在由兩部分組成的系列文章的第一部分中，我們將討論現(xiàn)代、分布式、物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用程序開發(fā)、部署和持續(xù)支持所面臨的挑戰(zhàn)。具體涉及的是跨我們稱之為技術(shù)“孤島”的開發(fā)挑戰(zhàn)，以及跨云、霧和邊緣計算節(jié)點進行安全可靠部署以滿足現(xiàn)代應(yīng)用需求的挑戰(zhàn)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)市場的成熟，本文將考慮出現(xiàn)一個跨越網(wǎng)絡(luò)的抽象層和計算模型。這些可以從單個統(tǒng)一的程序員角度跨異構(gòu)計算端點和通信層網(wǎng)絡(luò)進行應(yīng)用程序和系統(tǒng)開發(fā)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速崛起，以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的生產(chǎn)和多樣性的增加，我們已經(jīng)看到創(chuàng)新技術(shù)大大提高了生產(chǎn)力和/或產(chǎn)生了全新的商業(yè)模式。與此同時，現(xiàn)代嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)解決方案是分布式和異構(gòu)的，硬件目標(biāo)包括低功耗8位MCU，輕量級但功能強大的網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)以及互聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)器的近乎無限的資源。

現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)解決方案需要跨不同開發(fā)平臺或“孤島”的專業(yè)知識。我們使用術(shù)語“孤島”來表示分段的開發(fā)和部署流程以及實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的物聯(lián)網(wǎng)解決方案所需的工具。隨著開發(fā)從云轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)中的嵌入式組件，需要越來越專業(yè)化和昂貴的人才，這些人才仍然被鎖定在給定的開發(fā)孤島中。這是因為開發(fā)高效、安全和可靠的嵌入式軟件仍然需要高度專業(yè)化的知識，而這些知識伴隨著陡峭且通常成本高昂的學(xué)習(xí)曲線。

很多時候，云和應(yīng)用程序開發(fā)人員認為理所當(dāng)然的高級抽象并沒有找到嵌入式開發(fā)的方式。也就是說，在跨多個團隊、工具和目標(biāo)開發(fā)和部署功能時保持敏捷性即使不是不可能，也是很困難的——后勤挑戰(zhàn)減緩了產(chǎn)品實施和創(chuàng)新的步伐。

這個問題的實際體現(xiàn)可能是一個現(xiàn)代無人機平臺，包括用于數(shù)據(jù)收集的云服務(wù)器，高性能網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)以及本地設(shè)備上的網(wǎng)絡(luò)。此外，無人機本身可能由一個強大的應(yīng)用處理器組成，可能運行Linux或其他操作系統(tǒng)，各種裸機8位MCU處理功能，如無刷電機控制，以及各種GPU，攝像頭和具有不同可編程性的硬件加速器。

許多行業(yè)參與者已經(jīng)開始認識到這個快速增長的問題，例如英特爾公司，他最近表示，“嵌入式和物聯(lián)網(wǎng)之間的一個關(guān)鍵區(qū)別是連接性。我們正在從孤立的設(shè)備過渡到一組能夠感知周圍環(huán)境的連接設(shè)備。

“如果你考慮所有進行分析的加速器 - CPU，圖形，視頻加速器，深度學(xué)習(xí)引擎，FPGA - 你談?wù)摰氖?-5種不同的編程環(huán)境。這與舊的工具環(huán)境不同。工具的完成方式必須允許開發(fā)人員盡可能無縫地在云、網(wǎng)關(guān)和設(shè)備的所有這些加速器之間移動工作負載和加速。

物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)

有些人可能會說，物聯(lián)網(wǎng)的革命也可以被認為是由DoT或物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的。因此，收集、過濾、規(guī)范化、處理和存儲數(shù)據(jù)的高效、經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)該是任何物聯(lián)網(wǎng)部署的核心。

對于許多企業(yè)而言，云已成為分析、存儲和可視化物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的主要選擇。然而，由于延遲，可用性，成本和隱私等明顯原因，大多數(shù)人都會同意某些處理需要在數(shù)據(jù)源（即物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）附近完成，其中包括邊緣和霧計算。結(jié)果是，在許多情況下，構(gòu)建、部署和支持端到端 IoT 數(shù)據(jù)管道是一種平衡行為，用于決定應(yīng)該在云中完成什么，哪些應(yīng)該在邊緣或其他地方完成，跨越多個開發(fā)目標(biāo)、生態(tài)系統(tǒng)和開發(fā)人員資源。

這部分是由于云中的部署是眾所周知的，特別是因為像AWS這樣的云供應(yīng)商已經(jīng)通過各種工具和服務(wù)進行了大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和渲染，變得越來越萬無一失。對于大多數(shù)企業(yè)來說，如何在邊緣最好地構(gòu)建、部署和支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算基礎(chǔ)設(shè)施仍然是一個最佳實踐，幾乎沒有指導(dǎo)或誤導(dǎo)的原則。這在一定程度上與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的異構(gòu)性有關(guān)，這些系統(tǒng)在硬件和軟件架構(gòu)、軟件打包和安全功能方面可能大不相同。

具有類似重要性和當(dāng)今該領(lǐng)域的一大缺失部分是以數(shù)據(jù)為中心的邊緣計算基礎(chǔ)架構(gòu)。此類基礎(chǔ)設(shè)施需要能夠：

標(biāo)準(zhǔn)化 IoT 數(shù)據(jù)的引入和規(guī)范化方式

提供劃分和分配數(shù)據(jù)處理工作負載的系統(tǒng)方法

自動擴展數(shù)據(jù)處理任務(wù)，以適應(yīng)各種數(shù)據(jù)復(fù)雜性和數(shù)量

簡化 AI/ML 推理函數(shù)的構(gòu)建方式并將其部署到邊緣

開發(fā)和部署挑戰(zhàn)

市場上有一些袖珍解決方案可以解決其中一兩個挑戰(zhàn)。例如，AWS 綠草服務(wù)允許您在嵌入式邊緣網(wǎng)關(guān)上運行微服務(wù)（以 Lambda 函數(shù)的形式）;Azure IoT Edge 提供類似功能，但顯式容器化應(yīng)用的形式除外。

然而，在撰寫本文時，這些服務(wù)包含了物聯(lián)網(wǎng)和邊緣部署的過度簡化模型，并且在將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到云之前，目前無法在大型物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理功能。

這部分是由于這些開發(fā)人員已經(jīng)強烈接受了構(gòu)建安全云支持的Web應(yīng)用程序的復(fù)雜，敏捷的開發(fā)方法，而嵌入式世界在很大程度上已經(jīng)落后了。云和應(yīng)用程序開發(fā)人員認為理所當(dāng)然的高級抽象在很大程度上沒有找到嵌入式開發(fā)的方式，這通常使其成為開發(fā)完整解決方案最慢最痛苦的方面。

O‘Reilly最近的一份出版物很好地總結(jié)了這一挑戰(zhàn)的各個方面?！吨匦滤伎季幊獭芬晃闹赋?，“編程世界將越來越多地分為訓(xùn)練有素的專業(yè)人士和那些沒有深厚背景但有很多構(gòu)建經(jīng)驗的人。前者構(gòu)建工具，框架，語言和平臺;后一組連接事物并構(gòu)建網(wǎng)站，移動應(yīng)用程序等。2

因此，我們不僅要解決系統(tǒng)架構(gòu)（云、霧、設(shè)備/嵌入式）中各種孤島的開發(fā)挑戰(zhàn)，還要知道如何促進構(gòu)建者以一種不需要深入了解底層硬件架構(gòu)等的務(wù)實方式部署、配置、重新配置和支持這些健壯的系統(tǒng)。

例如，考慮部署一個包含圖 1 中體系結(jié)構(gòu)的應(yīng)用程序。嵌入式節(jié)點可以是低功耗的 8 位、16 位或 32 位 MCU 或 DSP 目標(biāo)，需要深入了解底層硬件架構(gòu)，并且通常需要牢牢掌握 C 編程語言。該器件可以與各種致動器、傳感器和串行通信協(xié)議（如 I2C、UART 等）接口。

圖 1.直接與云計算通信的嵌入式設(shè)備示例。

相反，圖 1 右側(cè)的云數(shù)據(jù)存儲通常是一個高度配置的多核服務(wù)器，具有 GB 的內(nèi)存，可能運行強大的虛擬化操作系統(tǒng)，并執(zhí)行在具有更高級編程語言的抽象框架中構(gòu)建的應(yīng)用程序。

云存儲可以執(zhí)行數(shù)據(jù)記錄、事件處理和類似功能。

正如人們所期望的那樣，為每個設(shè)備的邏輯編程需要不同級別的底層架構(gòu)知識（或者在云設(shè)備的情況下，可能根本沒有知識），使用截然不同的框架，編程語言和操作系統(tǒng)支持級別（或者在嵌入式節(jié)點的情況下根本沒有操作系統(tǒng)）。

現(xiàn)在考慮相同的應(yīng)用程序，但部署在圖 2 所示的體系結(jié)構(gòu)上。雖然該架構(gòu)仍然包括嵌入式和云節(jié)點，但集成了一個霧網(wǎng)關(guān)，用于記錄，分析，推理或其他邏輯。該節(jié)點可以是一個精心配置的多核Linux架構(gòu)，該架構(gòu)C++等可編程。

圖 2.將霧與云計算相結(jié)合的嵌入式設(shè)備示例。

這當(dāng)然會引發(fā)許多問題：

現(xiàn)有應(yīng)用程序如何跨此不斷發(fā)展的體系結(jié)構(gòu)進行遷移？

如果有多個嵌入式節(jié)點和/或多個霧節(jié)點，該怎么辦？

跨不同硬件目標(biāo)（包括不同級別的計算資源、操作系統(tǒng)支持、帶寬和連接性）遷移應(yīng)用程序的系統(tǒng)方法是什么？

此外，還必須考慮從頭開始支持安全性，不同類型的通信鏈路和開發(fā)范式。

顯然，開發(fā)、部署和持續(xù)支持的問題很快就會在孤立的體系結(jié)構(gòu)中以及在組織中孤立的開發(fā)和部署團隊中得到解決！

期待

隨著物聯(lián)網(wǎng)和DoT應(yīng)用的未來需要嵌入式計算、霧計算和云計算協(xié)同運行，項目經(jīng)理和開發(fā)人員都必須注意構(gòu)建和部署這些解決方案所需的人力資源和資本。

高級云開發(fā)人員可能不具備嵌入式硬件的復(fù)雜知識，并且很多時候不具備這些系統(tǒng)所需的系統(tǒng)級理解和編程技能。同樣，嵌入式開發(fā)人員很可能沒有意識到云開發(fā)中迅速出現(xiàn)的高級開發(fā)框架和工具。

必須注意協(xié)調(diào)許多移動部件，以實現(xiàn)這些系統(tǒng)的統(tǒng)一和異構(gòu)開發(fā)、部署和持續(xù)支持。

然而，與此同時，孤島的集成遠遠超出了給定目標(biāo)節(jié)點的開發(fā)。必須考慮設(shè)備之間的各種通信通道，以及部署給定物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的基礎(chǔ)設(shè)施的維護。此外，在應(yīng)用程序部署的整個生命周期中，必須持續(xù)維護安全配置信息和安全層本身的部署。當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中一個計算節(jié)點的應(yīng)用程序代碼、安全層或配置更新時，不僅需要針對支持該應(yīng)用程序的其他軟件和系統(tǒng)對其進行測試和驗證，還需要協(xié)同部署。這種迭代部署周期通常由多個互連的軟件模塊和層組成（請注意，一些是專有的，一些是第三方或開源的），必須跨開發(fā)團隊和企業(yè)進行考慮。

在本文的第 2 部分中，我們將解決給定 IoT 部署孤島中的特定開發(fā)挑戰(zhàn)。然后，我們進一步深入研究面向未來的潛在解決方案，這些解決方案有助于構(gòu)建這些類型的孤島跨越系統(tǒng)，并考慮給定組織內(nèi)的語言和部署方案。

審核編輯：郭婷