Mit dem Einreichen eines Pull Requests an die Node-Mainline seitens des Chakra-Teams hat der Node.js-Support für Windows 10 IoT Core vor kurzem einen neuen großen Meilenstein erreicht: Die kürzlich Open Source gestellte ChakraCore JavaScript-Engine soll als Grundlage für Node.js auf Windows 10 IoT Core dienen, sodass die native Geschwindigkeit von Node.js genutzt werden kann. Auf diese Weise sollen Innovationen die Entwickler noch schneller erreichen. In Zukunft wird das Chakra-Team weiterhin eng mit der Community und der Node.js-Foundation zusammenarbeiten, um die Kompatibilität zu verbessern und die Node.js-Performance zu evaluieren.
Durch das Update für Node.js auf Windows 10 IoT Core im September 2015 wurde vor allem die Arbeit mit Chakra unter Node.js vereinfacht. Außerdem wurde auch der Node.js-Support unter Windows 10 IoT mit npm-Modulen verbessert. Nun hat das Windows-Apps-Team gestern die Node.js-Tools für Windows 10 IoT in Version 1.5 veröffentlicht.
Neuerungen in Node.js für Windows 10 IoT
Das Node.js-Entwicklern bereits bekannte Console-Application-Model wird auch unter Windows 10 IoT weiter genutzt. Damit lässt sich Node.js mit Chakra verwenden und entweder PowerShell, SSH oder SMB-Datentransfer zum manuellen Deployen von Skripten auf dem jeweiligen Gerät nutzen. Node.js mit ChakraCore ist am Node.js-Master ausgerichtet und unterstützt derzeit Node.js v6.0.0.
Auch die Universal Windows Platform (UWP) steht Node.js-Entwicklern für Windows 10 IoT Core zur Verfügung. Mit Node.js entwickelte UWP-Apps werden durch die eingebaute Chakra-Engine angetrieben. Die Node.js-Tools für Windows 10 IoT v1.5 installieren dann alle relevanten Tools und Binaries, die zum Erstellen einer UWP-App in Node.js nötig sind – diese Option erinnert an das Verfahren in Visual Studio.
Customer-centric IoT-based Ecosystems
mit Prof. Wolfgang Henseler (SENSORY-MINDS GMBH)
Machine learning on the edge using TensorFlow Lite
mit Håkan Silfvernagel (Miles AS)
DevOps, MLOps, DataOps – Ops! I did it again. Betriebskonzepte in der Smart Factory
mit Peter Sorowka (Cybus GmbH)
Micro Frontends – Probleme, Techniken, Lösungen
mit Lars Kölpin-Fresse (Open Knowledge GmbH)
Mono-, Modu-, Microliths – oder welche Steine nutze ich zum Bauen
mit Dr. Annegret Juncker (Allianz Deutschland AG)
Durch das Update der Node.js-Tools für Windows IoT sollen sich vor allem der Debugging- und Node.js-Support verbessern; zudem sind ab sofort mehr Templates für den Einstieg vorhanden. Dazu gehören der Support für Node.js-Tools für Visual Studio 1.1, der zuverlässigeres Debugging und generelle Stabilität sowie Performance-Verbesserungen mit sich bringt. Auch die aktuelle Stable-Version 5.4.1 von Node wird von den Node.js-Tools unterstützt. Zudem erhält Johnny-Five, ein bekanntes JavaScript-Robotics- und IoT-Programmierungs-Framework, Windows-10-IoT-Core-Support sowie zum leichteren Einstieg ein UWP-Template.
© Microsoft
Candy Robot
Ziel des Windows-App-Teams ist die Verbesserung des Node.js-Supports für Windows 10 IoT Core. Deshalb wurde als Teil des ChakraCore-Launchs eine Demo erstellt, die zeigt, wie Node.js mit der ChakraCore-Console-App auf einem Raspberry Pi2 mit Windows 10 IoT Core läuft: der „Candy Robot“. In der Demo werden über 100 abhängige npm-Module verwendet – darunter cylon, serialport, firmata und express –, um die Bandbreite der unterstützten Module zu veranschaulichen.
Der Candy Robot verfügt über einen eingebauten Lichtsensor: Bewegt sich der Roboter, lädt er Daten zur Lichtintensität auf einen Server. Dieser wiederum besitzt ein Interface zur Anzeige der Helligkeitsdaten und der Untersuchungszeit. Außerdem gibt es eine frühe Preview eines Time-Travel-Debugging-Features, an dem zurzeit noch gearbeitet wird. Für interessierte Entwickler steht eine detaillierte Anleitung für den Candy Robot zur Verfügung.
Ausführliche Informationen zu den Neuerungen in den Node.js-Tools für Windows 10 IoT finden sich im Blog des Windows-App-Teams. Dort stehen auch weiterführende Links zum Start mit Node.js-Tools, zum Erstellen einer UWP-App und einer Node.js-mit-ChakraCore-Console-App zur Verfügung.
Efficient Transformers
Christoph Henkelmann, DIVISIO
Enhancing Page Visits by Topic Prediction
Dieter Jordens, Continuum Consulting NV
Machine Learning on Edge using TensorFlow
Håkan Silfvernagel, Miles AS
Micro Frontends – Probleme, Techniken, Lösungen
mit Lars Kölpin-Fresse (Open Knowledge GmbH)
Mono-, Modu-, Microliths – oder welche Steine nutze ich zum Bauen
mit Dr. Annegret Juncker (Allianz Deutschland AG)
Aufmacherbild: Core abstract concept model isolated on white background von Shutterstock / Urheberrecht: Oleg Erin
