Erik：欢迎来到工业 IoT Spotlight，这是您从工业 IoT 思想领袖那里获得洞察力的第一站，他们正在与您的主持人 Erik Walenza 一起改变当今的业务。

欢迎回到工业物联网聚焦播客。我是您的主持人，IoT ONE 的首席执行官 Erik Walenza，该咨询公司帮助公司从数据中创造价值以加速增长。我们今天的嘉宾是 Lightbend 执行副总裁 Brad Murdoch。 Lightbend 使开发团队能够构建具有故障恢复能力、轻松扩展和即时处理数据的微服务，以用于即时的关键业务决策。

在本次演讲中，我们将讨论与构建能够跨数百万台设备在全球范围内扩展的实时云原生系统相关的挑战。我们还探讨了反应式微服务框架对于提供企业经常需要的内部部署灵活性的重要性。

如果您发现这些对话很有价值，请给我们留下评论和五星级评价。如果您想分享您公司的故事或推荐一位演讲者，请发送电子邮件至 team@IoTone.com。最后，如果您有想要讨论的物联网研究策略或培训计划，您可以直接发送电子邮件至 erik.walenza@IoTone.com 给我发电子邮件。谢谢你。

布拉德，非常感谢您今天抽出时间与我们交谈。

布拉德：很高兴，埃里克。谢谢你让我上场。

Erik：作为被收购公司的首席营销官，您似乎有着很好的记录。那么那里的背景故事是什么？

布拉德：我有技术行业的历史，我有技术背景。我有计算机科学学位。但在我职业生涯的早期，我的经理向我指出，实际上我更擅长谈论软件而不是编写软件。因此，在帮助科技公司向客户确立价值主张方面，我确实建立了自己的职业生涯。因此，随着时间的推移，我曾为大公司和小公司工作过。在许多情况下，故事最终是小公司对大公司有价值，然后收购发生。所以这只是我们行业的一部分，对于许多早期公司来说，这是正常的模式，他们要么上市，要么被收购。

Erik：最近，你成为了 Permission 的董事会成员。您也是 Spiritus Partners 的董事会成员。但是您正在使用 Lightbend。你是怎么降落在那里的？公司周围是什么让你相信这将是你下一个赌注的地方？是什么让你对这家公司感到兴奋？

布拉德：有很多事情。所以回到 2000 年代初，我实际上是在物联网行业，我只是不知道我是因为那不是在 2000 年代初当时使用的术语。我在一家名为 Wind River Systems 的公司工作。风河是嵌入式软件领域最大的公司之一，他们是独立的，他们最终被英特尔收购，然后他们现在是 PE。

但在那个时候，世界的未来真的是关于连接设备的。这些设备中功率的增加将提高智能和所有这些设备协同工作的能力的想法一直是我非常感兴趣的一个想法。我非常享受在风河的时光。但在那之后，我又回到了更传统的企业 B2B 业务。

在我留在 Wind River 之后，这些公司中的第一家是一家名为 JBoss 的公司，那是一家被 Red Hat 收购的软件公司。它仍然是他们许多大型企业软件业务的核心。通过那次经历，我真的对开源和社区的力量感到非常兴奋，因为我构建了非常复杂的系统，能够交付仅仅改变业务的结果。

当我在 Lightbend 看到机会时，我看到了很多相似之处，Lightbend 拥有的核心技术被称为 Akka，它是一个开源框架。它有惊人的用例，其中概念都围绕分布式计算、异步处理、能够具有超可扩展性、超可靠性、超高弹性的能力。就我们现在所说的物联网而言，许多用例与我所看到的未来是平行的。

令我非常兴奋的是，下一代系统有潜力处理我们现在看到的由所有这些连接设备生成的海量数据类型。我已经在 [音频不清晰 06:28] 工作了六年。而且我们真的，真的，我觉得，刚刚进入市场，大规模分布式计算和大规模高性能数据管理需求的拐点真的，真的越来越成为日常关注的问题为全球 2000 家企业和小型公司构建解决方案供这些公司使用。

Erik：您从事构建基础设施的业务，公司可以使用这些基础设施来构建数据驱动的系统，我认为这里有一些术语对定义非常有用，至少对我们的听众来说是高层次的。因此，如果我只是阅读公司介绍中的这三句话，那就是“Lightbend 正在引领企业向实时云原生应用程序转型。我们的使命是通过将微服务架构的可扩展性和弹性与流数据的实时价值相结合的系统，帮助我们的客户成为实时企业。我们是反应式宣言的作者，反应式流倡议的创始成员。”

所以我认为，如果我们可以快速浏览其中的几个术语，这将有助于为人们构建框架，你实际上是做什么的？也许从实时和云原生的概念开始？我的意思是，这些是每个人都听过千遍的概念。但是，当我们说实时时，我们在这里究竟是什么意思？为什么这很重要？

Brad：我提到了我在 Wind River 的时间，因为那确实让我了解了实时处理的潜力。所以实时意味着它对不同的人意味着不同的事情，并且有充分的理由。对于某些系统，我们谈论的可能是在汽车中，实时必须是您在汽车中进行实时安全控制的东西，类似这样，然后实时必须以微秒为单位。但对于大多数企业来说，实时可以是毫秒级的。

我们还有一些数字化转型计划的例子，公司正在从需要数天或数小时的流程转变为需要几秒钟的流程。因此，对他们而言，与花费两天相比，您在几秒钟内就能得到结果的事情，对他们来说是实时的。但是对于正在构建安全系统的人来说，两秒并不是实时的。

所以对我们来说，我们提供的是一个核心分布式系统架构，它允许人们构建运行响应的系统，通常在毫秒范围内。因此，我们谈论的是对数据请求的非常、非常高性能的基于内存的响应，而不是必须转到后备存储或持久存储。所以调用数据库需要一定的时间。通常，使用基于 Akka 的系统，数据已经自动为您驻留在内存中。因此，这是我们实现基于 Akka 的系统提供的超快性能的方法之一。

Erik：然后这里的第二个术语是云原生。而且我认为很多人都不知何故为拥有一些已经上市 20 年的企业软件所面临的挑战而苦苦挣扎，现在可能正在被一些拥有云原生解决方案的初创公司所竞争，并且正在努力做到这一点过渡。这是一个极其困难的过渡。我认为人们普遍认为存在差异，这是一种痛苦。但是，就系统性能或系统管理方式或系统成本结构而言，与传统企业软件相比，云原生实际上意味着什么？为什么云原生在这里很重要？

布拉德：我们行业做得很好的一件事是创造术语，然后采用它们，如果它们看起来对人们很感兴趣。因此，我们看到云原生作为一个术语出现在各个领域，我不得不说，我不确定它是否真的合格。因此，如果我们可以考虑一下云对人们的一般意义，我们谈论的是大规模的分布式基础架构，它可以有效地作为一台巨型超级计算机运行。

超大规模提供商提供的云服务的美妙之处在于，作为使用其中一项服务的人，您无需担心使这一切协同工作的幕后任何事情，您无需知道您的软件实际运行在哪些服务器上。在您需要知道它们在特定区域或特定可用区或其他任何地方运行时，可能存在地理限制。但总的来说，您不会将事物限制在特定的专用环境中。

为了能够制作真正云原生的软件，您确实需要拥有能够理解云的力量来自其大规模、分布式、可扩展性的软件。从您自己的数据中心移动现有应用程序，将其放入容器或 docker 容器中，然后在云中运行它实际上根本没有充分利用云。那不是云原生。所以这可能是用企业 Java、spring 或类似的东西编写的，并在你自己的数据中心中运行。

仅仅将它放在一个容器中并在云中运行它并不能充分利用超大规模为您提供的所有令人难以置信的服务。这并不是说这样做没有很好的商业理由。我不是以任何方式暗示这一点。但只是它的设计并没有理解您可以利用的大规模分布式计算。

而像 Ben 的核心知识产权一样的 Akka 在被称为云之前，就是为大规模分布式计算而设计的。这也是我对我们一直在做的事情感到非常兴奋的原因之一。我们要做的是，多年来，该软件一直以能够大规模处理非常大的分布式系统的形式运行，这就是云为您提供的。使用我们的技术编写应用程序或微服务可以让您利用云可以自动带来的所有好处。

Erik：微服务，但为什么会这样呢？为什么微服务真正改变了我们在物联网环境中交付软件的方式？

布拉德：让我们以一家咖啡公司为例。因此，如果一家咖啡公司有一个系统来监控他们所有商店的所有设备，那么一天中的某些时候系统的使用会非常少。一夜之间，商店都关门了，因此系统上的负载不会很高。当早上 6 点开门，每个人都开始去喝咖啡时，所有的商店都开门了，所有的系统都上线了。任何监控这些商店中所有设备之类的系统的需求都会突然增加很多很多。所以，可能是他们一夜之间的 100 倍、1000 倍。

因此，在微服务出现之前，您在开发应用程序方面要做的事情是您必须对其进行设计，以便它始终为那个高峰做好准备，这意味着您处于一个真正浪费了惊人数量的位置资源，因为它大部分时间都闲置在那里。

对于微服务设计，一个好的企业架构师会做的是结构，处理这个的软件是基于微服务的。来自系统的可扩展性意味着运行监控软件的微服务，比如咖啡机或冰箱，将立即明白它需要扩展到 1000 个相同的微服务这会自动发生。

因此，如果您适当地设计您的系统，这些微服务可以是处理单个功能的离散逻辑片段。然后，如果您需要扩大单个功能或缩小功能，那么系统可以处理该问题，以便您获得资源和底层基础设施的最佳使用。这是 Akka 或 Ben 的产品做得非常好的一个很好的例子，它支持自动处理扩展微服务的需求，并按需缩减它们。

Erik：这是流数据。很明显，物联网用例可以有很多不同的数据源，可以有 SAP 数据，可以有消费者数据，可以有历史运营数据，但流数据似乎是真正让物联网系统真正发挥作用的新附加值独特的。那么，管理流数据与管理我们几十年来一直在控制的其他数据源在某种程度上有何不同呢？

布拉德：我们在许多行业都看到了流数据。但是对于物联网用例，它变得更加重要。因为在许多情况下，我们谈论的是拥有不断发布遥测状态的设备。在许多这些情况下，它发出的数据并不是你需要存储的东西。

例如，假设您有一个设备，您可以在其中进行健康检查，并且您可能有心跳，并且数据将提供当前温度、当前地理位置等信息，然后该数据将被发送到一个服务管理该特定设备。如果我们谈论的是那个设备，可能有成百上千、数百万个这样的设备同时发出这些数据，那么中央服务需要能够处理所有这些数据。

它就像一条溪流。如果您将溪流视为一条河流，那么您就会有一条数据河流通过。这条河流的每一部分或每个设备的每一个排放物都需要处理。即使那个数据只是说，我很好，我很好，我很好，我很好，你得到一百万，我很好，但是有一个说，我离线，或者我再也看不到这一点，或者存在一些异常情况或其他情况，数据流中的特定变化会触发事件，然后需要采取行动，将其标记为操作员或类似的东西。但是 99.9999% 的数据只是流经系统，在很多情况下甚至不需要存储。

这就是我们在谈论流数据时真正在谈论的内容。在物联网环境中，通常各种设备都有传感器并以惊人的速度发送数据。该数据需要流经系统并进行处理。其中一些需要存储。其中一些需要采取行动。但是很多东西都还好，我读过，一切都很好。放手吧，我不需要再做什么了。

Erik：我们现在尽量不要太技术化。但我们刚刚讨论了很多关于人们如何管理数据以以新方式创造价值的技术趋势。 Lightbend 在哪里适合这个等式？

布拉德：人们需要能够从物联网投资中看到价值的所有复杂系统都需要软件开发。这么说似乎有点明显。但我们谈论的是硬件和软件的结合，它们共同为最终客户带来价值。因此需要开发软件。物联网软件有需要在设备中运行的元素，然后还有所有其他软件需要处理发生的事情。

因此，一个典型的例子可能是数字双胞胎，您正在其中构建物理设备的软件模型。那是非常复杂的软件。所以 Lightbend 所做的是我们为构建分布式系统提供核心架构。因此，对于构建服务器端，如果你愿意的话，物联网系统的云端，我们使开发人员能够轻松构建它，而不必担心与大规模分布式系统相关的所有真正困难的事情大规模处理流数据。

所以我们谈论的所有这些事情，都是 Akka 处理的。因此，我们为开发人员提供的产品是为将要构建物联网系统的人们提供的，并让他们尽可能轻松地创建使物联网系统有效工作的智能。

Erik：你的架构以什么结束？所以当他们向世界发布他们的产品时，他们是否在你的平台上运行他们的产品？在管理其网络中的设备时，他们是否在您的平台上管理这些设备？还是他们在管理软件，也许这些设备是通过单独的平台管理的？你的平台边界是什么？

Brad：所以我们有两个产品，我们有一个叫做 Akka Platform 的东西，我们有一个叫做 Akka Serverless 的东西。因此，Akka 平台是我们的客户或系统集成商合作伙伴将采用并在他们自己的环境中运行的东西，他们可以将其部署在他们想要的任何地方。我们有很多人在公共云、私有云数据中心运行它的例子，我们甚至有一些邮轮公司，我们将在芯片上运行一个平台。

因此，您可以运行人们基本上在任何地方开发的基于 Akka 平台的服务。然而，我们也有一个真正让我们非常兴奋的产品，称为 Akka Serverless。 Akka Serverless 基本上让开发人员完全不用担心安全、传输、数据库、框架，因为所有这些都由我们的平台即服务来处理。现在，这确实在云中运行。这就是我们真正看到的未来，基于云的服务可以提供绝大多数功能，开发人员真的不需要担心任何事情。

因此，使用 Akka 平台，您仍然需要完成自己的系统，您仍然需要拥有所有的 DevOps 和许多与管理数据库相关的东西。所有这些都是你仍然需要关心的事情。我们的许多用例，我们的客户都是这样做的。但是我们与 Akka Serverless 的新产品基本上允许 Lightbend 将其作为托管服务来处理。简短的回答是 Platform 可以在任何地方运行，而 Serverless 在云中运行。实际上，我们认为大多数客户对此越来越感兴趣。

Erik：你与很多金融公司等合作，我想在那里，也许这相当简单。例如，您正在与 John Deere 合作，或者您正在与 [听不清 26:04] 或货物跟踪公司合作。然后你会进入更复杂的场景，你可能有团队负责设计硬件产品，然后你正在构建应用程序。所以你有不同的团队，他们有不同的优先事项和非常不同的技能组合，我想他们都会与你的平台发生的事情有关。因此，对于工业物联网领域，谁将成为典型的买家，谁将成为平台的所有者，以确定平台的使用方式，然后谁将成为整个组织中不同利益相关者的其他用户？

布拉德：所以软件不是孤立存在的，正如你所指出的，解决方案有很多部分。让我举个例子，你引用了约翰迪尔。所以约翰迪尔有一项他们称之为精准农业的服务，基本上，它是关于提高作物产量的。所以他们建立了一个物联网平台系统，它在云端，它为种植、播种和作物护理提供自动指导。它应用人工智能以便能够帮助引导设备。

因此，如果您从 John Deere 购买联合收割机或拖拉机，它会塞满传感器并且已连接。您可以订阅他们的精准农业服务，它将获取与天气相关的所有数据，来自种子制造商的历史数据的信息，并再次实时进行设备的自动引导。

因此，该解决方案需要许多不同的移动部件。但它的核心是 John Deere 与系统集成商共同开发的东西，但通常会有一个企业架构师负责设计整个系统，然后与将实际软件投入使用的团队合作进入设备本身。他们将与业务的其他部分合作，将它们集成到客户管理系统和计费系统等中。

但是与我们如何应用人工智能和机器学习模型相关的核心业务逻辑，以便能够获得设备并帮助农民获得这种作物产量，这将是设计者使用 Akka 以便能够构建该系统。它需要能够扩展。它需要能够完全分布。它需要是实时的。它需要处理我们之前讨论的所有流数据。因此，企业架构师通常会选择 Akka。

现在企业架构师通常在技术组织中，他们不一定有预算。因此，与此相关的商业案例非常有趣。在约翰迪尔的案例中，通过销售这种精准农业服务，它基本上为他们开辟了全新的收入来源。最初购买时它与设备捆绑在一起，但随后您必须持续订阅。因此，它为他们开辟了全新的业务。显然，这不是企业架构师决定的事情，而是正在寻找这个机会的企业主。因此，人们使用我们的技术构建的许多系统的经济买家实际上是面临非常复杂挑战的企业主或应用程序开发负责人。但技术所有者、选择我们软件的人通常是企业架构师、高级开发人员、CTO 等。

Erik：也许我们可以进入公司如何评估应用程序开发平台的问题。我们还可以看看他们 Lightbend 的价值主张，以及您的优势在哪里，您在哪些因素上竞争。因为如果我正在研究从传感器到机器学习的任何东西，就像机器学习算法一样，你可以让它们在某种程度上竞争，你可以说，好吧，这个似乎在这些情况下表现得更好。但是对于一个应用程序开发平台，在您真正进入并使用它之前，很难理解一个与另一个在实际性能方面有何不同。

那么，当您说以下是我们与市场上少数其他平台进行比较的方式时，您通常会查看哪些变量？然后，在客户进行投资之前，您如何真正通过试点过程向客户展示差异？

布拉德：我对我们在 Lightbend 所做的事情感到非常兴奋的原因之一是，我们在处理大型分布式系统方面拥有丰富的经验，人们使用我们的技术构建的系统正在处理大型实时数据量。我们看到，来自寻求构建物联网系统的企业的需求是可扩展性、性能、可靠性至关重要的。您的系统已启动不是可选的。当您运行大多数物联网系统时，您不能在 30 分钟内停机进行维护。它们需要 24 x 7，它们需要超级可靠并且它们需要能够扩展。

我们有很多案例，人们最终选择 Lightbend 的原因是他们有性能要求，而他们知道这是其他任何方式都无法达到的。因此，我们并不是要暗示 Lightbend 技术适用于世界上的每一个应用程序。这不是我们的开发平台类型。但是，如果您需要大规模的高性能系统，则需要接近实时或实时的数据处理。

我们的一位大客户对现有的每项技术进行了广泛的评估。现在，他们正在汽车领域构建下一代软件定义车辆。他们合法地查看了那里的所有东西，他们得出的结论是，没有另一种技术可以提供他们正在寻找的规模，他们正在谈论数千万辆同时流式传输实时数据的车辆，即没有其他东西可以像 Akka 那样扩展和处理它。

所以不是每个人都有这么极端的用例，他们也不需要这么极端的用例。只是如果你有构建物联网系统的需求，尤其是当你提到机器学习的时候，如果你希望能够实时应用机器学习算法而不是离线交易模型，那么你需要一个高度可扩展、高性能的系统能够做到这一点。所以通常，人们找到 Lightbend 是因为他们有很高的性能要求，因为他们有很高的可扩展性要求，因为他们有很高的可靠性要求。在那种环境下，我们与现有的任何其他技术竞争都非常有利。

Erik：那么，也许浏览一些用例会很有用，因为我认为这也将帮助人们确定什么样的场景有这些要求，因此很合适。所以我们已经看过约翰迪尔，物联网领域是否还有更多，或者您想到的工业企业领域？

布拉德：所以让我再给你几个，所以惠普企业显然是最大的科技公司之一。他们的关键产品线之一称为 InfoSight。 InfoSight，他们将其称为数据中心的人工智能。它基本上是内置于 HPE 设备中的智能。因此，对于进入客户数据中心的每一台 HPE 设备，它都装满了传感器。所有这些传感器都在不断地发出数据。因此，这使得所有这些数据都可以使用慧与基于我们的技术构建的 IoT 平台进行处理。

因此，我们所说的实际上是每天处理数十亿个传感器事件。在处理这些事件时，他们希望再次应用他们构建的 ML 模型并训练这些模型。但他们正在寻找异常检测。因此，例如，在存储阵列中，您可能会看到基于特定磁盘驱动器的异常，该驱动器具有暗示它可能即将发生故障事件的传感器事件。因此，InfoSight 平台可以提醒客户，提醒运营团队在特定驱动器出现故障之前更换它。因此，只有拥有一个管理所有这些设备并能够对其应用机器学习的物联网平台，才能实现这种能力。

我们已经得到了很多数字双胞胎的例子，我之前提到过数字双胞胎。我们可以谈谈一个为消费者提供非常创新的网状 WiFi 制造商的例子，该制造商由世界上最大的品牌之一拥有。他们开始定义他们的业务时明白，他们成功的关键是能够在软件中对现实世界的设备进行建模。因此，他们使用 Akka 为他们的网状 WiFi 设备构建了数字双胞胎。这使他们能够大规模扩展。

我自己实际上是他们设备的用户，我可以告诉您，与您在家中的典型 WiFi 设置相比，这要复杂得多。为了能够控制和查看环境中正在发生的事情，您在手机上可用的数据非常复杂。他们在数字孪生类型的环境中在云中建模了所有内容，因此如果您需要更改功能，例如设备中运行的软件，您只需在数字孪生中进行更改，然后一切都自动发生。因此，这可以扩展到数百万台设备。所以我们有很多很多例子。

Erik：我认为就 5G 主题而言，我们正在达到相当广泛部署的程度，我们正在度过早期试点阶段。我想在这样的情况下，这可能会开始变得有趣，看看网状网络等等。您是否见过客户在您的系统上使用 5G 探索新的价值主张或新架构，或者您认为这还需要一两年的时间吗？这对今天的用例有何影响？

布拉德：所以简短的回答是我们绝对有。在过去的大概三年里，我们已经看到了这种变化，而且还在加速。因此，5G 现在正在增加部署，我们现在看到应用程序是在它之上构建的。以前只能通过标准网络设备连接的设备才能实现的事情现在可以完全移动。并且在 5G 网络中可以进行的数据处理显然比前几代 3G、4G LTE 技术要多得多。

因此，您现在可以拥有的复杂功能意味着该软件可以变得更加强大。因此有很多很多用例，在这些用例中，您可以在边缘拥有更多功能这一事实推动了真正能够构建更复杂的系统的机会，这些系统可以利用更高的连接性和传输更多数据的能力在您的中央系统（无论是在云中还是在您的数据中心中）与移动设备本身之间。这就是为什么我们肯定看到对构建这类更复杂的物联网系统的兴趣增加的原因之一是连接性和能够更快地移动数据的能力意味着这些系统的复杂性可以增加。

Erik：如果我们快速看一下商业模式，那么典型的结构是什么？您是否正在查看某种固定的安装费，然后是基于使用情况的变量，一个数字，只是告诉我这个？

Brad：所以对于 Akka Platform，它是在订阅的基础上获得许可的。因此，我们的客户不仅可以访问所有软件，还可以使用他们的专业知识来帮助他们使用该软件。它是按年度订阅完成的。我们的云服务，虽然 Akka Serverless 是一个典型的平台即服务。因此，虽然我们确实有专用环境等选项，但典型的环境只是随用随付的云计算，即按使用量付费。所以我们有两种模型。因此，一种年度订阅模式或云服务，您只需为所消费的内容付费。

埃里克：布拉德，我没有问过你我应该拥有的任何东西？

布拉德：不，我不这么认为。这很有趣。

Erik：我认为这确实是一个有用的概述，也可以帮助人们了解整个软件类别的外观。听起来你有一个很好的解决方案。我敢肯定，随着 5G 的兴起和物联网技能的全面提升，您将迎来光明的日子。也许我们可以在几年后打个电话，我很想看看你们到时候在哪里。

布拉德：我认为这听起来很棒。我非常感谢你的时间，Erik。

Erik：感谢您收看另一个版本的 IoT Spotcast 播客。如果您发现这些对话很有价值，请给我们留下评论和五星级评价。如果您想分享您公司的故事或推荐一位演讲者，请发送电子邮件至 team@IoTone.com。最后，如果您有想要讨论的 IoT 研究、战略或培训计划，可以直接发送电子邮件至 erik.walenza@IoTone.com 给我发电子邮件。谢谢你。