智能应用程序的剖析

智能分析应用程序

当思考是什么使一个聪明的应用程序中,每个构件符合下列列:

• 计算:智能应用程序计算信息,这就意味着行为。
• 沟通:智能应用交流信息,这是消息传递。
• 存储:智能应用程序存储信息,这就意味着的状态信息。

我们可以应用这个分类在解剖学栈的每一层,有必要建立一个智能的应用。

的事情
物联网显然是真正的端点的事情应该连接,无论是物理产品,如汽车、飞机引擎和照明系统,或者其他的“东西”,像牲畜,作物,人类空间等领域的房间或室外空间。为了构建一个智能应用程序,您需要能够连接到的东西。这是第一层的解剖学智能应用。

这一层是由传感器,收集和报告数据的实际状态的事情他们连接。传感器可以安装在或嵌入在监控温度、压力、光、运动、位置等。

随着传感器,这一层是由执行机构控制的物理或逻辑状态产品通过信号从物联网应用程序或其他系统,如开阀或将一个相机,电机或光开关。这包括命令发送到嵌入式软件,例如重新启动或更新配置。

最后,该层包括本地存储,以防设备未连接时,接收新数据。

摄入
接下来,需要提供数据云,要求一层摄取所有的数据。这一层包括代理商、组件之间的调解的物联网设备和传感器/作动器作为之间的桥梁和云,决定哪些数据发送和当。反过来说,他们还处理命令和更新来自云。

层的地方,例如,亚马逊物联网,Azure物联网和Bluemix物联网。他们可以过滤、转换和事件,以及提供设备管理。

通信列内的这一层,必须协议实际物理世界和数字世界的桥梁。物联网设备通信,物理层和通信协议是有区别的。物理层而言,网关、移动设备、网状网络,直接或广播设备通信替代,可能是也可能不是合适的根据用例。物理层的选择将决定哪些通信协议(如才是最合适的。MQTT、CoAP HTTP (S),AMQPz - wave,无线个域网等)。

云基础设施
下一层是云基础设施,由容器的服务和应用程序运行,消息传递中间件和传统数据库平台作为一种服务。

应用程序服务
在云基础设施之上的层,应用服务构建智能应用程序的关键。这些应用服务包括预测分析、机器学习和认知的服务,随着rest api与事物和触发动作,和数据仓库和大数据存储来存储的所有信息的东西。

模型驱动的平台
当看着前面所有的层,很明显,这是构建智能应用程序相当复杂。有许多不同的组件和构建块必要构建智能应用,最有可能从一系列不同的提供者。这意味着有必要掌握很多技能能够构建智能应用程序。为了填补这一技能差距之上,一层必须添加这些物联网、大数据和机器学习服务。

模型驱动的平台,也称为low-code平台,提供一个模型驱动的协作环境,视觉智能应用的发展。此外,软件配置管理的核心服务,以及分支和合并,开发团队需要提交他们的工作,并创建构建和应用程序包。

模型驱动的平台支持omnichannel UI和跨平台的发展,响应和多通道应用程序优化的具体形式因素。

这些平台提供一系列的开箱即用的连接器与所有底层智能服务来自不同提供者。还包括域模型和数据映射来连接所有传入的数据可视化应用程序的方法。

最后但并非最不重要,这些平台提供无缝集成与企业后端和第三方服务需要管理工作流,使智能应用程序上下文。

关键

的元素定义智能应用程序可能遇到的解剖学是压倒性的。系统的类型和复杂程度,将决定多少需要描述的元素和服务创建一个端到端解决方案。

然而,很明显,不同的端点,集网络技术、协议、物联网软件和应用程序开发服务成为企业面临的一个挑战计划采用物联网改变他们的业务操作。问题是:如何使物联网技术发展可控的?答案就在采用一个平台方法,包括额外的模型驱动平台层。

采用模型驱动,low-code平台将极大地简化连接的过程中,管理、获得的洞察力和建筑应用IoT-enabled产品和服务。这些高平台独特的适合帮助其领导人和他们的团队解决缺乏敏捷性的挑战,技术复杂性和技能短缺通过促进快速、迭代开发智能应用成功的关键。

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