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使用MASA全家桶从零开始搭建IoT平台(一)环境准备

前言 本系列文章以IoT开发小白的角度,从零开始使用.Net为主要技术搭建一个简单的IoT平台,由于是入门系列,所有代码以围绕IoT基础业务场景为主,不会涉及DDD等设计思想。 架构图 这里是我们整个IoT平台的架构图。 一、设备接入 1、针对可以联网的设备,直接通过MQTT协议连接到我们的MQTT服务上(可以使用国内的阿里云、Onenet也可以使用开源EMQX实现)。绿色线框部分 2、针对不能联网的设备,例如只能通过红外、短信、等其他非互联网技术通讯的,采用设备网关统一接管,这里主要涉及硬件相关内容我们不深入讨论。橙色线框部分 二、处理设备遥测数据 我们通过MQTT Hub 订阅设备发布到MQTT的消息,并通过Dapr的Pub/Sub 方式发送给我们的IoT Core集群,我们可以通过MQTT 5.0协议中的共享订阅方式实现我们高可用集群。蓝色线框部分 三、设备控制 直接在IoT Core中直接向MQTT发布控制指令。红色箭头所示 四、管理后台 管理后台我们采用Blazor搭建结合MASA Auth实现权限控制,红色线框部分,在IoT Core和IoT UI中间有一层Gateway,...

云智慧助力MLOps加速落地

背景 随着数字化和计算能力的发展,机器学习(Machine Learning)技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视,然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期,大量的ML项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看,早期ML社区广泛关注的是ML模型的构建,确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现,但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面,并未大家所关注。 机器学习的生命周期涉及众多的流程,如数据的获取、数据准备、模型训练、模型的调整、模型的部署、模型监控、模型的可解释性等,不同的流程涉及不同的流程工具和人员,需要跨团队的协作和交接,从数据工程到数据科学再到ML工程。在此背景下,如何保障生产中以下诸多目标是我们亟待解决的。譬如实现更快的模型开发、交付更高质量的 ML 模型以及更快的部署和生产;同时监督、控制、管理和监视数千个模型,以实现持续集成、持续交付和持续部署;加强对模型的监管审查,提高模型透明度,确保更好地遵守组织或行业的政策。 尤其是LLM模型时代,伴随着AGI的到来,机器学习模型的规模和复杂性也在不断增加。这意味着将这些模型部署到生产环境的难...

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