物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域相當廣泛，因此您需要從啟用硬件和操作系統(tǒng) （OS）、支持操作系統(tǒng)以及管理所有連接的設(shè)備的角度來看待它。

您正在設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)嗎？讓我?guī)湍愦蚝没A(chǔ)，讓你知道如何以及從哪里開始。因為如果您從一開始就沒有走上正確的道路，那么您將面臨漫長的道路，遠遠超過必要的時間。您的應(yīng)用程序?qū)椭_定您的選擇，無論是機器人、工業(yè)、制造、自動化還是其他領(lǐng)域，包括醫(yī)療設(shè)備。

首先，開源的決定可能是一個好的決定。開源不僅僅是指軟件。這是一種商業(yè)決策，也是一種文化態(tài)度。例如，在 SUSE，我們利用我們的 Linux 傳統(tǒng)，但也部署靈活的業(yè)務(wù)實踐，而不會將開發(fā)人員鎖定到任何特定的供應(yīng)商。

決策一必須與您決定在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中使用的工具相關(guān)。然后，您可以更深入地了解如何利用該選擇的工具。在某些時候，開源工具可能會遷移到商業(yè)產(chǎn)品中，關(guān)鍵是“遷移點”出現(xiàn)在適當?shù)臅r間。請注意，在某些情況下，商業(yè)權(quán)從一開始就是正確的選擇。該決定與設(shè)計團隊的經(jīng)驗、團隊愿意承擔的成本以及所需的時間框架有很大關(guān)系。

物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域相當廣泛，因此您需要從啟用硬件和操作系統(tǒng) （OS）、支持操作系統(tǒng)以及管理所有連接的設(shè)備的角度來看待它。一開始，這在本質(zhì)上不一定是垂直的，即硬件就是硬件，而操作系統(tǒng)只是操作系統(tǒng)。當您開始將事物組合在一起時，它就會在垂直應(yīng)用程序中組合在一起。

邊緣到云的連接

一個常數(shù)是邊緣到云的連接。最近，出于一些充分的理由，越來越多的智能被推到了邊緣。首先，在邊緣擁有智能可以讓您更快地做出決策。如果您的應(yīng)用程序需要實時決策，這就是您要走的路。自動駕駛和醫(yī)療設(shè)備是兩個真正需要實時決策的應(yīng)用。第二個原因是降低成本。面對現(xiàn)實吧; 長距離無線發(fā)送數(shù)據(jù)可能很昂貴。沒有辦法解決這個問題。

您幾乎可以將 Edge 視為自己的迷你服務(wù)器。事實上，今天的邊緣計算能力幾乎與幾年前的云計算能力一樣多。第二個基于邊緣的功能是預(yù)處理數(shù)據(jù)，因此您實際上向云端發(fā)送的數(shù)據(jù)更少更好，簡化了傳輸和接收，并減少了在云端處理數(shù)據(jù)所需的時間。

將所有這些放在一起，信息是您可以（相對）輕松地處理您的工作負載，將其容器化，并將其移動到物聯(lián)網(wǎng)的邊緣。這會導(dǎo)致邊緣的服務(wù)器功能類似但有限。當設(shè)備連接到您的邊緣節(jié)點時，您會啟動一個處理該工作負載的容器，并進行某種程度的處理。

例如，如果您在邊緣運行 AI 框架，您輸入數(shù)據(jù)，對其進行一些處理，然后決定是否應(yīng)該采取行動或是否需要進一步處理，從而啟動邊緣到-云交易。同時，您可以通過機器學習模型來訓(xùn)練基于 Edge 的引擎，使其更智能地應(yīng)對未來的行動/反應(yīng)。

PLC 是工業(yè)應(yīng)用的示例，其中從邊緣到云的“智能”在一個閉環(huán)中發(fā)生，從而使整個循環(huán)更加智能。傳統(tǒng)上，PLC 并不總是最智能的設(shè)備（不要告訴我們說過的 PLC）。它們基本上是使用固定功能編程的，并且僅根據(jù)特定輸入執(zhí)行該功能。將它們連接到物聯(lián)網(wǎng)并添加機器學習，您可以使用邊緣設(shè)備執(zhí)行趨勢分析。您可以根據(jù)這些趨勢采取行動?；蛘吣梢詧?zhí)行預(yù)防性維護，減少和管理設(shè)備停機時間。

最重要的是，從設(shè)計一開始就做出正確的選擇，以后會得到回報，特別是如果你使用開源的話。無論是復(fù)雜的醫(yī)療設(shè)備還是簡單的 PLC，收益都在那里。您可以利用它們。

審核編輯：郭婷