为您的物联网系统开发制定正确的路线

　　您是否正在设计物联网系统？让我帮助您奠定基础，以便您知道如何以及从哪里开始。因为如果你从一开始就没有走在正确的道路上，你就会走很长的路，远远超过必要的时间。您的应用程序将有助于确定您的选择，无论是机器人、工业、制造、自动化还是其他领域，包括医疗设备。

　　首先，开源的决定可能是一个很好的决定。开源不仅仅指软件。这也是一种商业决策，也是一种文化态度。例如，在 SUSE，我们利用我们的 Linux 传统，但也部署灵活的业务实践，而不会将开发人员锁定在任何特定供应商中。

　　决策一必须与您决定在物联网系统中使用的工具相关。然后，您可以更深入地了解如何利用所选工具。在某些时候，开源工具可能会迁移到商业产品中，关键是在适当的时间出现“迁移点”。请注意，在某些情况下，从一开始就使用商业权利可能是正确的选择。该决定与设计团队的经验、团队愿意承担的成本以及期望的时间框架有很大关系。

　　物联网领域相当广泛，因此您需要从启用硬件和操作系统（OS），支持操作系统以及管理所有连接设备的角度来看待它。一开始，这不一定是垂直的，即硬件就是硬件，操作系统只是操作系统。当您开始将事物组合在一起时，它就会在垂直应用程序中组合在一起。

　　边缘到云的连接

　　一个常数是边缘到云连接。最近，越来越多的智能被推向边缘，有几个很好的理由。首先，在边缘拥有智能可以让您更快地做出决策。如果您的应用程序需要实时决策，这就是您的最佳选择。自动驾驶和医疗设备是真正需要实时决策的两个应用。第二个原因是降低成本。让我们面对现实吧;远距离无线发送数据可能很昂贵。这是没有办法的。

　　您几乎可以将Edge视为自己的迷你服务器。事实上，如今边缘的计算能力几乎与几年前的云一样多。第二个基于边缘的功能是预处理数据，因此您实际上向云发送的数据越来越好，简化了传输和接收，并减少了在云中处理数据所需的时间。

　　将所有这些放在一起，信息是您可以（相对）轻松地处理工作负载，将其容器化，并将其移动到物联网的边缘。这会导致边缘具有类似（尽管有限）的服务器功能。当设备连接到 Edge 节点时，您将启动一个容器来处理该工作负载，并执行某种程度的处理。

　　例如，如果您在边缘运行 AI 框架，则输入数据，对其进行一些处理，并决定是否应该采取行动或是否需要进一步处理，从而启动边缘到云事务。同时，您可以运行机器学习模型来训练基于 Edge 的引擎，使其更智能地用于未来的操作/反应。

　　PLC是工业应用的例子，其中从边缘到云的“智能化”发生在闭环中，使整个循环更加智能。传统上，PLC并不总是最智能的设备（不要告诉PLC我们说过）。它们基本上是使用固定功能编程的，并且仅根据特定输入执行该功能。将它们连接到 IoT 并添加机器学习，您可以使用边缘设备执行趋势分析。您可以根据这些趋势采取行动。或者，您可以执行预防性维护，减少和管理设备停机时间。

　　最重要的是，从设计开始就做出正确的选择将在以后得到回报，特别是如果你使用开源。无论是复杂的医疗设备还是简单的PLC，收益都在那里。由您来利用它们。

　　审核编辑：郭婷