嵌入式物联网开发平台的驱动力正在重塑行业产品
本文的主要内容：
尽管云计算和嵌入式开发样式如今有所不同，但将来可能会改变。
云和边缘的现场可编程门阵列现在已成为嵌入式物联网讨论的一部分。
向面向云的嵌入式物联网开发平台的驱动力正在重塑行业产品。
云系统已进入ai和机器学习领域，改变了嵌入式iot开发的性质，而嵌入式iot开发已经需要大量的技能组合。
随着ai工作在许多物联网部署中移至边缘，这种趋势可能会加速，为平台多样性的进一步发展奠定基础。
尽管如此，所有道路仍将继续通过嵌入式开发。如今，在庞大的全球系统边缘对嵌入式设备进行编程仍然是一种艺术形式。电源和内存限制仍然存在，并且延迟要求非常严格（以毫秒为单位）。
［北美最大的iot活动iot world，将于8月11日至13日进行虚拟化，为期三天的虚拟体验将使iot，ai，5g和边缘技术在整个垂直行业中付诸实践。立即注册］
为了克服这些障碍，嵌入式物联网开发人员会使用来自主流云提供商或专家的模拟器，仿真器，测试平台，软件开发套件和云平台。他们的嵌入式开发人员队伍仍然包括熟练使用烙铁的人员。
c语言仍然是嵌入式微控制器，微处理器和片上系统，它们所驱动的片上模块以及板级系统的主流。但是在云中，计算和存储几乎是无限的，python的高级语言在机器学习开发中取得了成功。
当世界碰撞
如今，云计算和嵌入式开发风格各不相同。但是，根据arm处理器背后的设计公司arm semiconductors产品营销总监chris shore所说，这可能会改变。shore在嵌入式开发领域拥有30多年的经验，并且是最早将linux移植到arm的公司之一。
“有两个世界在碰撞。它涉及专业知识的变化和工作方法的变化。” shore说。“如果您使用云上的微服务运行分析型机器学习工作，则不必担心它使用了多少能源或需要多少内存。但是，如果您将此类分析放在嵌入式小部件上，则您一定会担心。”
边缘与云之间的通信行程也是开发人员关心的问题。在收集点分析的数据可以更快地采取行动;系统无需等待数据往返云和返回。他说，因此对物联网设备模块的ai处理已引起关注。
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“有两个世界在碰撞。它涉及专业知识的变化和工作方法的变化。” shore说。“如果您使用云上的微服务运行分析型机器学习工作，则不必担心它使用了多少能源或需要多少内存。但是，如果您将此类分析放在嵌入式小部件上，则您一定会担心。”
边缘与云之间的通信行程也是开发人员关心的问题。在收集点分析的数据可以更快地采取行动;系统无需等待数据往返云和返回。他说，因此对物联网设备模块的ai处理已引起关注。
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