@phodal
2018-03-04T22:02:06.000000Z
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物联网
IOT
物联网技术周报
开源
摘要:使用数据流工具 Apache MiniFi 开发边缘设备应用;ESP32、时序数据库 InfluxDB 与 Grafana 构建物联网应用;通过开发一个健康习惯跟踪器来培养 IoT 开发技能;VMware发布新边缘计算解决方案 加强企业物联网能力;高通推出全新物联网开发包:面向智慧城市、家庭娱乐等;Google推出Cloud IoT Core服务 在物联网领域与微软和亚马逊抗衡;ARM发布集成式SIM身份认证,为下一代蜂窝物联网设备安全保驾护航;Mozilla 宣布物联网开放框架
《VMware发布新边缘计算解决方案 加强企业物联网能力》VMware在MWC全球移动通信大会上继续推进企业物联网,发布了一系列新的边缘计算解决方案,以解决资产管理和监控中的使用案例。这些解决方案是通过与Axis Communications、Wipro Limited等公司的行业合作开发的。VMware专注于边缘计算的这些解决方案能够让企业用户以更轻松的方式,安全且有效地利用物联网产生的数据。
《高通推出全新物联网开发包:面向智慧城市、家庭娱乐等》2018年2月21日,高通宣布推出基于QCA4020和QCA4024系统级芯片(SoC)的全新物联网(IoT)开发包。该开发包旨在帮助开发者和终端制造商,打造可与其他广泛终端和云生态系统协同工作的独特物联网产品。
《Google推出Cloud IoT Core服务 在物联网领域与微软和亚马逊抗衡》Google Cloud近日推出了用于管理连接的电子设备的测试版服务Cloud IoT Core,该服务能够让企业轻松安全连接、管理和接收数百万全球分散设备中的数据。Cloud IoT Core的推出将会是Google在物联网领域内与Amazon Web Services和Microsoft Azure等对手竞争的关键性变量。
《ARM发布集成式SIM身份认证,为下一代蜂窝物联网设备安全保驾护航》Arm 预计,到 2035 年将有 1 万亿台联网设备,而这些设备都将需要一个安全的身份认证,从而使利益相关者能够建立信任——例如,使服务提供商信任设备,对设备进行认证,提供增值服务以及在需要时发布安全更新。
《Mozilla 宣布物联网开放框架》Mozilla 宣布了 Project Things,连接物联网设备的开放框架。Mozilla 称,物联网设备过去几年日益流行,但相关厂商都是各自为政,没有单一的标准允许不同设备之间互相通信。每家厂商通常都是创建出只工作在自家品牌产品的定制私有应用。
《使用数据流工具 Apache MiniFi 开发边缘设备应用》MiniFi 可以让开发者使用 Raspberry Pi、ASUS Ticker 开发板或者 BeagleBone Black 等小型设备以安全可控的方式采集数据,并允许完整的数据保管链。本文介绍如何用 Apache NiFi 中建立一个流程,然后导出模板。这个简单的流程调用一个 shell 脚本,它将运行一个 Python 脚本来获取我们的传感器数据。然后这个流程将通过基于 HTTP 之上的 S2S 将数据发送到 NiFi 服务器。
《ESP32、时序数据库 InfluxDB 与 Grafana 构建物联网应用》本文介绍了如何用 ESP32、时序数据库 InfluxDB 与 Grafana 构建物联网应用。通过 HTTP 将数据发送到本地计算机上的 InfluxDB 服务器。随后,将数据传输协议改为 HTTPS 传输。最后,在 AWS 上部署服务器并对其进行流式传输。
《通过开发一个健康习惯跟踪器来培养 IoT 开发技能》谈到保持健康,本文的作者时常需要一些额外的动力。于是,作者决定构建一个智能设备(一个 IoT 设备),通过家庭运动程序来帮助追踪运动情况。其 IoT 设备是一个健康习惯跟踪器,它具有可爱的宠物外形。它的小宠物可以在工作时鼓励和提醒作者养成定期休息的习惯,并完成来自家庭运动程序的运动。
Tock 是一个嵌入式操作系统,专为在基于 Cortex-M 的嵌入式平台上运行多个并发的,互不信任的应用程序而设计。Tock 的设计围绕着保护,无论是潜在的恶意应用程序还是设备驱动程序。Tock 使用两种机制来保护操作系统的不同组件。首先,内核和设备驱动程序是用 Rust 编写。Tock 使用 Rust 来保护内核(例如调度程序和硬件抽象层)不受平台特定的设备驱动程序影响,也可以隔离设备驱动程序。其次,Tock 使用内存保护单元来隔离应用程序和内核。
stuart 是一个用于嵌入和边缘计算的、基于 Lua 语言的 Apache Spark 运行时。Stuart 专为实时和嵌入而设计,因此它遵循一些规则:它不执行任何延期评估;所有的计算成本都会预先支付,以实现可预测的吞吐量,
它使用纯粹的 Lua 并且不包含本机 C 代码。它不执行程序(如ls或dir列出文件),因为可能没有操作系统。它应该能够最终完成 Apache Spark 所做的一切。
uTensor 是基于 Mbed 和 Tensorflow 构建的极轻量级深度学习推理框架。该项目包含一个 Mbed 可导入的运行时库和命令行工具 utensor-cli,这是一个离线工具,可根据提供的量化推理图生成嵌入式 C ++ 代码库。