在快速发展的物联网 (IoT) 领域，边缘计算 已成为一个关键组件。通过在更接近数据生成的地方处理数据，边缘计算可以提高速度并减少延迟，使其成为物联网应用不可或缺的一部分。然而，开发和部署利用边缘计算的物联网解决方案可能非常复杂且具有挑战性。敏捷方法论以其灵活性和效率而闻名，可以在简化这一过程中发挥关键作用过程。本文探讨了如何将敏捷实践应用于利用边缘计算与云计算相结合的物联网项目，重点是优化快速开发和部署周期。
物联网中的敏捷
敏捷方法及其迭代和增量方法非常适合物联网项目的动态特性。它们可以持续适应不断变化的需求并快速解决问题，这在技术和用户需求快速发展的物联网领域至关重要。
物联网和边缘计算的关键敏捷实践
在物联网和边缘计算领域，项目的动态性和经常不可预测性需要一种既灵活又强大的方法。敏捷方法论在这一领域脱颖而出，成为一个灯塔，提供了一个能够适应快速变化和技术进步的框架。通过采用关键的敏捷实践，开发人员和项目经理可以更轻松、更精确地应对物联网和边缘计算的复杂性。这些实践，从适应性规划和渐进式开发到早期交付和持续改进，都是为了满足物联网项目的独特需求而量身定制的。它们有助于有效处理大量数据、安全问题以及网络边缘新技术的集成。在此背景下，正确的工具和技术成为宝贵的盟友，使团队能够及时且经济高效地交付高质量、创新的解决方案。
具有 IoT 特定修改的 Scrum 框架
- 工具：JIRA、Asana、Microsoft Azure DevOps
- JIRA：可自定义Scrum 板< /a> 跟踪物联网项目冲刺，具有将用户故事链接到特定物联网边缘开发任务的功能。
- Asana：任务管理的时间表与冲刺目标一致，对于跟踪边缘设备开发进度特别有用。
- Microsoft Azure DevOps：与 Azure IoT 工具集成，支持待办事项管理和冲刺规划，这对于与 Azure IoT Edge 交互的物联网项目至关重要。
边缘计算中连续流的看板
- 工具：Trello、Kanbanize、LeanKit
- Trello：用于管理物联网边缘计算任务工作流程的可视化板，具有自动化功能以及与开发工具集成的功能。
- 看板化：高级分析和流程指标，用于监控 IoT 任务的进度，对于边缘计算中的持续交付特别有用。
- LeanKit：提供工作项目的整体视图，并可以轻松识别物联网系统开发过程中的瓶颈。
物联网边缘应用的持续集成/持续部署 (CI/CD)
- 工具：Jenkins、GitLab CI/CD、CircleCI
- 带有 IoT 插件的 Jenkins：自动构建、测试和部署 IoT 应用程序。插件可用于特定的物联网协议和边缘设备。
- GitLab CI/CD：提供具有内置 CI/CD 的全面 DevOps 解决方案，非常适合管理 IoT 应用程序的源代码、测试和部署。
- CircleCI：可在云环境中高效自动化 CI/CD 管道，并可与边缘计算服务集成。
边缘设备软件的测试驱动开发 (TDD)
- 工具：Selenium、Cucumber、JUnit
- Selenium：自动化测试 用于 IoT 应用程序的 Web 界面。对于测试边缘设备管理仪表板上的用户界面非常有用。
- Cucumber：支持行为驱动开发 (BDD)，有利于以简单语言为物联网应用定义测试用例。
- JUnit：对于基于 Java 的 IoT 应用程序中的单元测试至关重要，可确保各个组件按预期工作。
强调边缘约束的敏捷发布规划
- 工具：啊哈！、ProductPlan、Roadmunk
- 啊哈！：路线图工具，可将发布计划与战略目标结合起来，对于长期物联网边缘计算项目特别有用。
- 产品计划：用于直观地绘制发布时间表和依赖关系，这对于同步边缘计算组件与云基础设施至关重要。
- Roadmunk：帮助可视化和传达物联网产品开发路线图，包括边缘技术集成的里程碑。
利用工具和技术
开发和测试工具
- Docker 和 Kubernetes：这些工具对于容器化和编排至关重要，可实现跨各种环境的一致部署，这对于边缘计算应用程序至关重要。 示例 – 在制造业中，Docker 和 Kubernetes 对于在工厂车间部署和管理容器化应用程序至关重要。例如，汽车制造商可以使用这些工具在装配线上部署实时分析应用程序，确保在各种环境中保持一致的性能。
- GitLab CI/CD：为整个 DevOps 生命周期提供单一应用程序，简化物联网项目的 CI/CD 管道。 示例 – 零售商使用 GitLab CI/CD 自动测试和部署商店中的物联网应用程序。这种自动化对于库存跟踪系统等应用至关重要，其中实时数据对于有效维持库存水平至关重要。
- JIRA 和 Trello：用于敏捷项目管理，提供透明度和高效的进度跟踪。 示例 – 智慧城市计划利用 JIRA 和 Trello 来管理复杂的物联网项目，例如交通管理系统和公共安全网络。这些工具有助于跟踪进度并协调多个团队的任务。
边缘特定技术
- Azure IoT Edge：此服务允许在 IoT 设备上本地部署云智能。 它对于在上运行 AI、分析和自定义逻辑很有帮助边缘设备。 示例 – 医疗保健提供商使用 Azure IoT Edge 在患者监控设备附近部署人工智能和分析。这种方法可以实现实时健康数据分析，这对于重症监护病房至关重要，因为即时数据处理可以挽救生命。
- AWS Greengrass：将 AWS 无缝扩展到边缘设备，使它们能够在本地处理生成的数据，同时仍使用云进行管理、分析和存储。 示例 – 在农业领域，AWS Greengrass 促进了远程位置的边缘计算。农民部署物联网传感器来监测土壤和作物。这些传感器使用 AWS Greengrass，可以在本地处理数据，即使在互联网连接有限的情况下也能立即做出有关灌溉和施肥的决策。
- FogHorn Lightning™ 边缘人工智能平台：一款强大的边缘智能工具，可在物联网设备上实现复杂的处理和人工智能功能。 示例 – 能源行业，特别是可再生能源，使用 FogHorn 的 Lightning™ Edge AI 平台对风力涡轮机和太阳能电池板进行实时分析。该平台直接在设备上处理数据，根据即时环境条件优化能源输出。
挑战和解决方案
- 管理安全：边缘计算带来了新的安全挑战。敏捷团队必须将安全实践纳入开发周期的每个阶段。 Fortify 和 SonarQube 等工具可以集成到 CI/CD 管道中以进行持续安全测试。
- 确保可扩展性：物联网应用程序必须具有可扩展性。利用微服务架构可以解决这个问题。 Docker Swarm 和 Kubernetes 等工具有助于高效管理微服务。
- 数据管理和分析：高效的数据管理至关重要。 Apache Kafka 和 RabbitMQ 非常适合数据流和消息队列。对于分析，Elasticsearch 和 Kibana 提供实时洞察。
结论
在物联网项目的边缘计算中应用和采用敏捷方法既代表了技术转变，也代表了各个行业的战略要求。这种融合不仅有益，而且越来越必要，因为它有助于快速开发、部署和实现强大、可扩展且安全的物联网解决方案。敏捷实践与边缘计算的融合涵盖从制造业到医疗保健、零售和智慧城市的各个领域，正在为反应更灵敏、更高效、更智能的解决方案。这种集成加上尖端工具和技术的增强，使组织能够在物联网领域保持竞争优势。随着物联网领域的不断扩张，敏捷方法论、边缘计算和物联网的融合必将推动创新和效率达到新的高度，重新定义数字化转型的边界并塑造技术进步的未来。