Shifu wird offizielles MicroK8s-Addon
Vereinfachung der IoT-Entwicklung mit Shifu auf MicroK8s
Shifu, die Open-Source-, Kubernetes-native, industrielle Edge-Computing-Plattform, ist nun ein offiziell zertifiziertes MicroK8s-Addon innerhalb des Kubernetes-Ökosystems geworden. Diese Zertifizierung wird die Entwicklung von IoT-Anwendungen auf Basis von Kubernetes erheblich vereinfachen.

Mit seinem Kubernetes-nativen Design ermöglicht Shifu Entwicklern, ihre Geräte zu verwalten, während sie ihre Anwendungen entwickeln, und eliminiert die Notwendigkeit einer zusätzlichen O&M-Infrastruktur. Darüber hinaus ist die Plattform vollständig offen, was eine Anbieterbindung verhindert, und kann leicht auf jedem Edge-Gerät eingesetzt werden, von Raspberry Pi bis zu Edge-Clustern, sowie in öffentlichen, privaten und hybriden Clouds.
Shifu ist zudem protokollagnostisch und unterstützt eine breite Palette von Protokollen, einschließlich HTTP, MQTT, RTSP, Siemens S7, TCP-Socket und OPC UA. Seine Mikroservice-Architektur ermöglicht es, schnell neue Protokolle zu adaptieren, was es zu einer vielseitigen und flexiblen Plattform für die Entwicklung von IoT-Anwendungen macht.
Als offiziell zertifiziertes MicroK8s-Addon wird Shifu Entwicklern ein noch einfacheres und nahtloseres Erlebnis beim Bereitstellen und Verwalten ihrer Anwendungen auf Kubernetes bieten. Dies wird insbesondere für IoT-Anwendungen vorteilhaft sein, wo die Komplexität der Verwaltung mehrerer Geräte und Protokolle eine Herausforderung darstellen kann. Zusammenfassend ist die Zertifizierung von Shifu als offizielles MicroK8s-Addon ein bedeutender Meilenstein für die Plattform und für das Kubernetes-Ökosystem. Es wird die Entwicklung von IoT-Anwendungen vereinfachen und Entwicklern ermöglichen, sich auf die Erstellung innovativer Lösungen zu konzentrieren, anstatt eine komplexe Infrastruktur zu verwalten. Mit seiner offenen Plattform, dem protokollagnostischen Design und der Kubernetes-nativen Architektur ist Shifu auf dem besten Weg, ein Schlüsselakteur im Bereich des industriellen Edge-AI zu werden.



