斯蒂爾曼物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)采集智慧終端-斯蒂爾曼

這里面涉及到通信設(shè)備，就像我們?nèi)伺c人之間的電話是通過(guò)手機(jī)來(lái)進(jìn)行的，而物與物之間的電話是通過(guò)下面這個(gè)設(shè)備來(lái)進(jìn)行通信的。其名稱叫“無(wú)線數(shù)傳終端”，簡(jiǎn)稱 DTU (Data Transfer unit)。

那物聯(lián)網(wǎng)跟我們有什么關(guān)系呢？而物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)又將如何改變這個(gè)世界？

讓我們想象一下這樣的場(chǎng)景：早晨，鬧鈴會(huì)在合適的時(shí)間響。由于通過(guò)我的備忘錄了解到，我今天所有的行程都是在幾點(diǎn)到幾點(diǎn)之間，然后會(huì)一直跟蹤下去。乘哪趟火車(chē)，飛機(jī)，幾點(diǎn)鐘起床，浴室的暖氣會(huì)在起床前半小時(shí)加熱，使浴室暖和舒適。到了晚上快回家的時(shí)候，電視就開(kāi)著播放我想看的節(jié)目了。真實(shí)的智能設(shè)備應(yīng)該比我們更加了解自己，因?yàn)檫@些設(shè)備已經(jīng)收集了足夠多的數(shù)據(jù)，能夠分析用戶的意愿，并且對(duì)用戶的使用習(xí)慣知之甚少，因此能夠主動(dòng)地為用戶提供所需的服務(wù)。

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與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)很大的不同之處在于：數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和消費(fèi)者是物品，而數(shù)據(jù)內(nèi)容與物品密切相關(guān)。

互聯(lián)網(wǎng)與人工智能

AI堪稱近年來(lái) IT領(lǐng)域很火的詞匯之一?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，我們可以看到，人工智能的發(fā)展之所以能取得長(zhǎng)足進(jìn)步，主要有以下兩個(gè)原因。

隨著硬件技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間大大縮短。大數(shù)據(jù)時(shí)代，獲取大量數(shù)據(jù)的成本降低了。

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保障網(wǎng)絡(luò)安全的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的一個(gè)共同特點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)連接，如果沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)連接，他們就會(huì)變得非常“復(fù)雜”。連接物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)必須使用傳統(tǒng)終端安全工具，如防病毒、防惡意軟件、防火墻以及入i侵防御和檢測(cè)系統(tǒng)等。

知道你的設(shè)備設(shè)備認(rèn)證對(duì)于網(wǎng)絡(luò)保護(hù)是非常重要的，檢測(cè)到未授權(quán)的設(shè)備就需要相應(yīng)的自動(dòng)啟動(dòng)。Benson Chan支出：“此操作可能包括斷開(kāi)設(shè)備連接、阻止通信并通知管理員?！睘榱吮Ｗo(hù)公司網(wǎng)絡(luò)，di一步是要把它和物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)隔離開(kāi)來(lái)，這樣物聯(lián)網(wǎng)上的漏洞就不會(huì)影響其他系統(tǒng)。

物聯(lián)網(wǎng)是一種連接一切事物的網(wǎng)絡(luò)，它在因特網(wǎng)的基礎(chǔ)上擴(kuò)展和擴(kuò)展，把設(shè)備所收集到的各種信息通過(guò)感測(cè)設(shè)備與因特網(wǎng)相結(jié)合，構(gòu)成一個(gè)巨大的網(wǎng)絡(luò)，使人、機(jī)、物在任何時(shí)間和地點(diǎn)都能相互連接。作為新一代信息技術(shù)的重要組成部分，物聯(lián)網(wǎng)已從傳統(tǒng)的人與人之間的信息交換，擴(kuò)展到物與物之間的信息交互，通信手段更加智能化和便捷，構(gòu)建安全可靠的物聯(lián)網(wǎng)，也成為當(dāng)今社會(huì)的熱門(mén)需求。整體而言，全球物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用、服務(wù)均處于起步階段，物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)在不斷發(fā)展，標(biāo)準(zhǔn)體系在加快構(gòu)建，產(chǎn)業(yè)體系在不斷完善。全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模在未來(lái)幾年內(nèi)將迅速增長(zhǎng)。根據(jù)預(yù)測(cè)，未來(lái)十年全球物聯(lián)網(wǎng)將實(shí)現(xiàn)大規(guī)模普及，并保持20%的年復(fù)合增長(zhǎng)率，到2023年全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2.8萬(wàn)億美元。

在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，數(shù)據(jù)的時(shí)效性是指數(shù)據(jù)在處理過(guò)程中的產(chǎn)生時(shí)間，它是由系統(tǒng)的運(yùn)行部署來(lái)決定的。資料可使用多次，或可在使用一次之后清除資料。從整體上看，是遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)部署還是邊緣數(shù)據(jù)部署影響數(shù)據(jù)的時(shí)效性，通常是邊緣數(shù)據(jù)部署時(shí)間短，遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)部署時(shí)間長(zhǎng)。邊界部署所需的數(shù)據(jù)通常具有及時(shí)性，但邊界存儲(chǔ)空間較小，計(jì)算能力較差，因此無(wú)法長(zhǎng)期保存；遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)通常用于顯示歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行計(jì)算分析，同時(shí)具有云端空間和計(jì)算的可擴(kuò)展性，因此數(shù)據(jù)的時(shí)效性較高。

實(shí)時(shí)性也是數(shù)據(jù)時(shí)效性的一部分，實(shí)時(shí)性與數(shù)據(jù)的放置位置、數(shù)據(jù)的重要性及傳輸方式有關(guān)。

通過(guò) AR和 VR，遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)可以創(chuàng)造出沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。網(wǎng)上學(xué)習(xí)是課堂教學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)化延伸。學(xué)校可以與 IT部門(mén)合作，為學(xué)生創(chuàng)建一套“技術(shù)套件”，其中包括便攜式筆記本電腦、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和桌面數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。

一般架構(gòu)不再適用

很多企業(yè)仍然使用通用架構(gòu)來(lái)管理 IoT數(shù)據(jù)。但多數(shù)時(shí)候，通用計(jì)算架構(gòu)不能完全滿足 IoT工作負(fù)載要求。這種方法不能滿足 IoT應(yīng)用程序?qū)稍L問(wèn)性、容量、可靠性和可伸縮性的要求，因?yàn)橐话愕纳虡I(yè)架構(gòu)都沒(méi)有考慮 IoT系統(tǒng)可能面臨的各種因素。