物联网数据应该采用哪种技术？

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物联网数据应该采用哪种技术？ 大数据之后，物联网(IOT)自然会做出反应。与相对不可见的大数据相比，物联网是可见和有形的。这也是自19世纪第一次工业革命以来，人类第一次考虑地球的可持续工业升级。从智能恒温器到健身跟踪器，物联网设备在人们的日常生活中已经变得司空见惯。这些联网设备收集、处理和共享人们周围的物理世界的数据，帮助人们过上更轻松、更美好的生活。 物联网(IOT)在“大数据”之后自然会做出反应。与相对不可见的大数据相比，物联网是可见和有形的。这也是自19世纪第一次工业革命以来，人类第一次考虑地球的可持续工业升级。从智能恒温器到健身跟踪器，物联网设备在人们的日常生活中已经变得司空见惯。这些联网设备收集、处理和共享人们周围的物理世界的数据，帮助人们过上更轻松、更美好的生活。

同样，许多企业正在使用物联网来使用数据，以更好地理解他们的运营，做出更明智的决策，重新定位客户参与，并重新思考如何创造价值。例如，一家供应链管理公司在其托盘、箱子和集装箱中部署了传感器，以跟踪环境变量，如货物的地理位置、环境温度和压力。这将改变企业向客户提供的价值，从租赁货盘到优化供应链成本，这将成为了解运输货物剩余保质期的数据。

随着低成本传感器、灵活计算和数据科学的快速发展，许多行业观察家期望企业能够快速部署物联网设备。事实上，研究公司高德纳(Gartner)预测，2018年企业将安装约41亿台物联网设备，到2020年最终将达到75亿台。

专家预测，在此期间，所有这些开发项目将在全球范围内产生约44万亿兆字节的额外物联网数据。这给人们带来了一个核心问题:采用哪种最佳技术架构来解决这种爆炸性的数据趋势？有三种广泛的选择:本地部署或混合架构。答案总是取决于用法。

本地部署的物联网架构

本地部署的物联网架构使用边缘计算，在最接近数据源的网络边缘处理数据。据国际数据公司称，到2019年，45%的物联网设备数据将在边缘附近存储、处理和计算。这种模式可以提供更小的性能占用空间，并帮助企业更实时地响应数据。例如，在石油钻井平台上，传感器可以用来检测有故障的阀门是否有火灾危险。在这种情况下，企业承担不起任何延误。如果需要将数据发送到卫星，其响应时间可能太晚，无法在返回之前通知阀门关闭。但是，随着边缘部署的加快，数据不必远离数据源。这可以减少时间延迟，并允许做出关键决策。

此外，本地部署的体系结构不依赖于互联网连接，如云环境。本地部署的体系结构也受到面临严重数据安全问题的企业的青睐。使用边缘计算的本地架构有许多含义。

云物联网架构

云物联网架构有利于大量互联设备的组织和管理，通过内部和外部数据的结合来驱动价值。例如，供应链应用程序可以受益于了解零件相对于整体聚合视图的特定视图。完整视图之外只有一组数据是没有意义的。例如，通过单独使用本地部署的架构，不可能尝试为资产构建的每个组件协调供应链。

此外，云计算架构在与其他物联网设备和云系统的集成和交互方面提供了更强的互操作性。该模型在架构和外部数据源的利用方面提供了更大的灵活性。云应用在生态系统中看到了更多创新，部分原因是软件开发人员关注大市场。使用云计算架构的物联网部署可能更有效，因为许多具有技术创新和竞争力的产品已经可用。本质上，云计算架构可以让组织面对未来的投资回报。

混合物联网架构

通常，最好的方法是将大型核心数据集的处理与边缘计算有效地结合起来，然后在核心上处理一组简化的聚合派生数据。例如，部署在智能城市中的停车传感器可以处理靠近停车位的所有传感器的数据，并且仅提供关于不同车库的位置和数量的汇总数据，从而为进入城市区域的驾驶员智能地找到停车位提供建议。毕竟，每几秒钟传输一次所有这些数据的成本可能非常昂贵，而且接近目的地的司机可能不一定知道停车场的那些位置是开放的。在这种情况下，混合架构是理想的选择。

资产优化的另一个例子是风力涡轮机的应用，它使用传感器来收集和分析本地部署中每个涡轮机的数据，并优化其整体性能。在这里，通过许多数据点可以深入了解涡轮机部件的运行状况。总结每个组件的健康状态，以提供风力涡轮机的状态视图。最后，收集所有风力涡轮机的数据，为风电场提供运行信息。在这种情况下，应该在网络边缘处理多少数据以及应该在数据中心处理哪些数据是需要考虑的重要体系结构。本地部署架构的实时响应与云计算的全系统访问和可扩展性的结合将得到充分发挥。

考虑业务需求

最后，设计考虑可以为物联网系统的数据和处理架构提供明智的选择。要确定什么样的物联网架构最合适，请查看组织当前和计划的设备、业务目标和场景、相关流程以及计划结果的范围。通过对可扩展性、性能、带宽经济性和技术创新率的技术考虑来评估这些业务需求。

随着物联网设备在工作和生活中的不断普及，企业不仅需要考虑业务模式和部署方案，还需要考虑应该采用什么样的系统架构来实现物联网在业务中的承诺。

2017-08-25 10:54:00 国内信息当心黑客从你的物联网设备上窃取数据！ 随着智能传感器和其他物联网设备的逐渐普及，采集数据的质量至关重要。然而，这些数据通常会受到环境、人为错误和黑客的影响。