物联网如何学习

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物联网如何学习,第1张

物联网时代的大数据策略

互联网时代,PC、Pad、智能手机等设备无处不在,数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据,电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息,海量的数据促进了云计算,分布式技术的发展,而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新,也推动了物联网的飞速前进。现在,我们正逐渐迈入物联网时代,实现万物互联的愿景,如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?

THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道:

“你不能使用现在的策略,因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化,同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作,完全理解物联网方面的用例,然后寻找满足业务需求的技术。特别是,IT部门必须识别出最优的分析平台和工具,让业务用户能够获取到需要的数据,分析数据的含义并快速地做出响应。”

Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为:

“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据,将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中,在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”

Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网:数据都去了哪里? 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段:产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。

第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

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通过从传感器、计量器等器件获取环境、资产或者运营状态信息,在进行适当的处理之后,通过传感器传输网关将数据传递出去;同时通过传感器接收网关接收控制指令信息,在本地传递给控制器件达到控制资产、设备及运营的目的

通过公网或者专网以无线或者有线的通信方式将信息、数据与指令在感知与控制层、平台服务层、应用服务层之间传递,主要由运营商提供的各种广域IP通信网络组成,包括ATM、xDSL、光纤等有线网络,以及GPRS、3G、4G、NB-IoT等移动通信网络

物联网平台是物联网网络架构和产业链条中的重要环节,通过它不仅实现对终端设备和资产的“管、控、营”一体化,向下连接感知层,向上面向应用服务提供商提供应用开发能力和统一接口,并为各行各业提供通用的服务能力,如数据路由、数据处理与挖掘、仿真与优化、业务流程和应用整合、通信管理、应用开发、设备维护服务等

丰富的应用是物联网的最终目标,未来基于政府、企业、消费者三类群体将衍生出多样化的物联网应用,创造巨大的社会价值。根据企业业务需要,在平台服务层之上建立相关的物联网应用,例如,城市交通情况的分析与预测,城市资产状态监控与分析,环境状态监控、分析与预警(如风力、雨量、滑坡),健康状况监测与医疗方案建议等

向下接入分散的物联网传感层,汇集传感数据

向上面向应用服务提供商提供应用开发的基础性平台和面向底层网络的统一数据接口,支持具体的基于传感数据的物联网应用

从设备底层到云端应用都由技术人员自行开发,对研发能力和开发时间都是不小的挑战

物联网应用存在共性需求如安全是否可以以云服务的方式提供这些功能?

物联网平台使物联网应用的快速实现成为可能,并从开发难度、功能性能和稳定可靠等多方面提供服务保证

DMP一般集成在整套端到端M2M设备管理解决方案中,解决方案提供商联合合作伙伴一起,提供通信网关、通信模块、传感器、设备管理云平台、设备连接软件,并开放接口给上层应用开发商,提供端到端的解决方案

大部分DMP提供商本身也是通信模组、通信设备提供商,如DiGi,Bosch等,本身拥有连接设备、通信模组、网关等产品和设备管理平台,因此能帮助企业实现设备管理的整套解决方案

一般DMP部署在整套设备管理解决方案中,整体报价收费;也有少量单独提供设备管理云端服务的厂商,每台设备每个月收取一定的运营管理费用

M2M连接数大、SIM卡使用量大、管理工作量大、应用场景复杂、要求灵活的资费套餐、低的ARPU值、对成本管理要求高

包含基础大数据分析服务和机器学习两大功能

未来物联网平台上的机器学习将向人工智能过渡,比如IBM Watson拥有IBM独特的DeepQA系统,结合了神经元系统,模拟人脑思考方式总结出来强大的问答系统,可帮助企业解决更多商业问题

AWS IoT可在连接了Internet的设备(如传感器、制动器、嵌入式微控制器或智能设备)与AWS云之间提供安全的双向通信,并使云中的应用程序能够与连接了Internet的设备进行交互。这样,用户能从多台设备收集遥测数据,然后存储和分析数据;也可以创建应用程序来通过手机或平板电脑控制这些设备

AWS IoT包括设备网关、消息代理、规则引擎、安全和身份服务、Device Shadow服务等组件

平台案例

通过使用AWS的服务,艾拉物联可以无需投资传统数据中心,便可提供企业级服务。在AWS的支持下,艾拉物联将全球的服务都可以整合到一个云平台上,以最小成本开拓了国际业务,使得各地都可以使用同样的开发及运维工具

AWS云服务安全、稳定、可扩展以及全球覆盖的特性加快了涂鸦业务的全球化部署,为保证海外涂鸦客户和合作伙伴能够享受到本地化的服务体验提供了坚强保障

使用AWS云平台给Sengled生迪带来的好处包括简化运维、节省人力成本、节省资源成本,同时可以灵活地扩展应用系统。AWS提供的丰富功能,使运维工程师不必研究学习传统的运维工具和方法,就可以建立起一套完整、可靠的交付系统和运维平台

物联网平台是阿里云针对物联网领域开发人员推出的一款设备管理平台。高性能IoT Hub实现设备与云端稳定通信,全球多节点部署有效降低通信延时,多重防护能力保障设备云端安全。此外,物联网平台还提供丰富的设备管理功能、稳定可靠的数据存储能力,以及规则引擎。使用规则引擎,您仅需在Web上配置简单规则,即可将设备数据转发至阿里云其他产品,获得数据采集、数据计算、数据存储的全栈服务,真正实现物联网应用的灵活快速搭建

平台案例

24小时ATM式自助售药机支持用户线下24h到店扫码付款,当场取货;线上平台下单,骑手限时送达。同时提供完备的商户管理后台,可以进行订单管理、货道管理与财务管理

仓库猫用于解决仓库的科学监测、信息化、网络化管理等问题。可以做到防火监测、防盗监测、防水监测、防潮监测、能够帮助企业快速搭建店铺的监测系统,报警系统,云存储系统

OneNET定位为PaaS服务,即在物联网应用和真实设备之间搭建高效、稳定、安全的应用平台

OneNET包括设备接入、设备管理、API,>

写项目的提出原因、项目环境、项目优势分析。

项目背景写项目的提出原因、项目环境、项目优势分析包括资源、技术、人才、管理等方面、项目运作的可行性、项目的独特与创新等。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分,IT行业又叫:泛互联,意指物物相连,万物万联。

随着大数据越来越火,企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中,有一个十分典型的案例,那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了,物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。

1物联网的架构

物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成,物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容,而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关,或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件,通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件,执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后,事件将通过一个或多个流处理器,此处理器可将数据路由到存储等位置,也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。

2物联网常见处理类型

物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储,用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析,实时或者近乎实时分析事件流,以检测异常,识别滚动时间范围内的模式,或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息,比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。

3物联网中有什么是需要注意的?

上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系,而设备注册表是预配设备的数据库,包括设备ID和常见的设备元数据,如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口,用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。

在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向,有很多的生活用品都实现了万物相联,可见物联网的使用广度还是非常厉害的,有意向往这方面发展的朋友,一定要好好努力哟,相信将来一定学有所成,得到自己想要的人生。

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