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物联网架构:构建模块及其工作方式

2019年10月22日 09:09来源:未知手机版

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编译:iothome

您能想象一个“大脑”能够集中控制各种智能设备吗?从某种程度上来说,随着物联网的发展,这是可能的。物联网是指具有传感器、执行器、软件和网络连接的物理对象网络,而这些物理对象可以收集和传输数据并完成用户指定的任务。

这种系统的有效性和适用性与其构建模块的质量及其交互方式直接相关,并且有多种方法可用于物联网架构。在本文中,我们的物联网咨询专家将分享他们的实践经验,并展示他们对可扩展且灵活的物联网架构的最初构想。

物联网架构的基本要素

物联网体系架构图中反映了我们的物联网体系架构方法,图中显示了物联网系统的构建模块,以及它们如何连接以收集、存储和处理数据。

物。“或称设备”是装备有传感器和执行器的物体。传感器将收集数据,而执行器将允许物体行动(例如,打开或关闭灯、打开或关闭门、增加或降低发动机转速等)。这一概念包括冰箱、路灯、建筑物、车辆、生产机械、康复设备和其他一切可以想象的东西。

网关。数据通过网关从物体(设备)传递到云,反之亦然。网关提供物联网解决方案中物体和云之间的连接,在将数据传递到云之前对其进行数据预处理和过滤(以减少用于处理和存储的数据量),并将控制命令从云传输到物体。然后,物体使用它们的执行器执行命令。

云网关有助于现场网关和云物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。它还确保与各种协议的兼容,并使用不同协议与现场网关通信。

流数据处理器可确保将输入数据有效地传输到数据湖和控制应用程序。

数据湖。连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。当需要从数据中获得有意义的见解时,会从数据湖中提取并加载到大数据仓库中。

大数据仓库。大数据仓库仅包含经过清理、结构化和与之匹配的数据(相比之下,数据湖包含传感器生成的各种数据)。此外,大数据仓库存储物体和传感器(例如,传感器的安装位置)的上下文信息,以及控制应用程序发送给物体的命令。

数据分析。数据分析师可以使用大数据仓库中的数据来发现趋势并获得可操作的见解。例如,当大数据被分析时(在许多情况下——在方案、图表、信息图形中可视化),它会显示设备的性能,帮助识别低效之处,并找出改进物联网系统的方法(使其更可靠、更受客户青睐)。此外,手动找到的相关性和模式可以进一步为控制应用程序创建算法。

机器学习和机器学习模型。有了机器学习,就有机会为控制应用创建更精确、更高效的模型。模型会根据大数据仓库中积累的历史数据定期更新(例如,一周一次或一个月一次)。当新模型的适用性和效率被数据分析人员测试和批准时,控制应用程序将使用新模型。

控制应用程序向执行器发送自动命令和警报,例如:

▲智能家居的窗户可以收到自动打开或关闭的命令,而具体命令取决于气象预报服务。

▲当传感器显示土壤干燥时,灌溉系统会自动给作物浇水。

▲传感器有助于监控工业设备的状态,在发生故障前,物联网系统会生成自动警报并发送给现场工程师。

控制应用程序发送给执行器的命令也可以存储在大数据仓库中,这可能有助于调查有问题的情况(比如执行器未按预期执行命令)。(来自物联之家)另一方面,存储来自控制应用程序的命令也可能有助于提高安全性,因为物联网系统可以识别某些命令太荒谬或数量过多,这可能证明存在安全漏洞(以及其他需要调查和纠正措施的问题)。

控制应用程序可以是基于规则的,也可以是基于机器学习的。在第一种情况下,控制应用程序根据专家制定的规则工作。在第二种情况下,控制应用程序使用的模型会定期更新(每周一次、每月一次,取决于物联网系统的具体情况),并将历史数据存储在大数据仓库中。

尽管控制应用程序确保了物联网系统的最佳自动化,但用户应该始终有一个选项来影响此类应用程序的行为(例如,在紧急情况下或当发现物联网系统未能很好地执行某些操作时)。

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