物联网边缘计算的敏捷方法论

在快速发展的物联网（IoT）领域，边缘计算已成为一个重要组成部分。通过在更靠近数据产生地的地方处理数据，边缘计算可以提高速度并减少延迟，因此是物联网应用不可或缺的。然而，开发和部署利用边缘计算的物联网解决方案可能既复杂又具有挑战性。以灵活高效著称的敏捷方法可在简化这一过程中发挥关键作用。本文探讨了如何将敏捷实践应用于结合云计算利用边缘计算的物联网项目，重点是优化快速开发和部署周期。

物联网中的敏捷

敏捷方法采用迭代和渐进的方式，非常适合物联网项目的动态性质。它们可以不断适应不断变化的需求，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，项目的动态性和不可预测性要求采用灵活而稳健的方法。敏捷方法是这一领域的一盏明灯，它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、更准确地驾驭复杂的物联网和边缘计算。从适应性规划和演进式开发到早期交付和持续改进，这些实践都是为满足物联网项目的独特需求而量身定制的。它们有助于高效处理大量数据、安全问题以及在网络边缘集成新技术。在这种情况下，正确的工具和技术就成了无价的盟友，使团队能够及时、经济高效地交付高质量的创新解决方案。

针对物联网进行修改的 Scrum 框架

工具 JIRA、Asana、Microsoft Azure DevOps
- JIRA：可定制的 Scrum 板，用于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：具有与冲刺目标一致的时间表的任务管理，尤其适用于跟踪边缘设备的开发进度。
- Microsoft Azure DevOps：与 Azure IoT 工具集成，支持积压管理和冲刺计划，对于与 Azure IoT Edge 接口的物联网项目至关重要。

边缘计算中的看板持续流

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，具有自动化和与开发工具集成的功能。
- Kanbanize 先进的分析和流程指标可监控物联网任务的进度，尤其适用于边缘计算的持续交付。
- LeanKit 提供工作项目的整体视图，可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
- Jenkins With IoT Plugins：自动构建、测试和部署物联网应用。插件可用于特定的物联网协议和边缘设备。
- GitLab CI/CD：提供全面的 DevOps 解决方案，内置 CI/CD，非常适合管理源代码、测试和部署物联网应用。
- CircleCI：有效实现云环境中 CI/CD 管道的自动化，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：物联网应用程序 Web 界面的自动化测试。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），有利于用简单的语言为物联网应用程序定义测试用例。
- JUnit：对于基于 Java 的 IoT 应用程序中的单元测试至关重要，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 Aha！、ProductPlan、Roadmunk
- Aha！：路线图工具，可使发布计划与战略目标保持一致，尤其适用于长期物联网边缘计算项目。
- ProductPlan：用于直观地绘制发布时间表和依赖关系，对边缘计算组件与云基础设施的同步至关重要。
- Roadmunk：帮助可视化和交流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协调至关重要，可在各种环境中实现一致部署，这对于边缘计算应用至关重要。示例 – 在制造业，Docker 和 Kubernetes 对于在整个工厂车间部署和管理容器化应用至关重要。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，确保在各种环境中性能一致。
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 流水线。示例 – 零售商使用 GitLab CI/CD 自动测试和部署店内的物联网应用。这种自动化对于库存跟踪系统等应用至关重要，因为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 – 智能城市计划利用 JIRA 和 Trello 管理交通管理系统和公共安全网络等复杂的物联网项目。这些工具有助于跟踪进度和协调多个团队的任务。

边缘专用技术

Azure IoT Edge：这项服务允许在本地物联网设备上部署云智能。它有助于在边缘设备上运行人工智能、分析和自定义逻辑。示例 – 医疗保健提供商使用 Azure IoT Edge 在病人监控设备附近部署人工智能和分析。这种方法可实现实时健康数据分析，这对重症监护室至关重要，因为即时数据处理可挽救生命。
AWS Greengrass：无缝地将 AWS 扩展到边缘设备，使它们能够在本地对其生成的数据采取行动，同时仍然使用云进行管理、分析和存储。示例 – 在农业领域，AWS Greengrass 可为偏远地区的边缘计算提供便利。农民部署物联网传感器进行土壤和作物监测。这些传感器使用 AWS Greengrass 可在本地处理数据，即使在互联网连接有限的情况下，也能立即做出灌溉和施肥决策。
FogHorn Lightning™ 边缘人工智能平台：它是边缘智能的强大工具，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，尤其是可再生能源，使用 FogHorn 的 Lightning™ Edge AI Platform 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。

挑战与解决方案

安全管理：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 等工具可集成到 CI/CD 管道中，用于持续安全测试。
确保可扩展性：物联网应用必须具有可扩展性。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 是数据流和消息队列的绝佳工具。在分析方面，Elasticsearch 和 Kibana 可提供实时见解。

结论

在物联网项目的边缘计算中应用和采用敏捷方法既是各行各业的技术转变，也是战略需要。这种融合不仅有益，而且越来越有必要，因为它有利于快速开发、部署和实现稳健、可扩展和安全的物联网解决方案。从制造业到医疗保健、零售和智能城市，敏捷实践与边缘计算的融合正在为更灵敏、高效和智能的解决方案铺平道路。这种融合辅以尖端工具和技术，使企业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展，敏捷方法、边缘计算和物联网的融合必将把创新和效率推向新的高度，重新定义数字化转型的界限，塑造技术进步的未来。

原文：https://dzone.com/articles/agile-methodologies-for-edge-computing-in-iot