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。

1、Shifu物联网开源社区高速倒退

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。

2、边无际携Shifu放慢物联网商业利用落地

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。

3、Shifu场景案例：工业4.0实验室

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。

本文由边无际受权公布