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面向物联网的21个开源软件项目有哪些,物联网开源平台搭建
admin 07-26 04:41 166次浏览
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51CTOcom直译物联网市场呈现碎片化、无定形化、不断变化的特征，其性质通常只需关注互 *** 作性。 难怪开源在这方面不俗。 ——客户犹豫不决，害怕将物联网的未来寄托在可能难以定制或互联的专有平台上。
本文介绍了主要的开源软件项目，重点讨论了面向家庭和工业自动化的开源技术。 我们忽略了专注于垂直领域的物联网项目，如Automotive Grade Linux和Dronecode。 我们还忽略了面向互联网的开源 *** 作系统发行版，包括Brillo、Contiki、Mbed、OpenWrt、Ostro、Riot和Ubuntusnappping。这次，我们将智能
这里介绍的21个项目包括由Linuxfoundation管理的两个大型项目： Allseen(Alljoyn )和ocf (iotivity )，以及物联网传感器的端点和网关我还介绍了几个专门针对物联网生态系统特定领域的小项目。 我们曾介绍过更多的项目，但越来越难分清物联网软件和普通软件的区别。 从嵌入式环境到云，越来越多的项目都带有物联网元素。
您声称这21个项目都是开源的，但请确保完整的名称不在本文的范围内。 它们至少在生态系统的一个部分运行Linux，大多数都完全支持Linux，从开发环境到云/服务器、网关和传感器端点部件。 大多数组件都有可以在Linux开发板(如Raspberry Pi和BeagleBone )上运行的组件，大多数都支持Arduino。
物联网领域仍然有很多专有技术，特别是在自上而下的企业平台上。 但是，其中也提供了部分开放访问权限。 例如，威瑞森的ThingSpace针对4G智慧城市APP应用，拥有一套免费的开发API，支持开发板，尽管核心平台本身是独一无二的。 相似的是，亚马逊的AWS物联网工具包包括部分开放的设备SDK和开源入门工具包。
其他主要的专有平台包括苹果的HomeKit和微软的Azure物联网工具包。 在拥有230个成员的Thread Group中，该组织监督基于6LoWPAN的对等Thread网络协议。 Thread Group由谷歌的母公司Alphbet旗下的Nest设立，没有提供像AllSeen和OCF那样全面的开源框架。 但是，它与Brillo相关，也与Weave物联网通信协议相关。 5月，Nest发布了名为OpenThread的开源版Thread。
介绍21个面向物联网的开源软件项目。
AllseenAlliance(Alljoyn ) )。
由Allseenalliance(asa )监管的AllJoyn互 *** 作系统框架可能是市场上采用最广泛的开源物联网平台。
Bug Labs dweet和freeboard
bugglas是从制造基于模块化Linux的有bugh的硬件设备开始的，但很久以前就演变成了与硬件无关的企业级物联网平台。 Bug Labs提供“dweet”消息、警告系统和“freeboard”物联网设计APP。 dweet使用HAPI Web API和JSON来帮助发布和描述数据。 freeboard是一种拖放式工具，用于设计物联网仪表板和可视元素。
DeviceHive
DataArt基于AllJoyn的设备管理平台可以运行在许多云服务上，包括Azure、AWS、Apache Mesos和OpenStack。 DeviceHive专注于使用ElasticSearch、Apache Spark、Cassandra和Kafka，分析大数据。 有些网关组件可以在运行Ubuntu Snappy Core的任何设备上运行。 模块化网关软件与DeviceHive云软件和物联网协议配合使用，作为Snappy Core服务进行部署。
DSA
分布式服务架构(DSA )便于集中式设备的互 *** 作性、逻辑和APP应用。 DSA项目正在构建分布式服务链接(DSLinks )库，以支持协议转换以及与第三方数据源的数据集成。 DSA提供了一个可扩展的网络拓扑，其中包括多个DSLinks，用于在连接到分层代理分层结构的物理互联网边缘设备上运行。
EclipseIOT(Kura ) )。
Eclipse基金会的物联网主要围绕基于Java/OSGi的Kura API容器和聚合平台，支持在服务网上运行的m2m APP应用。 Kura基于Eurotech的Everywhere Cloud物联网框架往往与Apache Camel集成，后者是基于Java的基于规则的路由和中介引擎。 Eclipse物联网子项目包括Paho消息传递协议框架、面向轻量级服务器的Mosquitto MQTT体系结构和Eclipse SmartHome框架。 有些项目实现名为Californium的基于Java的受限APP应用协议(CoAP )。
Kaa
CyberVision支持的Kaa项目为云互联的大型物联网提供了可扩展的端到端物联网框架。
该平台包括一种支持REST的服务器功能，可用于服务、分析和数据管理，通常部署成由Apache Zookeeper协调的节点集群。Kaa的端点SDK支持Java、C++和C开发，负责处理客户机/服务器通信、验证、加密、持久性和数据编排。SDK包括针对特定服务器、支持GUI的模式，这些模式可转换成物联网物件绑定。模式治理语义，并抽象一组迥异设备的功能。
Macchinaio
Macchinaio提供了一种“支持Web、模块化、可扩展的”JavaScript和C++运行时环境，可用于开发在Linux开发板上运行的物联网网关应用程序。Macchinaio支持一系列广泛的传感器和连接技术，包括Tinkerforge bricklet、XBee ZB传感器、GPS/GNSS接收器、串行和GPIO联网设备以及方向感应器。
GE Predix
GE面向工业物联网的平台即服务(PaaS)软件基于Cloud Foundry。它增添了资产管理、设备安全、实时预测分析，并支持不同数据的采集、存储和访问。GE Predix是GE为内部运营而开发的，它已成为最成功的企业物联网平台之一，收入大约60亿美元。GE最近与HPE达成了合作伙伴关系，HPE将把Predix整合到自己的服务中。
Home Assistant
这个作为后起之秀的草根项目提供了一种面向Python的家居自动化方法。
Mainspring
M2MLabs的基于Java的框架针对远程监控、车队管理和智能电网等应用领域中的M2M通信。与许多物联网框架一样，Mainspring高度依赖REST Web服务，并提供了设备配置和建模工具。
Node-RED
这种面向Nodejs开发人员的可视化布线工具拥有基于浏览器的数据流编辑器，可用于设计物联网节点当中的数据流。然后，节点可以迅速部署成运行时环境，并使用JSON来存储和共享。端点可以在Linux开发板上运行，支持的云包括Docker、IBM Bluemix、AWS和Azure。
Open Connectivity Foundation(IoTivity)
英特尔和三星支持的开放互联联盟(OIC)组织和UPnP论坛组成的这个组织正在努力成为物联网方面领先的开源标准组织。OCF的开源IoTivity项目依赖充分利用的JSON和CoAP。
openHAB
OpenIoT
这款基于Java的OpenIoT中间件旨在使用一种公用云计算交付模式，为开放、大规模的物联网应用提供便利。除了表示物联网物件的本体、语义模型和标注外，该平台还包括传感器和传感器网络中间件。
OpenRemote
OpenRemote为家庭和楼宇自动化而设计，它以广泛支持众多智能设备和网络规范而出名，比如1-Wire、EnOcean、 xPL、Insteon和X10等规范。规则、脚本和事件都得到支持，还有基于云的设计工具，可用于用户界面、安装、配置、远程更新及诊断。
OpenThread
这是Nest最近从基于6LoWPAN的物联网Thread无线网络标准分离出来的开源项目，它还得到了ARM、Microchip旗下的Atmel、Dialog、高通和德州仪器的支持。OpenThread实现了所有Thread网络层，还实现了Thread的端点设备、路由器、Leader和边界路由器等角色。
Physical Web/Eddystone
谷歌的Physical Web让蓝牙低能耗(BLE)信标可以将URL发送到智能手机。它针对谷歌的Eddystone BLE信标经过了优化，这提供了除苹果的iBeacon之外的一种开放技术。其想法是，行人可以与任何具有BLE功能的支持性设备(比如汽车停放计时器、标牌或零售产品)联系。
PlatformIO
基于Python的PlatformIO包括IDE、项目生成器和基于Web的库管理器，它是为访问来自基于微控制器的Arduino和基于ARM Mbed的端点的数据设计的。它为200多种板卡提供了预先配置的设置，并与Eclipse、Qt Creator及其他IDE整合起来。
The Thing System
这种基于Nodejs的智能家居“监管”软件声称支持真正的自动化，而不是简单的通知。其自学习人工智能软件可处理许多协同式M2M *** 作，不需要由人干预。缺少云组件恰恰提供了更好的安全性、隐私性和控制性。
ThingSpeak
成立五年的ThingSpeak项目专注于传感器日志、位置跟踪、触发器及提醒以及分析。ThingSpeak用户可以使用用于物联网分析和可视化的MATLAB版本，不需要向Mathworks购买许可证。
Zetta
Zetta是一种面向服务器的物联网平台，利用Nodejs、REST和WebSockets构建而成，奉行基于数据流的“响应式编程”开发理念，用Siren超媒体API连接起来。设备被抽取成REST API，用云服务连接起来，这些服务包括可视化工具，并支持Splunk之类的机器分析工具。该平台可将Linux和Arduino开发板之类的端点与Heroku之类的云平台连接起来，以便构建地理分布式网络。
转载于:>随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）
工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可 *** 作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可 *** 作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。
三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。
五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。
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