在敏捷的软件开发世界中，容器是了不起的工具。随着在众多组织中 IT 和运营技术 (OT) 的融合，容器实现了从企业系统到物联网设备的跨越。

虽然以前 IT 和 OT 关系不大，但是现在它们相互依存，关系越来越密切，因此它们往往需要使用相同的方法（从硬件到软件再到设计方法）。这推动了在嵌入式空间中采用诸如微服务和 DevOps 等 IT 概念。

同样，已搭建的 IT 平台不断借用嵌入式设计世界中的理念，例如实时功能和分布式计算。企业系统与嵌入式系统融合带来的最重要发展之一面向物联网的容器的兴起。

容器与虚拟机相似，但是没有开销。

容器使构建、部署和维护嵌入式设计更容易，而嵌入式设计是在竞争激烈的商业世界和敏捷的软件开发中的重要要求。

从概念上看，容器类似于虚拟机 (VM)。每个容器都是一个进程，它具有自己的虚拟资源和文件系统（内存、CPU、磁盘等），并且与其它应用和容器隔离（图 1）。

主要区别在于容器是主机 Linux OS 上的用户空间中运行，而不是像虚拟机那样在完全不同的环境中运行。因此，它们需要较少的资源（重量较轻），这使得它们比虚拟机比小得多。容器可以在用户空间中与其它应用并行运行、单独位于系统上、与虚拟环境共存，甚至在一个或多个虚拟机中运行。

如图 2 中所示，容器是通过监控程序进行管理和打包的。Docker 是率先引进商业化监控程序和其它软件以在 Linux 中简化容器的构建和管理的先驱之一。

自那时起，Open Container Initiative 制定了容器映像 (Open Container Format) 和运行时的标准，使它们可以跨主机轻松移植。其它最新的容器项目包括存储库，可从中下载容器映像并在容器化主机上运行。这些增强功能使得容器成为目前在软件开发领域中广受欢迎的工具。

将智能移到边缘

容器是将智能推移到边缘的关键。许多边缘设备采用计算功能构建，比传统数据采集或移动作用更大。它们可以使用经过训练的机器学习模型来分析传入的数据流。

我们来看看人工智能应用。通过将推理从云中移出并移入到边缘设备中，物联网系统可以提供实时分析。医用扫描仪可以检测异常，从而协助临床医生进行诊断。摄像头和可视网关可以迅速识别各种情况并提醒操作员，而不是将数据发送到中央位置。

同样，可以将防火墙和数据包检查等基础设施功能移到边缘。现在，处理可以在数据第一次出现的位置进行，而不是在网络的核心进行。

通过使用容器，可以在边缘设备上，在隔离的实例中同时开发、部署和运行这些进程以及许多其它进程。

面向 IT、OT 和物联网的容器化服务

为了让物联网容器更加实用，多个云服务提供商 (CSP) 创建了解决方案来支持边缘设备容器的开发、监控和管理。例如，Amazon Web Services 推出的 AWS Greengrass 使用户能够将经过训练的推理算法部署到运行 AWS Greengrass Core 容器映像的物联网终端设备。AWS Greengrass 是面向物联网的 Amazon Web Services 云平台的一部分，包括在云中训练和监控边缘设备。

同样，Microsoft 提供了一种基于云的服务来构建和部署 Azure IoT Edge 模块，这些模块是运行 Azure IoT Edge 应用的与 Docker 兼容的容器。另一个示例是 IBM Watson IoT Platform Edge，这是一个用于开发边缘应用（包括经过训练的机器学习模型）的平台，并将它们部署到边缘设备。所有服务都是端到端服务，提供了用于开发、部署和管理设备的工具。

更改设计周期

 容器化的广泛采用反映了软件开发如何发展以适应开发人员期望、生命周期要求和客户需求。长开发周期、仔细规划性能优化的开发已经成为历史。当今的业务环境和客户的要求突显了快速迭代以支持快速部署的需要，以及随着客户要求更丰富的功能或法规要求快速更改实现不断升级。

所有这些趋势使得从硬件取得功能转移到从软件取得功能，在 IT 和物联网中均如此。与功能内置于硬件中的传统嵌入式系统不同，当今的物联网解决方案是在软件中开发。它们通常在商业可用的采集和/或计算设备上部署，更多是作为容器安装。

事实上，物联网系统正在朝向设备即服务模式发展。初始部署可能只提供基本功能（即最小可用产品 (MVP)），并随着时间的推移添加新功能。此方法还允许设备适应不断变化的情况，从分析框架中的更改到新的安全威胁。面临的挑战是这种新方法需要占用计算平台上的更多资源。

容器需要内核

容器在实现敏捷性和隔离的同时，内存占用空间比传统的嵌入式应用大。另外，它们通常用于并排运行隔离的应用。硬件系统通常需要多个内核和扩展的资源，尤其是它们在容器之间支持硬盘分区时。

最新的英特尔^® 酷睿^™ 处理器和英特尔^® 至强^TM 处理器 E-2100M 家族 (Coffee Lake-H) 非常适合满足这些需求。与上一代器件相比，新处理器提供更多内核，提供 6 个而不是 4 个内核，但在成本方面没有显著提高。

借助多 50% 的计算资源，它们可以轻松地支持许多容器和虚拟机，同时为终端设备的未来扩展和可扩展性留出空间。因为处理器在已存在于数据中心中的相同架构和技术上构建，它们可以轻松地支持边缘中要求苛刻程度与服务器相差无几的功能。

COM Express 与容器合力打造功能强大的物联网解决方案

在 COM Express 标准上构建的单板计算机 (SBC) 是充分利用容器化的绝佳方法。它们可以提供众多远程设备所需的小占用空间。另外，它们可以借助强大的计算功能，在边缘支持广泛的应用和推理。

一个示例是 Express-CF/CFE，它是 ADLINK 推出的一个 COM Express 基本大小类型 6 模块。此 PCIMG COM.0 R3.0 模块可以提供：

• 多达 6 个内核的处理器，睿频加速到高达 4.4GHz，可以取得无与伦比的系统性能和响应速度。
• 支持 Windows 10 和 Linux，因此它可以支持最热门的容器。
• 高达 48 GB DDR4 内存并支持英特尔^® 傲腾^™ 存储，可满足高性能、内存密集型工作负载的需要。
• 集成第九代英特尔^® 显卡并支持多达 3 个独立的显示器。

该模块的高性能显卡非常适合使用 OpenGL 4.5、DirectX 12/11 和 OpenCL 2.1/2.0/1.2 或需要现代编解码器的视频加速的工业自动化、医疗和其它可视应用。

面向未来的敏捷方法

在物联网设备中使用容器越来越普遍。容器支持 IT 和 OT 融合，并且利用了应用开发人员在边缘以不断增长的智能创建创新的物联网设备所获得的经验的好处。

但是，在边缘的容器和容器化应用需要的计算资源比传统单板计算机需要的计算资源多。在最新的英特尔至强处理器的基础上构建的 COM Express 模块是功能强大的基础，可用于构建含有现代边缘应用所需资源的灵活的物联网解决方案。