在基于云計(jì)算的現(xiàn)代應(yīng)用時(shí)代，AlgoBuilder將變得更智能

　　前言

　　現(xiàn)代應(yīng)用是在物理資源與虛擬資源相互融合的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，體現(xiàn)了微控制器、傳感器、通信連接、功率器件、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的最新進(jìn)展。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)是得益于這些科技進(jìn)步的主要細(xì)分市場(chǎng)之一。物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)分布在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，用于監(jiān)測(cè)機(jī)器設(shè)備的健康狀態(tài)。在這一技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)中，預(yù)見性維護(hù)和規(guī)范性維護(hù)是兩個(gè)常見的關(guān)鍵詞。預(yù)見性維護(hù)是指對(duì)設(shè)備、工具和機(jī)器等進(jìn)行以預(yù)見潛在故障并安排相應(yīng)維護(hù)操作為目的的監(jiān)測(cè)。相對(duì)于預(yù)見性維護(hù)，規(guī)范性維護(hù)則更先進(jìn)了一步，不僅可以預(yù)見潛在故障，還能提示需要技術(shù)維護(hù)的位置，從而采用如人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)等常規(guī)或非常規(guī)方法查明潛在故障的根本原因。這兩種維護(hù)方法都比常用的預(yù)防性維護(hù)方法更先進(jìn)，因?yàn)轭A(yù)防性維護(hù)需要定期檢查機(jī)器設(shè)備，即使被檢查的機(jī)器不需要任何特殊干預(yù)干預(yù)或者維護(hù)操作，這將導(dǎo)致高昂的維護(hù)成本和資源的浪費(fèi)。

　　在這種情況下，許多公司正嘗試了解如何在自己的環(huán)境中集成并利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)。意法半導(dǎo)體可為客戶快速評(píng)估傳感器、微控制器、通信連接、云計(jì)算和儀表板在數(shù)據(jù)可視化、分析和記錄中的應(yīng)用可行性提供諸多資源。

　　在本文中，我們將主要介紹圖形界面設(shè)計(jì)應(yīng)用軟件ST AlgoBuilder。該軟件工具可以快速描述STM32微控制器和MEMS傳感器的應(yīng)用原型，讓用戶設(shè)計(jì)基于傳感器的應(yīng)用，把代碼寫入STM32微控制器，并通過與ST AlgoBuilder捆綁安裝的Unicleo軟件分析結(jié)果。

使用AlgoBuilder提取運(yùn)動(dòng)和環(huán)境參數(shù)的簡(jiǎn)易設(shè)計(jì)

AlgoBuilder 工作流程

　　簡(jiǎn)而言之，AlgoBuilder提出一個(gè)零行代碼快速開發(fā)原型的方法，使客戶能夠在他們的特定任務(wù)中評(píng)估我們的傳感器。在點(diǎn)幾下鼠標(biāo)后，用戶可從ST Nucleo開發(fā)板和X-Nucleo-IKS01A2擴(kuò)展板直觀地提取并導(dǎo)出許多參數(shù)，例如，加速度、角速率、磁場(chǎng)、溫度、濕度、壓力、四元數(shù)、FFT、運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度指數(shù)，還能取用傳感器數(shù)據(jù)并在特定任務(wù)中進(jìn)行評(píng)估，無需花費(fèi)精力和時(shí)間編寫固件代碼，這對(duì)開發(fā)者而言極其重要。

　　最近，ST的MEMS傳感器部門(MSD)決定擴(kuò)展AlgoBuilder的功能，以便更接近當(dāng)前的傳感器連接云端應(yīng)用的需求和必要條件。該軟件增加了傳感器和云服務(wù)的連接功能，因?yàn)?a class="contentlabel" href="http://m.butianyuan.cn/news/listbylabel/label/云計(jì)算">云計(jì)算資源的作用比本地硬件更強(qiáng)大。具體來說，新版AlgoBuilder增加了Amazon Web Services連接器，軟件原型正在開發(fā)中。傳感器的原始參數(shù)或更復(fù)雜的派生參數(shù)可以與多個(gè)云服務(wù)集成，用于監(jiān)測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代應(yīng)用中不可預(yù)見的變化。

　　AlgoBuilder的云端入口是AWS IoT Core。一旦進(jìn)入云端，用戶就可以利用所有可用的微服務(wù)來構(gòu)建可擴(kuò)展的基于云計(jì)算的應(yīng)用，包括Amazon Kinesis音視頻流數(shù)據(jù)處理服務(wù)、Amazon SNS用戶通知推送服務(wù)、Amazon DynamoDB存儲(chǔ)資源、Amazon Lambda計(jì)算資源、IoT Analytics數(shù)據(jù)分析服務(wù)，以及AWS SageMaker 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用服務(wù)。

AlgoBuilder、AWS IoT Core和AWS微服務(wù)

　　云應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富的中型企業(yè)客戶知道如何通過整合微服務(wù)發(fā)布在全球范圍內(nèi)可伸縮的應(yīng)用，同時(shí)管理數(shù)萬(wàn)或數(shù)百萬(wàn)的用戶或物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)。簡(jiǎn)而言之，開發(fā)者能夠從AlgoBuilder軟件中提取并利用數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)傳播延遲和其它云服務(wù)限制因素，快速評(píng)估開發(fā)項(xiàng)目是否適合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。