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(kāi)發(fā)、部署和持續(xù)支持的挑戰(zhàn)。具體解決的是跨越我們所說(shuō)的技術(shù)“孤島”的開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)，以及跨云、霧和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)安全可靠部署以滿足現(xiàn)代應(yīng)用程序需求的挑戰(zhàn)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的成熟，本文考慮了跨網(wǎng)絡(luò)的抽象層和計(jì)算模型的出現(xiàn)。這些可以從單一統(tǒng)一的程序員角度跨異構(gòu)計(jì)算端點(diǎn)和通信層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行應(yīng)用程序和系統(tǒng)開(kāi)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。同時(shí)，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(jí)但功能強(qiáng)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(wú)限的資源。

現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)解決方案需要跨不同開(kāi)發(fā)平臺(tái)或“孤島”的專業(yè)知識(shí)。我們使用術(shù)語(yǔ)孤島來(lái)表示實(shí)現(xiàn)跨網(wǎng)絡(luò) IoT 解決方案所需的分段開(kāi)發(fā)和部署流程和工具。隨著開(kāi)發(fā)從云轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)內(nèi)的嵌入式組件，需要越來(lái)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(kāi)發(fā)孤島中。這是因?yàn)殚_(kāi)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(shí)，這些知識(shí)伴隨著陡峭且通常昂貴的學(xué)習(xí)曲線。

很多時(shí)候，云和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為理所當(dāng)然的高級(jí)抽象并沒(méi)有找到嵌入式開(kāi)發(fā)的方式。也就是說(shuō)，在跨多個(gè)團(tuán)隊(duì)、工具和目標(biāo)開(kāi)發(fā)和部署功能時(shí)，即使不是不可能，也很難保持敏捷性——后勤挑戰(zhàn)會(huì)減緩產(chǎn)品實(shí)施和創(chuàng)新的步伐。

該問(wèn)題的真實(shí)體現(xiàn)可能是現(xiàn)代無(wú)人機(jī)平臺(tái)，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)備上網(wǎng)絡(luò)。此外，無(wú)人機(jī)本身可能由可能運(yùn)行Linux或其他操作系統(tǒng)的強(qiáng)大應(yīng)用處理器，各種裸機(jī)8位MCU處理功能（如無(wú)刷電機(jī)控制）以及各種GPU，相機(jī)和具有不同可編程性的硬件加速器組成。

許多行業(yè)參與者已經(jīng)開(kāi)始認(rèn)識(shí)到這個(gè)快速增長(zhǎng)的問(wèn)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(gè)關(guān)鍵區(qū)別是連接性。我們正在從孤立的設(shè)備過(guò)渡到一組能夠感知周圍環(huán)境的互聯(lián)設(shè)備。

“如果你考慮所有用于分析的加速器 - CPU，圖形，視頻加速器，深度學(xué)習(xí)引擎，F(xiàn)PA - 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。工具必須以一種允許開(kāi)發(fā)人員盡可能無(wú)縫地在云、網(wǎng)關(guān)和設(shè)備中的所有這些加速器之間移動(dòng)工作負(fù)載和加速的方式完成。1

物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

有人可能會(huì)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)的革命也可以被認(rèn)為是由DoT或物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。因此，收集、過(guò)濾、規(guī)范化、處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的高效且經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)該是任何物聯(lián)網(wǎng)部署的核心。

對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，云已成為分析、存儲(chǔ)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)人會(huì)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(jì)算。結(jié)果是，在許多情況下，構(gòu)建、部署和支持端到端物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管道是一種平衡行為，即決定應(yīng)該在云中做什么，應(yīng)該在邊緣或其他地方做什么，跨越多個(gè)開(kāi)發(fā)目標(biāo)、生態(tài)系統(tǒng)和開(kāi)發(fā)人員資源。

這部分是由于云中的部署是眾所周知的，特別是像AWS這樣的云供應(yīng)商已經(jīng)使用各種工具和服務(wù)進(jìn)行了大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和渲染。對(duì)于大多數(shù)幾乎沒(méi)有指導(dǎo)或誤導(dǎo)原則的企業(yè)來(lái)說(shuō)，如何在邊緣最好地構(gòu)建、部署和支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施仍然是最佳實(shí)踐。這在一定程度上與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的異構(gòu)性質(zhì)有關(guān)，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的硬件和軟件架構(gòu)、軟件打包和安全功能可能大不相同。

同樣重要且當(dāng)今該領(lǐng)域缺少的一大部分是以數(shù)據(jù)為中心的邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。此類基礎(chǔ)設(shè)施需要能夠：

？標(biāo)準(zhǔn)化 IoT 數(shù)據(jù)的攝取和規(guī)范化方式

？提供劃分和分配數(shù)據(jù)處理工作負(fù)載的系統(tǒng)方法

？自動(dòng)擴(kuò)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)據(jù)量

？簡(jiǎn)化 AI/ML 推理函數(shù)的構(gòu)建和部署到邊緣的方式

開(kāi)發(fā)和部署挑戰(zhàn)

市場(chǎng)上有一些袖珍解決方案解決了其中的一兩個(gè)挑戰(zhàn)。例如，AWS Greengrass 服務(wù)允許您在嵌入式邊緣網(wǎng)關(guān)上運(yùn)行微服務(wù)（以 Lambda 函數(shù)的形式）;Azure IoT Edge 提供類似功能，但以顯式容器化應(yīng)用的形式除外。

然而，在撰寫(xiě)本文時(shí)，這些服務(wù)包括一個(gè)過(guò)于簡(jiǎn)化的物聯(lián)網(wǎng)和邊緣部署模型，目前無(wú)法在將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到云之前通過(guò)大型物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理功能。

這部分是由于這些開(kāi)發(fā)人員強(qiáng)烈接受用于構(gòu)建安全的云支持的Web應(yīng)用程序的復(fù)雜，敏捷的開(kāi)發(fā)方法，而嵌入式世界在很大程度上已經(jīng)落后。云和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為理所當(dāng)然的高級(jí)抽象在很大程度上沒(méi)有找到嵌入式開(kāi)發(fā)的方式，這通常使其成為開(kāi)發(fā)完整解決方案中最慢最痛苦的方面。

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(gè)方面?！吨匦滤伎季幊獭芬晃闹赋?，“編程世界將越來(lái)越多地分為訓(xùn)練有素的專業(yè)人士和沒(méi)有深厚背景但擁有大量構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)的人。前者構(gòu)建工具、框架、語(yǔ)言和平臺(tái);后者連接事物并構(gòu)建網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用程序等。2

因此，我們不僅要解決系統(tǒng)架構(gòu)中各種孤島（云、霧、設(shè)備/嵌入式）的開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)，還要解決如何促進(jìn)構(gòu)建者以務(wù)實(shí)的方式部署、配置、重新配置和支持這些健壯的系統(tǒng)，而不需要深入了解底層硬件架構(gòu)等。

例如，考慮部署包含圖 1 中體系結(jié)構(gòu)的應(yīng)用程序。嵌入式節(jié)點(diǎn)可能是低功耗 8、16 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(yǔ)言。該器件可以與各種致動(dòng)器、傳感器和串行通信協(xié)議（如 I2C、UART 等）接口。

圖1.嵌入式設(shè)備直接與云計(jì)算通信的示例。

相反，圖 1 右側(cè)的云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)通常是具有 GB 內(nèi)存的高度配置的多核服務(wù)器，可能運(yùn)行強(qiáng)大的虛擬化操作系統(tǒng)并執(zhí)行在具有更高級(jí)編程語(yǔ)言的抽象框架中構(gòu)建的應(yīng)用程序。

云存儲(chǔ)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(gè)設(shè)備編程邏輯需要不同程度的底層架構(gòu)知識(shí)（或者在云設(shè)備的情況下，可能根本沒(méi)有知識(shí)），使用截然不同的框架、編程語(yǔ)言和操作系統(tǒng)支持級(jí)別（或者在嵌入式節(jié)點(diǎn)的情況下根本沒(méi)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)仍然包括嵌入式節(jié)點(diǎn)和云節(jié)點(diǎn)，但集成了用于記錄、分析、推理或其他邏輯的霧網(wǎng)關(guān)。此節(jié)點(diǎn)可能是預(yù)配良好的多核 Linux 體系結(jié)構(gòu)，可在 C++ 等中編程。

圖2.將霧與云計(jì)算相結(jié)合的嵌入式設(shè)備通信示例。

這當(dāng)然提出了許多問(wèn)題：

如何在這個(gè)不斷發(fā)展的體系結(jié)構(gòu)中遷移現(xiàn)有應(yīng)用程序？

如果有多個(gè)嵌入式節(jié)點(diǎn)和/或多個(gè)霧節(jié)點(diǎn)怎么辦？

跨不同硬件目標(biāo)（包括不同級(jí)別的計(jì)算資源、操作系統(tǒng)支持、帶寬和連接）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(kāi)始支持安全、不同類型的通信鏈接和發(fā)展范式。

顯然，開(kāi)發(fā)、部署和持續(xù)支持的問(wèn)題很快就會(huì)在孤立的架構(gòu)中以及組織中的孤立開(kāi)發(fā)和部署團(tuán)隊(duì)中變得棘手！

期待

隨著物聯(lián)網(wǎng)和 DoT 應(yīng)用的未來(lái)需要嵌入式計(jì)算、霧計(jì)算和云計(jì)算協(xié)同運(yùn)行，項(xiàng)目經(jīng)理和開(kāi)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(jí)云開(kāi)發(fā)人員可能不具備嵌入式硬件的復(fù)雜知識(shí)，并且很多時(shí)候不具備這些系統(tǒng)所需的系統(tǒng)級(jí)理解和編程技能。同樣，嵌入式開(kāi)發(fā)人員很可能不知道云開(kāi)發(fā)中迅速出現(xiàn)的高級(jí)開(kāi)發(fā)框架和工具。

必須注意協(xié)調(diào)許多移動(dòng)部件，以便對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一和異構(gòu)的開(kāi)發(fā)、部署和持續(xù)支持。

然而，與此同時(shí)，孤島的集成遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了給定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的開(kāi)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(hù)。此外，必須在應(yīng)用程序部署的整個(gè)生命周期中持續(xù)維護(hù)安全配置信息的部署和安全層本身。當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用程序代碼、安全層或配置更新時(shí)，不僅需要針對(duì)支持該應(yīng)用程序的其他軟件和系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，還需要同時(shí)部署。這種迭代部署周期通常由多個(gè)互連的軟件模塊和層（請(qǐng)注意，一些專有和一些第三方或開(kāi)源）組成，必須跨開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和企業(yè)加以考慮。

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(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)。然后，我們進(jìn)一步深入研究潛在的面向未來(lái)的解決方案，以促進(jìn)構(gòu)建這些類型的孤島跨越系統(tǒng)，考慮給定組織內(nèi)的語(yǔ)言和部署方案。

審核編輯：郭婷