Qt vs Android in Embedded Systems - Ein praktischer Vergleich

Haben Sie sich jemals gefragt, welcher Stack in Embedded-GUI-Projekten eine bessere Leistung bietet? Ist es Qt, das auf Linux läuft?

Oder eine native Android-Anwendung, die mit Kotlin entwickelt wurde?

Anstatt uns auf Meinungen zu stützen, haben wir die Zahlen überprüft. Wir haben dasselbe Demo zweimal erstellt, alles gemessen und beide Umgebungen unter identischen Bedingungen verglichen. Und zur Sicherheit haben wir Qt sogar auf Android eingesetzt, um zu sehen, wie es dort abschneidet.

In diesem Artikel erfahren Sie:

• was wir getestet haben,

• wie wir es getestet haben,

• und was Sie daraus mitnehmen können – egal ob Sie an einem Auto-Armaturenbrett, einem medizinischen Gerät oder einem IoT-Gadget arbeiten.

Wenn Sie das vollständige Set an Diagrammen, Daten und Schlussfolgerungen haben möchten, können Sie den vollständigen PDF-Bericht hier herunterladen: Qt vs Android - Ultimate Comparison Whitepaper.

Die Herausforderung definieren

Zunächst einmal wollen wir ein paar Dinge klarstellen: Qt und Android stellen zwei sehr unterschiedliche Ansätze dar.

Diese Vergleich "Qt vs Android" ist ein wenig irreführend. Qt ist ein Entwicklungsframework, Android ist ein Betriebssystem. Und Qt-Anwendungen können auch auf Android kompiliert und bereitgestellt werden.

Wenn wir Java/Kotlin mit Qt rein aus einer Programmierperspektive vergleichen würden, wäre das, als würden wir Äpfel mit Birnen vergleichen. Diese Technologien werden in der Regel in unterschiedlichen Umgebungen eingesetzt und sind für verschiedene Ziele optimiert.

Also haben wir einen Kontext definiert: Entwicklung von Embedded-Geräten.

Mit "Embedded-Gerät" meinen wir ein geschlossenes System – wie einen Smart-Home-Controller, ein medizinisches Gerät, ein Auto-Cockpit oder ein industrielles HMI.

Die eigentliche Frage war: Welcher vollständige Technologiestack funktioniert besser für ein ressourcenbeschränktes Embedded-System?

Dies ist also nicht nur ein Framework-Vergleich. Es ist ein Stack-Vergleich.

Wie wir das Demo gebaut haben

Um die Ausgangsbedingungen zu vereinheitlichen, haben wir dasselbe GUI-Demo dreimal implementiert:

• Qt auf Linux ( Yocto-basiertes System)

• Kotlin mit Jetpack Compose auf Android

• Qt, das auf Android läuft

Das Projekt: Ein digitales EV-Armaturenbrett

Wir haben ein digitales Armaturenbrett für ein Elektrofahrzeug gebaut – komplett mit allem, was dazu gehört: Messgeräten, Animationen, Übergängen und ausgeklügelten grafischen Effekten.

Obwohl das Beispiel von der Automobilindustrie inspiriert ist, gelten die gewonnenen Erkenntnisse genauso gut für andere Branchen.

Wir haben das Projekt Perun genannt, nach dem slawischen Gott des Blitzes. Zeus und Thor bekommen immer die ganze Aufmerksamkeit – warum also nicht den slawischen Äquivalenten vorstellen?

Die Test-Hardware

Alle Versionen liefen auf identischer Hardware, die von Toradex bereitgestellt wurde:

• Verdin SoM

• NXP i.MX 8M Plus

• 4 GB RAM

• Quad-Core-CPU

Diese Hardware ist weder extrem ressourcenbeschränkt noch super hochmodern. Sie stellt ein ziemlich realistisches Embedded-Ziel für viele kommerzielle Produkte dar.

Wir haben die Implementierung nicht vereinfacht. Beide Apps wurden auf dieselbe Weise entwickelt, unter identischen Bedingungen getestet und direkt auf dem Zielgerät benchmarked. So konnten wir echte Unterschiede messen, anstatt uns auf theoretische Annahmen zu stützen.

Was wir gemessen haben

Wir haben uns auf die folgenden Aspekte konzentriert: Boot-Zeit, Rendering-Leistung (FPS), CPU-Auslastung, GPU-Auslastung, Speicherverbrauch und thermisches Verhalten.

Ich werde dich nicht zwingen, das Whitepaper herunterzuladen, nur um ein einziges Ergebnis zu erhalten. Lass uns über die interessanteste Erkenntnis sprechen.

Rendering-Leistung – Warum sie wichtig ist

Benutzer erwarten flüssige, seidenweiche Oberflächen. In grafisch reichen HMIs mit Animationen und Echtzeitdaten wird die Rendering-Leistung zu einem entscheidenden Faktor.

Das haben wir herausgefunden:

Qt auf Linux (Yocto)

• ~59 FPS

• Stabile und vorhersehbare Leistung

• Sichtbar flüssige Animationen

Keine super hohe Zahl, aber die Konsistenz ist oft wichtiger als die Spitzenwerte. Und hier zeigt die Architektur des Qt-Frameworks ihre wahre Stärke – die Rendering-Pipeline ist für ein vorhersehbares Verhalten auf Embedded-Hardware optimiert.

Kotlin + Jetpack Compose (Android)

• ~32 FPS auf der gleichen Hardware

• Geringere Reaktionsfähigkeit

• Animationen wirkten sichtbar weniger flüssig

Qt auf Android

• ~47 FPS

Dieses Ergebnis erscheint logisch. Android bringt im Vergleich zu einer minimalen Linux-Distribution zusätzlichen Systemaufwand mit sich.

Das vollständige Whitepaper enthält einige ziemlich interessante Diagramme und überraschende Ergebnisse, darunter Vergleiche der GPU-Nutzung und eine Analyse der Ressourceneffizienz.

Branchenkontext - Wo jeder Stack passt

Automobilindustrie

Android Automotive nimmt Fahrt auf. Es bringt integrierte Google-Dienste und eine dedizierte Hardware-Abstraktionsschicht für Fahrzeugkomponenten mit.

Qt kann auch auf Android Automotive laufen und mit der OS-Schicht kommunizieren. Aber Java und Kotlin fühlen sich in diesem Ökosystem oft mehr zu Hause.

Die Wahl hier könnte darauf hinauslaufen, ob Ihre Produktstrategie eher auf Ökosystemintegration oder auf Performance-Kontrolle ausgerichtet ist.

Lesen Sie unsere Fallstudie: Automobilcockpit, das mit dem Qt-Framework gebaut wurde

Medizinische Geräte

In der Entwicklung von medizinischer Software kann Android unnötige Komplexität einführen.

Wir hatten einmal einen Kunden, der eine Qt-App auf einem Android-Tablet ausführt. Nach einem System-Update wurde der Zugriff auf Wi-Fi-Steuerungs-APIs eingeschränkt, da diese privat wurden. Die App verlor einige kritische Funktionen.

Medizinische Apps arbeiten oft im Kiosk-Modus. Der Zugriff auf Systemfunktionen kann einige Sicherheitsrisiken mit sich bringen.

Wir migrierten die App auf Linux. Da sie in Qt geschrieben war, war die Migration ziemlich einfach. Mit anderen Frameworks wäre es deutlich schwieriger gewesen.

Linux mit Yocto ermöglicht es, nur die Pakete auszuwählen, die man wirklich braucht.

Die Faustregel ist einfach: Weniger Abhängigkeiten bedeuten eine kleinere Angriffsfläche und einfacheres SBoM -Management.

Qt bietet Module für GUI, Konnektivität und Datenbanken innerhalb eines einzigen Frameworks.

In Java/Kotlin-Ökosystemen sind oft zusätzliche Bibliotheken erforderlich, um ähnliche Funktionen bereitzustellen.

Elektronik & IoT

Im IoT, wo Speicher- und CPU-Ressourcen oft noch stärker begrenzt sind, ist Android selten die optimale Wahl. Qt für MCUs bietet eine kommerzielle Lösung.

Wenn Ihr Projekt keine tiefgehende Hardware-Optimierung benötigt, gibt es viele handelsübliche Android-HMI-Tablets, die für den industriellen Einsatz verfügbar sind. In diesem Fall könnte Android die Einarbeitung und Entwicklung Ihres Teams beschleunigen.

Was Sie mitnehmen sollten

Unsere Tests haben gezeigt, dass sich die beiden Stacks völlig unterschiedlich verhalten – daran besteht kein Zweifel.

Abschließende Gedanken

Wie ich oft sage: Die beste Technologie ist die, die Ihr Team wirklich versteht.

Die Wahl zwischen Qt und Android für Embedded-Systeme geht nicht um Popularität – es geht darum, das zu bekommen, was Sie benötigen, um Ihre Produktziele zu erreichen.

Wenn Ihr Unternehmen Embedded-GUI-Entwicklung erkundet und Unterstützung bei der Qt-Entwicklung, Android oder maßgeschneiderten Linux-Projekten benötigt, würden wir von Somco Software uns freuen, Ihren Fall zu besprechen.

Der vollständige Vergleich, einschließlich detaillierter Diagramme, Benchmark-Daten und unseres Entscheidungsrahmens, ist im vollständigen PDF-Bericht verfügbar: Qt vs Android - Ultimate Comparison Whitepaper.

Denn in Embedded-Systemen ist Leistung keine Frage der Meinung. Es ist eine Frage der Messung.