关于程序员:重磅-Shifu物联网开发框架成为CNCF认证项目

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近日， 边无际 Shifu 我的项目被收录进 CNCF 云原生全景图，成为了云原生计算基金会认证的我的项目之一 。此次收录证实了 Shifu 具备了合乎 CNCF 规范的技术能力和良好的社区倒退，展示了 Shifu 在云原生计算畛域的实力和可信度，坚固了 Shifu 在云原生畛域的位置。作为 CNCF 认证我的项目，Shifu 将会有更多机会为 AIoT 开发者解决利用开发痛点。

Shifu 物联网开发框架于 2022 年 8 月 29 日正式开源。目前在中国领有超 500 人数量的开发者社区, 在 GitHub 的 star 数超 800。Shifu 与 CNCF 认证的 Openyurt、Kubesphere、MicroK8s、Akri 等我的项目实现适配与性能拓展，同时可与 Oneflow、EMQ、Tdengine 等开源我的项目造成综合的解决方案。Shifu 将继续扩充本身的开源生态体系，与泛滥开源我的项目造成高质量的物联网解决方案。

CNCF (Cloud Native Computing Foundation) 是一个非营利性开源组织，旨在推广和保护云原生技术的规范、标准和工具。CNCF Landscape 全景图中蕴含了 CNCF 社区成熟或应用范畴较广、具备最佳实际的产品和计划。NCF Landscape 全景图是 CNCF 中的一个重要我的项目，它始于 2016 年 11 月，旨在为云原生利用者提供一个资源地图，帮忙企业和开发人员疾速理解云原生体系的全貌，并帮忙用户在不同组件档次去抉择失当的软件和工具进行反对。

作为云原生框架，Shifu 通过 Kubernetes 的 CRD 性能延长了 Kubernetes 的资源，来实现高可用，动态域名，服务治理等性能，Shifu 能够反对对任何设施进行任何模式的配置。当连贯物理设施时，Shifu 会辨认并以一个 K8s Pod 的形式启动该设施的数字孪生 deviceShifu。开发者通过接入 deviceShifu 的接口，能够获取物联网设施的所有性能，同时编程定义设施本来不具备的性能。

边无际是 Shifu 的开创团队与外围保护团队，团队成员次要来自于微软、亚马逊、谷歌等公司云计算外围部门 。2022 年，边无际在 Shifu 开发框架根底上胜利实现多场景落地，撑持无人工厂数据监测、工业 4.0 实验室软件系统搭建、合成生物可降解零碎搭建、AI 质检、AR 巡检等利用场景的开发，与中国船舶、厦门国贸、之江实验室、微软、亚马逊等企业达成深度单干。

边无际以 Shifu 为外围的解决方案，在 2022 年取得入围信通院实时互动翻新利用优良案例，写入亚马逊云科技 IoT 翻新案例集、获颁中关村协同翻新平台智能网联汽车翻新成果奖等荣誉。Shifu 开发框架的利用扩展性、稳定性、安全性失去了行业内的广泛认可，曾经成为多家央国企信息化部门翻新场景物联中的根底框架。

Shifu 的翻新劣势是通过通明框架内的数字孪生技术，为设施赋予有思考能力的“数字大脑”。数字孪生将反映设施的实时状态，对其进行开发操作等同于操作设施自身。物联网设施接入到 Shifu 中便会生成标准化接口，实现互联网互动，通过平台层对场景内所有设施、机器进行北向数据收集和南向指令管控。

Shifu 提供了桥接式设施互联解决方案，微服务架构令设施能力模块可调用，可复用，指标实现通过配置文件轻松接入各种异构设施 。Shifu 曾经实现通过 HTTP、MQTT、TCP Socket、RTSP、OPC UA 等协定接入物联网设施，同时已将西门子 S7、海康威视（HIKVISION）等通过公有协定通信的设施进行了集成。

工业 4.0 液体实验室是一个波及到多种设施的简单零碎，如分液器、酶标仪、液体定量器、主动导引车、机械臂等 。Shifu 是一种边无际自主研发的边缘计算开发平台，它通过将设施形象成 API 的形式，将设施的管制和编排实现数字化。通过边缘计算，咱们能够实现对数据的实时处理，并通过云边协同实现近程设施监控与数据分析，进步生产效率和品质。

设施接入与抽象化 ：首先，通过 Shifu 边缘计算技术将工厂中的设施（分液器、酶标仪、液体定量器、主动导引车、机械臂等）进行接入和抽象化，将其形象成标准化 API，以不便进行近程管制和操作。例如，将机械臂、传送带等设施形象成 API，以不便近程管制和调用。

边缘节点搭建 ：为了实现边缘计算，咱们须要在工厂中部署边缘节点。边缘节点能够是一台工控机、嵌入式设施等，用于接管设施的数据、进行数据处理和剖析，并将解决后的数据发送到云端进行进一步解决和剖析。咱们能够采纳 Shifu 提供的边缘计算平台来实现边缘节点的搭建。

数据处理与剖析 ：以 Shifu 为外围能够搭建起物联中台，可拓展连贯 AI 中台与数据中台，实现交融式 AIoT 中台的一体化框架。在边缘节点上，能够采纳机器学习算法、深度学习算法等进行数据处理和剖析。例如，咱们能够通过图像识别算法来实现对生产流程的实时监测和辨认，或者通过数据挖掘算法来对生产数据进行剖析和预测。通过边缘计算，咱们能够实现对数据的实时处理和剖析，进步生产效率和品质。

管制与优化 ：通过对设施进行抽象化和管制，咱们能够通过 API 来对生产流程进行自动化管制和优化。例如，咱们能够通过 API 来管制机械臂的动作，将产品从传送带上取下并送到下一个流程中；或者通过 API 来管制设施的启停，以优化整个生产流程。通过交融式 AIoT 中台，咱们能够实现对生产流程的智能化管制和优化。