随着边缘计算的蓬勃发展,越来越多的计算任务将下沉到边缘节点,这些计算任务在边缘采集、处理并存储海量数据。伴随着数据量的不断增长,边缘有限的存储能力将不再足以支撑边缘计算所产生的数据量。传统的分布式存储系统所面向的存储场景多是大型存储机房,并且出于通用性考虑,往往同时提供文件、块、对象存储功能,而这会使得存储系统过于臃肿,运行这类存储系统会过度消耗边缘的存储和计算资源,从而影响边缘计算任务的执行效率。所以本文针对边缘存储资源有限,存储环境复杂,网络不可直达等问题,基于Kubernetes设计并实现了一种面向边缘场景的轻量化、易扩展、高可用的分布式存储系统。本文主要研究内容如下:1)考虑到传统分布式存储系统与Kubernetes关联性不强,不能充分发挥Kubernetes的原生能力,本系统将存储系统部分功能剥离,借助Kubernetes原生功能实现,从而精简传统分布式存储系统的整体架构。基于Kubernetes编写云端控制器组,实现对边缘存储资源的管理和控制。控制器组实时收集边缘的存储资源使用情况,并针对存储任务制定高效的存储计划,将存储任务下发到合适的边缘存储集群。2)边缘网络环境复杂,本系统设计并实现了一种能够跨网通信的代理服务网格框架,代理服务网格通过云端控制器组分配网段资源,在边缘以隧道的形式连通跨网的存储节点,实现边侧存储节点的水平扩展。为应对边缘过量的冗余服务网格资源占用,本文提出多代理群集分割策略,对边缘的冗余网格进行分割,从而降低边缘的资源消耗。3)针对边缘复杂多变的存储环境,设计并实现了一种多维特征存储资源调度算法,边缘存储主控服务实时收集并更新各存储节点的存储特征信息,从存储节点CPU、内存、存储空间、网络延时、近邻存储资源拓扑图等多维度计算,决定存储资源的调度分配。本系统在仿真的边缘存储环境下,分别做了功能测试和性能测试,测试结果表明,本系统的功能能够在边缘场景下正常运行,另外,通过与传统分布式存储系统进行对比,本系统具有稍好的性能。