一个智能应用程序的剖析

物联网，大数据和机器学习技术正在塑造下一代商业应用。这些智能应用为创新型数字企业提供以下支持：

• 智能化：它们提出建议并指导用户采取下一个最佳行动;
• 前瞻性：它们预测可能发生的事情并触发工作流程告诉用户何时应该做什么;
• 情境感知：它们是个性化的，了解用户的位置并嵌入他们的流程中。

未来几年我们将看到的是，我们所知道的应用程序的用户界面将会逐渐消失，与应用程序的交互将通过推送通知，消息系统和聊天机器人等对话UI及现有的生产力软件中的插件来实现。

这些复杂的智能应用程序对业务的需求非常高，希望能够对用户有更多的区分和了解，并希望用户的体验个性化和上下文相关的用户体验。但是，构建这些应用程序是很具有挑战性的，而且需要许多不同的组件和构建快。让我们来剖析一下智能应用程序的结构。

智能应用程序的解剖

在思考如何构建一个智能应用程序时，每个构建块都适用于以下列之一：

• 计算：智能应用程序计算信息，这转化为行为。
• 沟通：智能应用程序沟通信息，这是消息传递。
• 存储：智能应用程序存储信息，这转化为信息状态。

我们可以将这种分类应用到需要构建一个智能应用程序所必需的每个层次的剖析堆栈上。。

事物

物联网的真正终端显然是应该连接的东西，无论是实体产品，如汽车，喷气发动机和照明系统，还是其他“东西”，如牲畜，农作物，人类或空间区域，如房间或室外空间。为了构建一个智能应用程序，你需要能够连接到事物。这是智能应用解剖的第一层。

这一层是由传感器组成的，并且这些传感器收集并报告与之相关的事物的实际状态，它们是连接在一起的。传感器可以安装或嵌入物体中以监测温度，压力，光线，运动，位置等。

随着传感器一起，这一层由致动器组成，通过从物联网应用程序或其他系统获得的信号控制产品的物理或逻辑状态，例如打开阀门或转动摄像头，马达或者灯光的打开/关闭。这包括发送到嵌入式软件的命令，例如重新启动或更新配置。

最后，这层包括本地储存，以防设备在接收新数据时没有连接。

摄取 接下来，有必要将数据放入云中，这需要一个图层来摄取所有数据。这一层包括代理，组件在一组互联网设备之间进行协调，并充当传感器/执行器和云之间的桥梁，决定发送什么数据以及何时发送。反过来，它们也处理来自云端的命令和更新。

例如，该层就是Amazon IoT，Azure IoT和Bluemix IoT Live所在的地方。它们可以过滤，转换和处理事件，并提供设备管理。

在这一层的通信专栏中，有必要使用协议来实际连接物理世界和数字世界。对于物联网设备通信来说，物理层和通信协议是有区别的。就物理层而言，网关，移动设备，网状网络和直接或广播设备通信都是可选择的，根据使用情况可能适用或可能不适用。物理层的选择将决定哪种通信协议最适合（例如，MQTT，CoAP，HTTP（S），AMQP，Zigbee，Z-Wave等）。

云基础架构 下一层是云基础架构，由容器组成，以运行服务和应用程序，消息传递中间件和传统数据库平台作为服务。

应用程序服务 在云基础架构之上，应用服务层是构建智能应用程序的关键。这些应用服务包括预测分析，机器学习和认知服务，以及其他API与事物进行通信并触发行为进行交流，以及数据仓库和大数据存储来存储事物中的所有信息。

模型驱动的平台 在查看所有以前的图层时，显然构建智能应用程序是相当复杂的。构建智能应用程序需要许多不同的组件和构建模块，很可能来自各种不同的提供商。这就意味着有必要掌握大量技能来构建智能应用程序。为了弥补这种技能差距，必须在这些物联网，大数据和机器学习服务之上增加另一层。

模型驱动平台也称为低代码平台，为智能应用程序的协作，可视化开发提供了一个模型驱动的环境。此外，开发团队需要承担软件配置管理以及分支和合并的核心服务工作，并创建构建和应用程序包。

模型驱动的平台支持全渠道用户界面以及针对特定外形因素优化的跨平台，响应式和多通道应用程序的开发。

这些平台提供一系列开箱即用的连接器，以连接来自不同提供商的所有基础智能服务。它们还包括域模型和数据映射，将所有传入的数据以可视化的方式连接到应用程序。

最后，这些平台提供了与企业后端和管理工作所需的第三方服务的无缝集成，并使智能应用具有上下文关系。

关键外卖

定义一个智能应用程序解剖结构的元素可能会被认为是压倒性的。系统复杂程度的类型和级别将决定需要描述多少元素和服务来创建端到端解决方案。

尽管如此，很明显，各种端点，网络技术，协议，物联网软件和应用程序开发服务对于计划采用物联网来转变其业务运营的企业来说是一个挑战。问题是：如何使物联网技术的开发变得易于管理？答案在于采用平台方法，包括附加的模型驱动的平台层。

采用模型驱动的低代码平台将大大简化连接，管理，获取和为支持物联网的产品和服务构建应用程序的过程。这些高生产力的平台特别适合帮助IT领导者及其团队通过促进对智能应用程序成功至关重要的快速迭代开发来解决缺乏敏捷性，技术复杂性和技能短缺的挑战。

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