildx/working-with-buildx/

利用“docker buildx build --platform=linux/arm64 -f dev/Dockerfile.sample . -t edgehub/rpi-gpio-driver:v0.0.1 --push”来构建镜像并推送到docker hub中。

至此，镜像打包部分完成。

后期我们将提供一键打包模块，让这一步简单到填写一个配置文件+一行命令即可，尽情期待😊

第四步：部署设备孪生到树莓派中

有了镜像以后，我们可以将数字孪生部署到集群中，下面我们来准备部署所需要的文件。

首先是一个Kuberenetes Deployment YAML文件，用来运行deviceShifu和驱动的Pod：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
  name: edgedevice-rpi-gpio-deployment
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
  template:
    metadata:
      labels:
        app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
    spec:
      containers:
      - image: edgehub/deviceshifu-http-http:v0.0.1
        name: deviceshifu-http
        ports:
        - containerPort: 8080
        volumeMounts:
        - name: edgedevice-config
          mountPath: "/etc/edgedevice/config"
          readOnly: true
        env:
        - name: EDGEDEVICE_NAME
          value: "edgedevice-rpi-gpio"
        - name: EDGEDEVICE_NAMESPACE
          value: "devices"
      - image: edgehub/rpi-gpio-driver:v0.0.1
        name: driver
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/gpiomem
          name: gpiomem
        securityContext:
          privileged: true
        ports:
        - containerPort: 11112
        env:
        - name: EDGEDEVICE_DRIVER_SSH_KEY_PATH
          value: "/etc/ssh/ssh_host_rsa_key"
        - name: EDGEDEVICE_DRIVER_HTTP_PORT
          value: "11112"
        - name: EDGEDEVICE_DRIVER_EXEC_TIMEOUT_SECOND
          value: "5"
        - name: EDGEDEVICE_DRIVER_SSH_USER
          value: "root"
      volumes:
      - name: edgedevice-config
        configMap:
          name: rpi-gpio-configmap-0.0.1
      - name: gpiomem
        hostPath:
          path: /dev/gpiomem
      serviceAccountName: edgedevice-sa
			```
	
请注意在Deployment文件中我们为了在容器中使用树莓派的GPIO，需要在容器的“securityContext”中加入“privileged: true”再通过volume的形式将树莓派的“/dev/gpiomem”挂载到容器中。

一个Kubernetes Service YAML文件，用来将deviceShifu的请求从域名代理到真正的Pod：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
labels:
app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
name: edgedevice-rpi-gpio
namespace: default
spec:
ports:

• port: 80
  protocol: TCP
  targetPort: 8080
  selector:
  app: edgedevice-rpi-gpio-deployment
  type: LoadBalancer

一个Kubernetes ConfigMap YAML文件，用来配置deviceShifu：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: rpi-gpio-configmap-0.0.1
namespace: default
data:
driverProperties: |
driverSku: RaspberryPiB+
driverImage: edgenesis/rpi-gpio-python:v0.0.1
driverExecution: "python led_driver.py"
instructions: |
pin:
operate:
help:

Telemetries are configurable health checks of the EdgeDevice

Developer/user can configure certain instructions to be usedas health check

of the device. In this example, the device_health telemetry ismapped to

“get_status” instruction, executed every 1000 ms

telemetries: |
device_health:
properties:
instruction: help
initialDelayMs: 1000
intervalMs: 1000

在ConfigMap中我们需要配置驱动的执行路径，因为在生成镜像时我们将Python文件直接放到了默认路径下，在这里填写“python led_driver.py”即可。如果驱动是一个二进制文件的话这里直接填写二进制的目录即可。

一个Shifu EdgeDevice YAML文件，用来生成设备孪生：

apiVersion: shifu.edgenesis.io/v1alpha1
kind: EdgeDevice
metadata:
name: edgedevice-rpi-gpio
namespace: devices
spec:
sku: "RaspberryPi 3B+"
connection: Ethernet
address: 0.0.0.0:11112
protocol: HTTPCommandline

将这四个文件放到树莓派中，目录内容如下：

led-deploy/
├──deviceshifu-rpi-gpio-configmap.yaml
├──deviceshifu-rpi-gpio-deployment.yaml
├──deviceshifu-rpi-gpio-service.yaml
└──edgedevice-rpi-gpio-edgedevice.yaml

利用“kubectl apply -f<dir>” 即可将deviceShifu部署到k3s集群中:
![file](//img1.sycdn.imooc.com/62b444a500019bf304730088.png)

接着通过“kubectl get pods”来查看运行状态：
![file](//img1.sycdn.imooc.com/62b444a50001442c06630085.png)

通过“kubectl  get edgedevices -n devices”来查看集群中的所有设备孪生：
![file](//img1.sycdn.imooc.com/62b444a60001300605690051.png)

再通过describe，即可查看数字孪生的详细信息：
![file](//img1.sycdn.imooc.com/62b444ab000121fc07630781.png)

Note：在这里你可以注意到代表设备状态的字段”Edgedevicephase”是”Failed”的状态，这是一个目前已知的bug，我们将会尽快修复！

接下来我们就可以和设备互动了，在这里我们部署一个nginx容器来代表实际场景中的应用

部署命令为：“kubectl run nginx --image=nginx”

接着执行“kubectl exec -it nginx -- bash”进入nginx的命令行：
![file](//img1.sycdn.imooc.com/62b444ab0001827605340043.png)

最后，利用curl来给设备发送命令，驱动接受的命令格式为:
```python led_driver --pin <x> --operate <on/off>``

利用Shifu来发送命令的话将由HTTP转换到命令行，请求地址写法为:
```http://edgedevice-rpi-gpio/pin?flags_no_parameter=<pin>,--operate,<on/off>···

最后一步：运行效果

程序通过直接给设备的域名发送HTTP请求，即可操控LED灯泡的亮/灭

至此，将树莓派驱动接入Shifu的教程编写完毕

**总结**

在此篇文章中，我们实现了将一个用于操控树莓派GPIO的Python本地驱动接入Shifu Framework，实现可以用HTTP来远程直接操控。

可以看到，对于私有，甚至于二进制文件Shifu也可以轻松接入。Shifu Framework的延展性可以让物联网开发者拥有无限的可能。

非常感谢您看到了这里，我们期待您的反馈，如果觉得文章写得不错或者有任何建议请毫不犹豫地留言。