整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和機器學習應用能力領跑物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展

機智云4.0物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺推出 “ECE邊緣計算引擎”、“RTBD實時大數(shù)據(jù)平臺”、“Giga ML吉咖機器學習”、“D3動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎”四款新產(chǎn)品，將云計算和霧計算結(jié)合，組成超大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和機器學習體系，配合應用賦能和傻瓜式操作界面，充分整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和機器學習應用能力，進一步降低物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務的研發(fā)和部署及維護難度，繼續(xù)領跑物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

9月19日GO DAY 2016，機智云正式發(fā)布新一代機智云4.0物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺，在原有設備接入、設備管理和服務能力之上，增加了全新的ECE邊緣計算引擎、RTBD實時大數(shù)據(jù)平臺、Giga ML吉咖機器學習、D3動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎，將云計算和霧計算結(jié)合，組成超大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和機器學習體系，配合應用賦能和傻瓜式操作界面，充分整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和機器學習應用能力，進一步降低物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務的研發(fā)和部署及維護難度，繼續(xù)領跑物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

ECE(Edge Computing Engine)邊緣計算引擎，是一個運行在設備通信模組或近場通信網(wǎng)關上的微應用容器，提供霧計算的運行環(huán)境，協(xié)調(diào)程序和底層硬件環(huán)境的關系。ECE和云端微應用管理及分發(fā)機制組成了機智云的“霧計算”層。微應用由開發(fā)者自行定義，以輕量級對腳本語言(構(gòu)成。腳本可以根據(jù)云端的管理機制實時更新和加載，無需重啟設備和OTA固件升級。開發(fā)者可以直接在云端編寫各種腳本，ECE下載到微應用容器中，動態(tài)加載這些腳本代碼，實時應用到設備和數(shù)據(jù)上，從而改變設備行為，進行多樣化的本地的運算和決策，讓“端”變得更加聰明，反應速度更加快，把日漸流行的“軟件定義硬件Software Defined Device”升級到“云端定義硬件Cloud Defined Device”。

RTBD(Real Time Big Data)實時大數(shù)據(jù)平臺，是一個專門為物聯(lián)網(wǎng)應用而生的實時大數(shù)據(jù)分析、處理、輸出平臺。RTBD特別適用于存儲和計算物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最常見的基于時間序列的數(shù)據(jù)(Time Series Data) 和實時的流數(shù)據(jù)(Streaming Data)?；谒阉饕婕夹g(shù)，RTBD存儲量大(可達EB級), 內(nèi)置強大的實時運算能力，復雜的數(shù)據(jù)聚合結(jié)果可以在毫秒級輸出。RTBD還具有多種計算引擎的整合能力可以方便地通過與Hadoop/Spark/Storm等計算平臺的整合完成復雜計算。人性化的管理界面讓開發(fā)者可以方便地定義數(shù)據(jù)查詢腳本，并即時生成對應的 API，使應用賦能在數(shù)據(jù)層面有質(zhì)的提升。

D3(Dynamic Data Director)動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎， 幫助開發(fā)者快速的定義和部署個性化的數(shù)據(jù)處理業(yè)務。通過圖形化的拖拉拽交互方式，開發(fā)者可以靈活地編排數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)邏輯，打造個性化的數(shù)據(jù)業(yè)務系統(tǒng)。D3支持第三方數(shù)據(jù)源和企業(yè)自定義的數(shù)據(jù)導入，可以通過腳本甚至機器學習的模塊來對數(shù)據(jù)進行處理。

開發(fā)者定義完數(shù)據(jù)處理模型后，D3會自動運行，動態(tài)處理數(shù)據(jù), 并實時執(zhí)行對應的動作(Action)，省去編寫和部署服務端代碼的繁重工作。

Giga ML吉咖機器學習是專門為物聯(lián)網(wǎng)設計的機器學習產(chǎn)品?；跈C智云的云端+霧端計算架構(gòu)，吉咖機器學習可以把數(shù)據(jù)采集和處理邏輯動態(tài)分配到設備和網(wǎng)關端，讓海量的終端設備參與到機器學習的運算中，大大的增加了可采集和處理的數(shù)據(jù)量和全網(wǎng)絡的運算資源，可以高效的實現(xiàn)復雜的的機器學習算法。本次發(fā)布的Giga ML跟機智云的D3數(shù)據(jù)編排有機結(jié)合，提供“預測引擎”和“推薦引擎”等機器學習功能模塊，極大的降低了機器學習在物聯(lián)網(wǎng)領域的應用的開發(fā)和部署門檻。

對于首個推出物聯(lián)網(wǎng)霧計算服務能力的云服務平臺，機智云CEO黃灼在接受記者采訪時表示：物聯(lián)網(wǎng)化的產(chǎn)品在向各個生活和商用領域滲透，因為設備的運算能力和儲存有限，現(xiàn)有的大部分的物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)架構(gòu)都把設備端的數(shù)據(jù)原封不動傳到云端去做復雜計算。這種弱設備，強云端的架構(gòu)導致設備響應速度慢，連不上網(wǎng)時設備有些功能甚至無法使用。霧計算把云計算的能力延伸，把部分的運算和存儲能力推到網(wǎng)絡的邊緣，讓設備本身，與設備相連的通信模塊，或近場的網(wǎng)關設備都可以參與到“霧計算”體系。

霧計算的難點在于如何動態(tài)、大規(guī)模(百萬級的邊緣運算節(jié)點)地部署運算和存儲能力，云端和設備端如何高效協(xié)同、無縫對接。復雜的算法如何在云和霧之間合理分解和整合。 需要一個對云管端三者都有控制力的技術(shù)平臺來實現(xiàn)。霧計算個概念是思科2014年率先提出，但并沒有盛行。其中一個原因是思科的發(fā)力點是路由器和交換機, 而這些通信設備缺乏對終端設備的定義和控制能力，因此無法和終端設備實現(xiàn)互通，大部分場景無法把霧計算的能力體現(xiàn)出來，因此真正落地的案例并不多。機智云對物聯(lián)網(wǎng)設備，通信模塊，網(wǎng)關節(jié)點和云端都有強大的控制力，恰好具備把云計算推向霧端的基礎。此次發(fā)布的Edge Computing Engine ECE邊緣計算引擎，可以直接通過云端的協(xié)調(diào)，在設備，通信模塊和網(wǎng)關等邊緣節(jié)點執(zhí)行動態(tài)更新和加載“微應用”，進行實時海量的數(shù)據(jù)處理，算法執(zhí)行，甚至實現(xiàn)不同品類和品牌設備之間的互聯(lián)互通，挖掘霧計算的強大潛力。ECE和這次一同發(fā)布的其他三款產(chǎn)品：機智云Giga ML吉咖機器學習，Dynamic Data Director動態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎，還有Real Time Big Data實時大數(shù)據(jù)平臺有協(xié)同效應。開發(fā)者可以通過機智云的開發(fā)者后臺來把霧計算，大數(shù)據(jù)，機器學習組合起來，高效率開發(fā)強大的物聯(lián)網(wǎng)應用。

此外，受邀出席的36K媒體現(xiàn)任總裁馮大剛在機智云發(fā)布會演講時表示：無論從技術(shù)、生態(tài)還是商務關系等多個方面，機智云都是得到認可，看著機智云一路成長，是毫無爭議的全球最大、最成功的第三方物聯(lián)網(wǎng)云服務平臺。機智云就是這樣一家代表著未來趨勢和價值的企業(yè)，我長期看好機智云的發(fā)展，36氪也將和機智云一起，和各位朋友一起，發(fā)揚創(chuàng)業(yè)者的精神，拼搏、奮進、為追求更美好的未來共同努力，對機智云過去的貢獻以及對未來充滿信心!

同時Arduino中國董事總經(jīng)理陳愈容在機智云發(fā)布會演講并宣布雙方將開展更深度戰(zhàn)略合作，Arduino專注于開源硬件的開發(fā)，而機智云專注于智能硬件的云服務開發(fā)，與機智云合作可以擴大Arduino在產(chǎn)品應用層面的外延，讓用戶享受到更多的基于數(shù)據(jù)的應用服務。陳愈容表示：“物聯(lián)網(wǎng)將是未來所有智能硬件的標配。Arduino一直在探索如何提供一個簡單易用又靈活強大的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，讓創(chuàng)客和開發(fā)者們能輕松將自己的作品連上網(wǎng)絡，享受大數(shù)據(jù)帶來的更多可能性。Arduino和機智云的此次戰(zhàn)略合作，將結(jié)合各自優(yōu)勢，秉承開源精神，讓這一目標得以快速實現(xiàn)?！?/span>