Make：國際中文版39(YX02739)
MMake: Volume 64（英文版）

類別： 總經銷代理>馥林文化
叢書系列：馥林文化
作者：MAKER MEDIA
       MAKER MEDIA
譯者：Madison、Skylar C、屠建明
出版社：馥林文化
出版日期：2019年01月25日
定價：260 元
售價：205 元(約79折)
開本：菊8開／平裝／80頁
ISBN：9789864050611

【隨侍在側的雲端服務】

▼  隨侍在側的雲端服務

利用各種自造者友善空間將IoT專題放上網路
文：赫普．斯瓦迪雅
譯：Hannah

萬物互連的世界正快速成長，順應IoT Maker的需求，不同的雲端服務如雨後春筍般相繼湧現，依據你偏好的開發環境和程式語言，有各式各樣的服務任君挑選，以因應各種IoT裝置的需求。這些服務大多包含REST API，可輕鬆控制硬體或與硬體溝通，有些服務還可存取你可用來打造自己APP的SDK（Software Development Kit，軟體開發套件），以以便互動、顯示及解譯你的資料。

Arduino雲端服務
cloud.arduino.cc
許多Maker不知道Arduino的線上開發環境也可與一些雲端服務相連，這項功能讓你能開發自己的程式碼，設定雲端互動，同時找尋以雲端為主的資料庫，Arduino雲端服務專門設計用來能與IoT友善的Arduino系列開發板無縫協同運作，像是MKR1000。其設定方式也相當直覺，你可以藉此將連網裝置連結存取你所需的雲端資料庫或服務。此外還有在雲端寫Raspberry Pi和BeagleBone程式的額外功能。

Adafruit雲端服務
io.adafruit.com
Adafruit雲端服務搭配他們一貫簡單明瞭的教學步驟，提供使用者友善的UI體驗以及各式各樣有趣的範例。Adafruit.io是IoT Maker新手的好選擇，但其功能之強大亦足以因應更資深的使用0者所需，在任何使用HTTP的程式語言環境中，可透過REST API與服務來進行存取，這代表你可以用自己熟悉的語言編寫程式。

Blynk
blynk.cc
Blynk是一種IoT物聯網服務，你可以在手機上透過Blynk與裝置互動，無須再編寫自己的原生應用程式（Native App），透過大量可支援的元件，Blynk能發揮硬體無關性(Hardware Agnostic)的效益，能，即使你的開發板較特別，沒在Blynk的支援元件列表清單中，仍有各式各樣可提供存取的擴充板可使用。Blynk Code Builder讓你輕鬆編寫出程式碼(Sketch)，或者你也可以透過安裝Blynk函式庫使用Arduino IDE開發工具。

Particle Device Cloud服務
particle.io/products/software/device-cloud
這個資料閘道器Device Cloud裝置雲端服務對已投資Particle平臺的人而言極具吸引力。有些人需在Wi-Fi不強或者網路覆蓋範圍有限的地區部署裝置，Particle平臺新增的Mesh 網狀網路技術，讓此雲端服成為引人注目的選項。Device Cloud有桌面及網頁IDE兩種存取模式，搭配網頁及手機APP開發專用的軟體開發套件，再加上REST API，便可讓該服務與開發板輕鬆互動。

Android Things平臺
developers.google.com/iot
你可以透過Android Things平臺將你的物聯網裝置與機器學習資料平臺，以及Google智慧助理等Google工具相連。該平臺支援各種單板電腦如樹莓派開發板，也支援系統晶片模組，譬如高通（Qualcomm）的SDA624。此外，假如你想支援的設備超過數百種，Android Things也可擴展其規模。

Macchina
macchina.io
Macchina是個強大的開發平臺，一直被視為專業Maker導向之嵌入式系統的另一高水準選項，這。新型或傳統程式庫都適用，讓你能進一步善用JavaScript和C++的強大功能，無需另外撰寫連結碼。最酷的是，各種應用程式皆可運用容器(Container)技術，如此一來便能在安全的框架下輕鬆部署及管理第三方應用程式。開發人員可選擇免費的開源帳號或註冊商用帳號，註冊商用帳戶價格可能頗為昂貴，但如果你想部署至實際生產線上的話，這會是個不錯的選擇，因為該平臺強大到足以應付各種部署需求。

TensorFlow Lite
tensorflow.org
TensorFlow Lite專為深度神經網路模型所設計，比起原始的TensorFlow，它採用較小的二進位檔，依賴性較低，並降低對小型晶片的記憶體負載。TensorFlow Lite 讓你能透過Android神經網路API來啟動硬體加速器，而神經網路API是專為行動裝置上運算密集型機器學習操作而設計。在滿足高階使用者開發需求的同時，TensorFlow也為想從機器學習基礎知識開始入門的使用者提供大量的學習素材，以利使用者學習機器學習相關的基礎知識，另外也有更加詳盡的教程，加深你的AI知識及技能。