什么是物联网它由哪几部分组成

物联网0150

什么是物联网它由哪几部分组成,第1张

1、物联网的定义:

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

2、物联网的组成:

物联网大致可以分为以下四个层面,即:感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下:

(1)、感知识别层。

感知层是物联网整体架构的基础,是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层,我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息,让物体也具备了“开口说话,发布信息”的能力,比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。

(2)、网络构建层。

网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用,它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台,也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层,具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。

(3)、平台管理层。

平台层是物联网整体架构的核心,它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用,为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。

(4)、综合应用层。

物联网最终是要应用到各个行业中去,物体传输的信息在物联云平台处理后,挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中,比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。

扩展资料:

物联网的功能主要有以下几点:

1、获取信息的功能。

信息的感知、识别,信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感;信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能。

传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节,最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务,这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能。

处理信息指的是信息的加工过程,利用已有的信息或感知的信息产生新的信息,实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能。

施效信息指的是信息最终发挥效用的过程,有很多的表现形式,比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式,始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源:百度百科-物联网

物联网通过大量的网络传感器来接受数据

当前收集的信息数据类型不同,物联网的数据特征与大数据不同,主要特征有:

heterogeneity, variety, unstructured feature, noise, and high redundancy

物联网数据特征:异构型、多样性、无结构化特征、噪声、高冗余。

大数据的4V特征:大量化、多样化、快速化、价值化

当今物联网数据不是的大数据最重要的组成部分,但是据惠普的预测,到2030年,传感器数量将达到1万亿,成为大数据的重要组成部分。

规则引擎并不包含所有的物联网数据处理过程,例如数据传输、设备连接等过程通常由其他组件或服务实现。

规则引擎通常包含以下过程:

1数据采集:收集来自各种设备的数据,包括传感器数据、控制器数据、运行状态等。

2 数据清洗:对采集到的数据进行清洗、去重、过滤等处理,以确保数据的准确性和可靠性。

3 数据存储:将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中,以备后续分析和决策使用。

4 数据分析:使用规则引擎对存储在数据库中的数据进行实时分析和处理,生成相应的决策结果和控制指令。

5 决策控制:根据规则引擎生成的决策结果和控制指令,对设备进行自动化控制和管理。

物联网时代,大量的数据从不同的设备传感器产生,单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据,在选择数据库方面,肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代,数据之间还有一个非常重要的特性,那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生,由于不同的传感器相互连接,协同工作和采集数据,如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库,这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说,最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速,消耗的时间会更短。打个比方,在社交网络中,我们想要查询在用户A的粉丝中,粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系,在上面的数据统计中,要使用两层Join才能算出结果,而关系型数据库Join操作会很慢。使用图型数据库存储数据的话,图中的点为用户,边为用户的关注关系,在查询A的粉丝,同时粉丝也关注B的用户,只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种,常用的图形数据库有,JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库,底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库,由Java语言开发,可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源,构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本,支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库,其优势就是能够快速安装并且使用,便于新同学上手。你的数据量一般不大的话,我推荐使用Neo4j,直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出,然后使用Neo4jCypher查询语言,就可以分析数据,Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库,Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性,Cayley和Dgraph都支持分布式存储,不过都不支持SQL语言查询数据,Dgraph不支持事务,而Cayley支持事务,不过在开源社区,Dgraph比Cayley更加活跃,这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说,在物联网时代,一定要学会使用图数据库,在分析大量数据之间的关联性时,图数据库就能够派上用场,图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。

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