讓物聯網應用開發全面提速,巨頭們用了“大”招【物女心經】
作者:物女王(彭昭)
物聯網智庫 整理發佈
導 讀
物聯網時代,工具的選擇尤為重要。當大部分人還拿著大刀長矛以原始姿勢赤身肉搏時,率先發明火炮步槍,並掌握狙擊方法的人想輸都難。既然IoT低代碼程式設計工具已經出現,我們有必要將它仔細審視一番,掂量一下是否趁手。
在各種IoT平臺你爭我奪的“大戰”中,平臺型企業或者初創物聯網公司紛紛都在打磨著自己的IoT程式設計工具,前沿的一些已經初具雛形,尤其值得關注:
• 本周,阿里雲IoT更新了IoT Studio,這是一套針對物聯網應用的開發工具。IoT Studio可以提供視覺化的應用開發和服務開發能力,説明使用者改善在實際專案交付中,經常面臨的應用開發成本高、需求定制化程度高、投入產出比低等問題。
• 西門子收購的低代碼平臺Mendix在去年實現了150%的高增長。今年4月,西門子將Mendix與工業互聯網平臺MindSphere進行了集成,這意味著沒有很強IT程式設計經驗的OT工程師們,也可以利用Mendix快速構建物聯網服務。Mendix已經培育的60,000名開發者,也將為MindSphere快速構建應用程式。
這些舉措對於物聯網來說具有深遠影響,他們都指向同一個方向:改進程式設計工具、簡化程式設計環節、降低開發成本,是加速物聯網專案落地的一條捷徑。
由於在物聯網時代,工具的選擇尤為重要。當大部分人還拿著大刀長矛以原始姿勢赤身肉搏時,率先發明火炮步槍,並掌握狙擊方法的人想輸都難。
既然IoT低代碼程式設計工具已經出現,我們有必要將它仔細審視一番,掂量一下是否趁手。
因此在本文中你將看到:
• 什麼是IoT程式設計工具?
• 為什麼需要低代碼?
• IoT低代碼程式設計工具之間有什麼差異?
01
什麼是IoT程式設計工具?
在互聯網時代的IT軟體世界中,有4個最核心的成員:
作業系統、程式設計語言、編譯器和資料庫。
1970年,貝爾實驗室的肯•湯普遜和鄧尼斯•利奇開發出了世界第一個通用型電腦作業系統:Unix。
1985年,微軟推出了第一版Windows作業系統。
Linux是一類Unix電腦作業系統的統稱,公認在1991 年誕生。
目前在移動設備上廣泛使用的Android作業系統,也是創建在Linux內核之上。
而程式設計語言的出現,在作業系統之前。
1952年,組合語言Flow-Matic出現。組合語言本質上是使用助記符來代替機器語言01010101,但這種語言對電腦硬體依賴很大。不同的電腦,組合語言不相通。
1957年,世界上第一個高級程式設計語言FORTRAN問世,它使電腦語言從原始的低級組合語言走到人人易懂的境界。
從此,電腦不再是科學家的專利。可以說FORTRAN的誕生,孕育了軟體產業。此後,電腦高級程式設計語言進入蓬勃發展的時代。
由此,可以看出作業系統和程式設計語言的重要性不相伯仲。
到了物聯網時代,作業系統發生了變化。
互聯網時代,作業系統調度的是PC或者手機中的計算和存儲資源。
物聯網時代,作業系統進化為物聯網平臺,它對“物體”的調度過程,由調度“雲、管、邊、端”不同層級中不同設備的計算資源而實現。
比如RT-thread、Mindsphere、WISE-PaaS…都是物聯網時代的作業系統。
下圖是在微軟眼中,物聯網時代作業系統應當具備的能力:
相比於PC作業系統,物聯網作業系統或者平臺具有以下幾個明顯特性:
• 無縫更新:系統更新通過後臺完成,無需中斷
• 更加安全:具備防止惡意攻擊能力
• 長期連接:保持 5G、WiFi等連接能力,保證設備間能一直相互連接
• 可持續的性能
• 雲端接入能力:支援設備與設備間進行無縫訪問資料
• 具備AI能力
• 支持各種交互:兼顧觸控、手寫、語音、鍵鼠等方式,以及能夠通過感測器和姿勢感知
• 多樣產品形態:支援雲、邊、端的應用
最近一系列基於微內核的IoT OS推出,比如阿里AliOS Things、華為鴻蒙OS、GoogleFuchisa,進一步詮釋了物聯網作業系統的特徵。
微內核並非新鮮事物,最早可以追溯到卡內基梅隆大學在1985年推出的微內核作業系統 MACH。新一代的微內核IoT OS可以支援從小到大的各種智慧設備,包括從煙感感測器、到攝像頭、再到計算閘道等;提供各種本地外掛程式、羽量級GUI、以及豐富的連結協定,滿足碎片化的設備開發的需求;還有豐富的雲端一體化的外掛程式,包括連雲套件、OTA、視頻語音連雲套件,確保設備和雲端的設備影子即時同步。
總而言之,基於微內核的物聯網作業系統,有能力適配高度碎片化的硬體與晶片生態,有豐富的本機群組件來支援不同的設備,又能夠充分和雲端的大資料計算能力形成協同,奠定了數位化物理世界的基礎。
在互聯網時代,作業系統幾乎只需要支援PC和手機就可以完成任務。但是到了物聯網時代,IoT作業系統或者IoT平臺的複雜性急劇上升,為了令其更加易用,程式設計語言也需隨之進化,IoT程式設計工具由此產生。
從作業系統到物聯網平臺,從程式設計語言到IoT程式設計工具,這是一個自然而然的推進過程。
可以預見,編譯器和資料庫在物聯網時代也將產生更新或者變異。比如華為在8月31日剛剛開源的方舟編譯器,以及濤思資料推出的時序資料庫,都更加適合物聯網時代的應用。
在物聯網時代,上述這些工具都會進化,有些可能會徹底變成新的物種。IoT平臺與PC作業系統有本質不同,IoT程式設計工具也與程式設計語言有著天壤之別。
因此,在物聯網時代我們需要一個更加立體、分層和全域的視角,來看待關鍵領域。不管是作業系統,還是程式設計語言,都應建立一個全新的理解,從而發現新的機會,更好的利用工具,實現物聯網業務的拓展。
02
什麼是低代碼?
既然與PC作業系統相比,IoT平臺的複雜性急劇上升,需要調度“雲、管、邊、端”各方資源、兼顧傳感、姿勢、語音等各種對話模式,又要保持5G、WiFi、BLE等連接隨時線上…
那麼,IoT程式設計工具的重要使命就是降低這種複雜度,讓開發者可以輕鬆上手。因此“低代碼”是大勢所趨。
簡單來說,“低代碼開發”被用來描述一種快速設計和開發的軟體系統,無需編碼或通過少量代碼,就可以快速生成應用程式。它是研究機構Forrester Research在2014年最先使用的一個術語。
其實低代碼並不是最近才出現的新事物,它可以追溯到上個世紀90年代。
在1991年誕生的快速應用程式開發(Rapid Application Development,縮寫:RAD),目標是在60到90天的短時間內,建立符合使用者要求的業務軟體。RAD的出現掀起了一場程式設計方式的革命,它帶來了視覺化程式設計,使得程式設計的門檻變低了。
根據Forrester的分析預測,低代碼平臺有可能使軟體發展速度比傳統方法快上10倍。到2022年,低代碼平臺市場將從現有的40億美元,增長到220億美元。
如果將“低代碼開發”和汽車製造做類比,“低代碼”之于IoT開發者就像自動化生產線對於汽車行業的作用。
過去汽車的裝配需要手工完成,現在都是通過自動化生產線實現。雖然早期自動化進程中使用的生產線,對汽車複雜多變的配置無能為力,但它們確實加快了裝配和交付的進程。
作為對比,現在的程式設計工作大部分還處於手工作業階段,生產效率在很大程度上取決於編碼者個人的專業技術水準,“低代碼”儘量用少量的代碼開發出企業級的應用,最大限度的提高應用開發的效率。
眾所周知的低代碼實例是WordPress,它是一款開源CMS(Content Management System,內容管理系統),特性是易上手,開發速度尤其快,甚至無需代碼,直接安裝範本和外掛程式就可以達到要求。
使用WordPress,中小型企業只需雇傭一名不懂程式設計的員工,便可以借助網上發佈的各種主題和外掛程式,在完全不需要程式設計代碼的情況下進行基本網站編輯。目前WordPress已經支持了世界上超過70%的網站。
至此,可以看到低代碼具有如下優勢:
• 降低程式設計門檻,不需要大量的程式設計知識
• 大大加快應用程式的開發和部署時間
• 節省成本,節省專案規劃或員工培訓的時間
• 使用者可自訂模組,應用程式可以靈活調整
• 開發者可以將精力更好的分配於核心任務
任何事物都有兩面,必須說明,低代碼也存在使用風險:
• 供應商被鎖定:目前低代碼程式設計工具並不通用,選擇其中一種便意味著鎖定了供應商。
• 維護成本較高:由於低代碼及其供應商存在較強的耦合性,也就意味著供應商擁有較強的議價能力。
• 存在監管隱患:因為減少了代碼編寫的工作量,開發者很難知道API調用的背後隱藏著什麼秘密。
• 功能可能有限:任何低代碼的供應商都不可能預測到所有的應用細節,如果開發者希望更加靈活地適應企業的需求,就需要使用自己編寫的代碼來滿足。
• 應用千篇一律:低代碼程式設計專案可能最終看起來彼此都非常相似,因為開發者使用的是相同的模組。
任何技術都有利弊,越容易被創建,往往也意味著,越容易被複製。
而我們需要做的,就是權衡利弊,想好自己是否要用這個工具。
03
IoT低代碼程式設計工具之間有什麼差異?
總體而言,有兩類公司在提供IoT低代碼程式設計工具,分別是物聯網平臺型企業和應用服務初創型公司。
除了文初提到的阿里和微軟,AWS、Google、Salesforce等巨頭都有提供IoT低代碼程式設計工具。
典型的低代碼平臺初創公司,除了被西門子收購的Mendix,比較知名的還有OutSystems、ServiceNow、Kony等。
市場研究機構Gartner和Forrester分別繪製了低代碼平臺的格局版圖。
這兩類公司由於各自目標不同,所提供的IoT低代碼程式設計工具其側重點也有所區別。
物聯網平臺型企業:這類企業的目標是降低物聯網平臺的應用門檻,彙聚開發者生態,因此往往提供的是端到端的IoT低代碼程式設計工具或者開發環境。
以阿里雲最近更新的IoT Studio為例,它是一套專為物聯網應用所設計的整合式開發環境IDE,功能包括:
• 設備資料無縫集成:設備相關的屬性、服務、事件等資料均可從阿里雲物聯網平臺設備接入和管理模組中直接獲取,大大降低物聯網開發工作量。
• 面向各個行業提供場景化範本:開發者可以直接利用現有的(包含設備,應用和服務的)解決方案模版來開發自己的業務,將原有需要幾周的開發過程縮短到幾天。
• 視覺化應用開發:使用者通過簡單的視覺化拖拽的方式,即可將各種元件、圖表與設備相關的資料來源進行關聯,幾乎無需任何程式設計經驗,整個過程就像使用PPT一樣簡單。
• 提供服務開發的功能:使用者可以很方便的實現設備之間的聯動、設備與服務之間的資料流程轉。IoT Studio打通了阿里雲API市場,用戶還可利用各種人工智慧及資料分析的API。
應用服務初創型公司:這類企業將低代碼平臺本身作為核心產品,探索與之相應的新型行業模式,因此他們的程式設計工具一般並非針對物聯網應用所創建,或者並不具備對於物聯網異構設備的支援能力。
以被西門子並購的Mendix為例,它本身是一個加速企業敏捷開發流程的PaaS平臺,並自稱是全球唯一一個真正的雲原生低代碼平臺。
它由3個無縫集成的產品組成:Sprintr,AppFactory和Mendix Platform-as-a-Service,分別實現的功能如下:
• Sprintr:採用羽量級的社交方法進行企業專案協作。通過在整個企業中提供協作平臺,Sprintr打破了不同部門和專業之間的隔閡,所有員工都是同一個私有社交網路的一部分。
AppFactory:讓使用者能夠使用高級視覺化的模型開發應用程式。這可以實現業務和IT之間的協作,還可縮短回饋週期。AppFactory又由3個元素組成:
-Mendix Business Modeler:使用視覺化模型設計和開發應用程式的建模環境。
-Mendix Team Server:基於雲的模型存儲庫,用於團隊成員協作並進行版本控制。
-Mendix AppStore:應用市場,用於共用和下載業務範本、主題和技術元件。
• MendixPlatform-as-a-Service:使用者只需按一下一下,即可從Mendix Business Modeler中將應用程式模型上傳到Mendix PaaS,從而輕鬆部署應用程式。
被西門子收購之後,Mendix在最新的19版中增加了對於物聯網設備的支援,並升級了AI引擎,提供對於物聯網資料的分析服務。
----寫在最後----
借助IoT低代碼程式設計工具,讓企業有機會嘗試用更少的資源更快更好的實現應用。如果將其承載在工業大腦或者智慧城市的管理平臺之上,勢必將會激發各類應用開發者的創意和想法,讓各類應用快速集成落地。
對於開發者數量有限的傳統行業,IoT低代碼程式設計工具還有可能加速IT和OT的融合。
當然,各種IoT低代碼程式設計工具是否被宣傳得恰如其分,是否在實踐中方便使用,還需要經過驗證。
本文小結:
1.在物聯網時代我們需要一個更加立體、分層和全域的視角,來看待關鍵領域。不管是作業系統,還是程式設計語言,都應建立一個全新的理解,從而發現新的機會,更好的利用工具,實現物聯網業務的拓展。
2.與PC作業系統相比,IoT平臺的複雜性急劇上升,IoT程式設計工具的重要使命就是降低這種複雜度,讓開發者可以輕鬆上手,因此“低代碼”是大勢所趨。
3.現階段有兩類公司在提供IoT低代碼程式設計工具,分別是物聯網平臺型企業和應用服務初創型公司。
資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTM5ODQyMA==&mid=2651216898&idx=1&sn=b08fe67b565b6c82dadd4468ac21c791&chksm=bd44d3798a335a6fdb7bbb7aa838ebd4d98a2409990dd97fb56ad85d33d3a95d7fe7bb5d418c&scene=21#wechat_redirect
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“平台”至於現在,就像dot com 時代所有人都想架設網站一樣氾濫。當反過來說當時不思考internet strategy (線上策略),跟現在不思考平台策略,都是不容易存活下去的。
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3. Design your business model
(設計你的商務模式)
4. Establish and enforce ecosystem rules
(建立並維護生態規範)
關於 #1,你要服務的是買方,還是賣方,還是第三方 (如廣告商),基本決定了你的定價模式與屬性。
關於#2,如果是創新平台,那就要把核心產品先徹底做好才有門檻。如果是交易型平台,很有可能就是資本投入戰了(花錢積累到一定用戶或是流量)
關於 #3,其實跟 #2 幾乎是同時要思考的。創新平台如果 #2 做得夠紮實,一般來說#3是看API 或是開發工具做得是否容易上手。但如果是交易型平台,很有可能就是不斷地在創業燒錢模式中不斷地 loop (例如目前的Uber,滴滴,Snapchat,等等)。也有人選擇全部免費,但提供價值服務 (例如淘寶買賣雙方都免費,但如果要有高的搜尋排名就要付費。或是亞馬遜電商上架之餘,亞馬遜提供運送服務來賺錢)
關於 #4,通常是已經有規模,才有的 happy problem 😊
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還有一整章講到老公司的戰略 (要戰?要加入?還是用買的比較快?)
另外就是思考未來兩個新產業的平台可能的發展 (DNA 生技,與量子電腦,這兩者能如何平台化?)
因為平台是不可避免的趨勢,然後又很容易講得很空洞,所以搞清楚價值所在和到底熱鬧之餘誰在買單就很重要。另外,平台經濟永遠都是建立在 “信任” 之上,所以保護那個信任基礎,保守不在經營壓力之下殺雞取卵,或許是平台經營者最重要的修煉了!
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iOS 14 已經推出正式更新了,你更新了嗎?
網路上有不少人認為 iOS 14 仍不穩定,有許多 App 不相容,批評「iOS 14 是倉促推出的系統更新」,但真的是這樣嗎?實際上 App 相容並不是蘋果的問題,而是該 App 開發商沒有及時推出更新所致。蘋果從六月 WWDC 開發者大會推出 Beta 測試版之後,經過了近四個月才推出正式更新版,這中間的時間就是要讓開發商們能在第一時間推送更新 App 給大家。
那麼正式 iOS 14 更新推出了,App 卻不相容,這是誰的問題呢?
實際上 iOS 14 正常使用操作下並沒有不穩,反而是他的新功能們能讓我們在使用上更順更便利。當然很多人會說「那不是 Android 早就有了嗎?」,但請別忘了,你手上用的是 iPhone,不是任何一支 Android 手機,Android 有沒有這功能又與我們何干呢?
所以今天大家就放下那些評論,直接跟著哥一起沈浸在蘋果給我們最新功能的喜悅之中吧!
00:00 開頭介紹
1:19 新的小工具與 App 資料庫
3:52 隱私提示燈
6:07 看影片縮小畫面
8:20 翻譯 App 與 3 大優點
11:17 新的 Siri 介面
13:23 更新前務必確認的 3 件事
16:55 市價 3 折買 iPhone 保護貼
#iPhone #Apple #蘋果
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喜歡這支影片嗎?
請點下面連結加入本頻道的社群計畫,為影片上字幕/翻譯簡介/翻譯字幕:
http://bit.ly/SubtitleNing
感謝你的協力!
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本頻道幾個原則跟你約定好:
1. 開箱零業配:
真實使用過後才發表心得,通常試用至少 1 個月,所以你通常不會看到我最早發表,但哥真性情的評論,保證值得你的等待。
2. 理性討論:
我有自己的偏好,你也有自己的好惡,我們互相尊重,時時用大腦,刻刻存善念,不謾罵,不矯情。可以辯論,不可以沒邏輯。
3. 我團購我驕傲:
我很愛買東西,也很愛比較產品,我自己使用過、多方比較過,還是覺得喜歡的東西,我才會辦團購。(簡單說就是挑品很嚴格,至今 80% 廠商找上門都被我打槍。)辦團購我一定有賺,但我跟廠商拿到提供給你的團購價,也會讓你一定有划算感。所以如果你品味跟我相近,或是剛好有需要,就跟我團購,我們互惠。如果你覺得跟我團購,你就是我乾爹,說話不懂得互相尊重,那就慢走不送,你可以去找一般店家買貴一點。
看了以上,覺得可以接受就請你訂閱,訂閱順便開鈴鐺。我們每天晚上 6 點見。
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01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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