基于Kubernetes物联网平台Shifu开源,云原生技术助力万物互联

物联网平台Shifu开源,采用云原生技术和Kubernetes,提供设备数字孪生,实现透明框架内的设备管理。通过Shifu,开发者可以简便地连接、监控和控制物联网设备,支持HTTP、MQTT等多种协议,已集成多种设备。Shifu旨在成为IoT开发的通用开源底座,推动Kubernetes在物联网生态的应用。

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file 物联网应用开发及管理平台Shifu正式开源,进入开源协同迭代新阶段。Shifu为客户全场景设备托管,一体化软件开发提供了透明框架。开发者登录GitHub搜索“Shifu”,点击“Edgenesis/shifu”获取仓库信息,通过使用 Shifu ,可以更简单地连接、监视和控制任何物联网设备。


Shifu GitHub地址:

https://github.com/Edgenesis/shifu


Shifu的创新优势是通过透明框架内的数字孪生技术,为设备赋予有思考能力的”数字大脑“。数字孪生将反映设备的实时状态,对其进行开发操作等同于操作设备本身。物联网设备接入到Shifu中便会生成标准化接口,实现互联网互动,通过平台层对场景内所有设备、机器进行北向数据收集和南向指令管控。

Shifu提供了桥接式设备互联解决方案,微服务架构令设备能力模块可调用,可复用,目标实现通过配置文件轻松接入各种异构设备。目前,Shifu 已经实现通过HTTP、MQTT、TCP Socket、RTSP、OPC UA等协议接入物联网设备,同时已将西门子S7、海康威视(HIKVISION)等通过私有协议通讯的设备进行了集成。

作为云原生框架,Shifu通过Kubernetes的CRD功能延伸了K8s的资源,来实现高可用,静态域名,服务管理等功能,Shifu可以支持对任何设备进行任何形式的配置。当连接物理设备时,Shifu会识别并以一个K8s Pod的方式启动该设备的数字孪生 deviceShifu。开发者通过接入 deviceShifu 的接口,可以获取物联网设备的所有功能,同时编程定义设备原本不具备的功能。

云原生的Shifu将系统运维的难度大大降低,应用开发者可以通过一套Kubernetes基础架构进行运维管理。Shifu将推动Kubernetes成为物联网开发的底层架构标准,将容器编排技术带入物联网软件开发生态中。


Shifu Framework项目创始人陈永立表示,感谢国内外开源社区对Shifu开源的鼎力支持!我们希望将Shifu打造成IoT开发的通用开源底座,让IoT开发者也能通过Shifu Framework享受到Android和iOS给移动开发带来的红利。我们已经迫不及待地要和Shifu的支持者们一起创造万物互联的时代了!


Apache Foundation Member,Mentor of Apache SeaTunnel PMC of Apache Dolphin Scheduler, ClickHouse中国社区创始人郭炜表示,云原生时代的到来,重构了所有企业的基础设施,Shifu项目的开源帮助企业在IOT物联网管理上更进一步,希望Shifu项目越做做好。


LF Edge 董事会主席 Tina Tsou 表示,LF Edge密切关注全球范围内有潜力的边缘计算项目,Shifu基于Kubernetes的云原生架构,非常具有创新性,将边缘设备的控制管理能力进一步释放,并为应用开发工程师提供了云边协同管理的统一底座,未来将持续关注Shifu的开源进程,期待Shifu能推动边缘计算技术走向高效率的场景落地。


微软物联网高级解决方案架构师赵鹏程表示,随着物联网,边缘计算,数字孪生等应用场景逐渐成熟,云原生技术在物联网相关解决方案中也产生了越来越重要的影响。Shifu 就是这样一个基于Kubernetes技术的物联网边缘计算框架,并非常巧妙的将数字孪生概念和容器技术进行了融合,是一套在目前看来虽然略显青涩,但整体架构却非常灵活的平台。期待开源的Shifu不断拓宽影响力,加速代码与产品的迭代,深入场景,下沉行业。成为业界信赖的物联网开源解决方案。


阿里云技术专家,Openyurt初创成员何淋波表示,云原生边缘计算领域的发展势头方兴未艾,受到了越来越多的公司的青睐。Shifu以云原生为切入点,引入声明式API抽象IoT生命周期管理,优雅解决传统IoT行业的开发周期长,大规模部署复杂,运维成本高等痛点问题。同时Shifu以让IoT从业者体验到技术乐趣和软件定义世界为愿景。正值Shifu正式向业界开源的时点,强烈推荐云原生,边缘计算行业的从业者去体验和使用Shifu。祝福Shifu的贡献者、参与者在开源社区收获到开心,乐趣,满足。


CNCF大使,华为云云原生开源负责人Kevin Wang表示,边缘计算已经成为云原生发展的最关键方向之一。很高兴看到Shifu项目的开源,丰富了云原生和物联网的生态,也祝Shifu开源社区越来越好。


全球领先的开源时序数据库TDengine创始人陶建辉祝贺Shifu正式开源,他表示,选择开源是中国基础软件与中间件建立行业领先地位的关键一招,也是面向全球市场勇敢的选择。开源意味着主动接受社区同仁的关注,同时接受开放带来的机遇,让技术真正地落地在现实场景中。Shifu的云原生架构,更加完美地支持容器化部署,期待未来与TDengine3.0一起在物联网场景中探索出更多的可能。


面向物联网现代数据基础设施提供商,全球 MQTT Broker 开源社区的领导者 EMQX 联合创始人金发华祝贺 Shifu 正式开源。Shifu 通过云原生架构方式来支持 IoT 应用的开发和部署,为物联网的数字化转型提供一种新的创新可能。希望 Shifu 开源社区和 EMQ 的开源系列产品一起,可为社区用户构建出从云到边、面向分布式云原生的物联网解决方案。


在未来,Shifu将逐步支持自动生成deviceShifu、声明式API、高级的Shifu控制器、设备分组、多层封装等功能,期待开源贡献者为Shifu提供更多功能迭代方向与真实的场景需求。让每一个IoT设备都有一个Shifu,让软件定义世界,解决好基础设施问题,让开发者和运维人员在物联网世界再次开心,是Shifu创建的初衷。Shifu开源社区将与全球开发者一起,为更多的物联设备更好地服务人类而努力。

本文由边无际授权发布

### 关于 AI-Shifu 项目的复现 AI-Shifu 并未被明确提及在所提供的参考资料中,因此需要基于已知的开源人工智能项目结构以及常见的人工智能框架来推测其可能的技术实现路径。以下是针对此类项目的通用复现方法: #### 1. **环境准备** 为了成功运行任何复杂的 AI 项目,首先需搭建合适的开发环境。通常情况下,Python 和 C++ 是主流编程语言之一。对于 Python 部分,可以利用 `simpleai` 工具包完成部分功能模块的设计[^1]。 ```bash pip install simpleai ``` C++ 方面,则可考虑使用机器学习库 MLPACK 来处理更底层的数据运算需求。 #### 2. **源码获取与分析** 假设目标项目托管于 GitHub 或其他代码共享平台,可以通过克隆仓库的方式下载完整的源码文件。例如,如果存在类似的公开资源链接(如引用中的 geekai),可以直接访问并研究其实现细节[^2]。 ```bash git clone https://github.com/example-repo/ai-shifu.git cd ai-shifu ``` 接着深入阅读 README 文档以及其他辅助说明材料,理解整体架构设计思路及其核心组件的功能定位。 #### 3. **依赖安装** 大多数现代 AI 应用都会依赖一系列第三方库支持特定操作。按照官方文档指示逐一解决这些外部依赖项至关重要。这一步骤往往涉及配置虚拟环境、调整编译参数等工作内容。 #### 4. **数据集准备** 许多训练模型都需要高质量标注过的样本作为输入素材。确认是否有配套提供或者自行收集整理适用范围内的数据集合,并将其转换成程序能够识别的标准格式。 #### 5. **调试优化** 最后,在本地环境中逐步执行各个阶段的任务逻辑验证正确性的同时不断改进性能表现指标直至达到预期效果为止。 ```python from simpleai.search import SearchProblem, astar GOAL = 'HELLO WORLD' class CustomSearchProblem(SearchProblem): def actions(self, state): if len(state) < len(GOAL): ... initial_state = '' problem = CustomSearchProblem(initial_state=initial_state) result = astar(problem) print(result.state) ``` 以上仅为理论指导框架仅供参考实际过程中还需依据具体情况灵活应对各种突发状况做出相应调整策略确保最终顺利完成整个过程.
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