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物聯網應用技術(物聯網的應用實例)

2022-04-08 14:19:14 admin 1255

物聯網應用技術

物聯網應用技術背后的概念既強大又復雜,為了使物聯網難題中的元素完美融合,它們都必須是經過深思熟慮的結構的一部分。這就是物聯網應用技術架構進入階段的地方,尤其是在物聯網設備管理方面。

從物聯網炒作到物聯網現實

在聽到“物聯網應用技術”這個標語時首先想到的可能是一臺智能咖啡機,它甚至在他醒來并意識到之前就知道他早上需要什么樣的咖啡?;蛘?,更好的是,一輛具有未來感的自動駕駛汽車在沒有“司機”甚至觸摸一次方向盤的情況下在物聯網應用技術賦能的街道上疾馳而過。

雖然這些充滿希望但天真的愿景并不像聽起來那么遙遠,但物聯網應用技術不僅與家庭和城市自動化有關。事實上,它不僅僅是一個流行詞,它代表了很多很多。事實上,正如物聯網應用技術有能力改變和改善我們的日常生活以及我們作為一個社會的運作方式一樣,它也可以改變商業運作的方式,并最終改變我們對幾乎所有方面的看法我們的世界。

為什么需要強大的物聯網架構?

盡管如此,在談論物聯網應用技術時,人們還是非常關注它的潛力。關于物聯網應用技術能夠做什么以及它將如何賦予我們生活力量的新聞不斷涌現,但對于許多人來說,這些令人振奮的愿景似乎并沒有像我們希望的那樣迅速轉化為現實。然而,巨大的變化確實發生了,但它發生在點點滴滴中,而不是巨大的飛躍中。原因很簡單,但它往往遠離公眾視線:物聯網系統固有的多樣性扼殺了進步,并經常阻礙萬物互聯。

為什么需要強大的物聯網架構?

作為物聯網應用技術面臨的兩個最大挑戰之一(另一個是安全性),碎片化是物聯網的核心,因為它旨在連接的事物具有多樣性。要將任何物聯網系統投入使用,都需要將所有資源、硬件、軟件和系統(無論它們有多么不同)整合到一個框架中,以形成一個集成、可靠且具有成本效益的解決方案。簡單來說,每個物聯網部署都需要一個堅如磐石的物聯網架構才能實現其設計目的;該系統的最終效率和適用性在很大程度上取決于所開發基礎設施的質量。

物聯網架構構建塊

雖然每個物聯網系統都不同,但每個物聯網應用技術架構的基礎及其一般數據處理流程大致相同。首先,它由事物組成,這些事物是連接到互聯網的對象,它們通過嵌入式傳感器和執行器能夠感知周圍的環境并收集信息,然后將信息傳遞到物聯網網關。下一階段包括物聯網數據采集系統和網關,它們收集大量未處理的數據,將其轉換為數字流,對其進行過濾和預處理,以便為分析做好準備。第三層由負責進一步處理和增強數據分析的邊緣設備代表。這一層也是可視化和機器學習技術可能介入的地方。在那之后,數據被傳輸到可以基于云或本地安裝的數據中心。這是存儲、管理和深入分析數據以獲得可行見解的地方。

這些是詳細描述的物聯網應用技術架構的四層:

3 層物聯網架構

事物、傳感器和控制器

作為每物個聯網系統的基礎,連接的設備負責提供物聯網應用技術的本質,即數據。為了獲取外界或物體本身的物理參數,他們需要傳感器。這些可以嵌入到設備本身中,也可以作為獨立對象實現以測量和收集遙測數據。例如,考慮農業傳感器,其任務是測量空氣和土壤溫度和濕度、土壤 pH 值或作物暴露于陽光下的參數。

該層的另一個不可或缺的元素是執行器。通過與傳感器密切合作,它們可以將智能對象生成的數據轉化為物理動作。讓我們想象一個配備了所有必要傳感器的智能澆水系統。根據傳感器提供的輸入,系統實時分析情況并命令執行器打開位于土壤濕度低于設定值的地方的選定水閥。閥門保持打開狀態,直到傳感器報告值恢復為默認值。顯然,所有這一切都是在沒有任何人為干預的情況下發生的。

同樣重要的是,連接的對象不僅應該能夠與其相應的網關或數據采集系統進行雙向通信,而且還應該能夠相互識別和交談以收集和共享信息并實時協作以利用整個部署的價值。特別是在資源受限和電池供電的設備的情況下,實現這一點并非易事,因為這種通信需要大量的計算能力并消耗寶貴的能量和帶寬。因此,一個健壯的架構只有在使用適合用途、安全和輕量級的通信協議時才能實現有效的設備管理,例如輕量級 M2M它已成為管理低功耗輕量級設備的領先標準協議,這些設備在許多物聯網應用技術用例中都很典型

 

事物、傳感器和控制器

網關和數據采集

盡管該層仍然與給定設備上的傳感器和執行器緊密相連,但必須將其描述為一個單獨的物聯網架構階段,因為它對于數據收集、過濾和傳輸到邊緣基礎設施和基于云的平臺的過程至關重要. 考慮到百萬設備部署可能產生的大量輸入和輸出,數據的聚合、選擇和傳輸能力應該成為人們關注的焦點。作為連接的事物與云和分析之間的中介,網關和數據采集系統提供了必要的連接點,將其余層連接在一起。

網關位于 OT 和 IT 世界的邊緣,通過將傳感器數據轉換為易于傳輸和可用于其他系統組件的格式,促進傳感器與系統其余部分之間的通信。更重要的是,他們能夠控制、過濾和選擇數據,以最大限度地減少需要轉發到云端的信息量,這對網絡傳輸成本和響應時間產生積極影響。因此,網關為傳感器數據的本地預處理提供了場所,這些數據被壓縮成有用的捆綁包,以供進一步處理。

網關支持的另一個方面是安全性。由于網關負責管理雙向信息流,借助適當的加密和安全工具,它們可以防止物聯網云數據泄露,并降低對物聯網設備進行惡意外部攻擊的風險。

網關和數據采集

邊緣分析

雖然不是每個物聯網架構的必然組成部分,但邊緣設備可以帶來顯著的好處,尤其是對大型物聯網項目。面對物聯網云平臺有限的可訪問性和數據傳輸速度,邊緣系統可以在物聯網數據的處理和分析中提供更快的響應時間和更大的靈活性。由于數據分析的速度是某些工業物聯網應用的關鍵,邊緣計算最近在工業物聯網應用技術生態系統中的普及率急劇上升。

由于邊緣基礎設施在物理上可以更靠近數據源,因此它可以更輕松、更快速地實時處理物聯網材料并以即時可操作情報的形式提供輸出。在這種情況下,只有真正需要云能力才能處理的較大數據塊才會被轉發到那里。通過最大限度地減少網絡暴露,可以顯著增強安全性,同時降低功耗和帶寬消耗有助于更有效地利用業務資源。

邊緣分析

如果說傳感器是神經元,網關是物聯網應用技術的骨干,那么云就是物聯網體內的大腦。與邊緣解決方案相反,數據中心或基于云的系統旨在使用強大的數據分析引擎和機器學習機制來存儲、處理和分析海量數據以獲得更深入的洞察力,而邊緣系統永遠無法支持。

在過去幾年中,云計算的采用率越來越高(尤其是在工業物聯網應用技術架構中),它有助于提高生產率、減少計劃外停機時間和能源消耗以及許多其他商業利益。

如果配備適當的用戶應用程序解決方案,云可以提供商業智能和演示選項,幫助人類與系統交互、控制和監控系統,并根據實時查看的報告、儀表板和數據做出明智的決策。數據中心/云平臺

物聯網應用技術架構示例

醫療保健是采用物聯網技術的主要行業之一。原因是物聯網應用技術系統有助于為患者提供高質量的護理,并將其與長期但大量的節省相結合。

在醫療保健領域,關鍵的物聯網應用包括但不限于增強患者和人員的安全和保障,減少不必要的醫療保健成本,以及通過采用物聯網賦能的智能醫療和應急系統在適當的時間提供適當的支持.

鑒于未來面臨的巨大人口挑戰,醫療保健領域最關注的問題之一是老年人護理以及對糖尿病和心臟相關疾病等疾病的監測。因此,預防在為老年患者提供更好的健康方面起著關鍵作用。因此,難怪物聯網在健康監測方面越來越受歡迎,其中可靠性、安全性和實時精確控制是必須的。

老年患者自動監測系統示例需要數據收集和實時分析、用于訪問基礎設施服務的網絡連接以及支持用戶界面和顯示的應用程序。因此,其架構必須包括用于收集患者數據的身體傳感器、用于過濾和轉發數據的網關、用于分析數據并將數據無線發送到云端的微控制器或微處理器,以及用于將數據傳輸到遠程位置(如緊急情況)的通信工具用于監控和跟蹤目的的服務或醫療保健提供者。

系統的物聯網應用技術架構包括三個階段:物理、通信和應用。第一層具有多傳感器網絡,可評估患者的重要讀數,例如營養、醫療攝入量和身體活動。物理層還包括另一個監控網絡,由內部傳感器和執行器組成,以維持空氣質量、溫度,并分析和確定患者的任何危險狀況。第二層包括 OT 設備,這些設備收集傳感器收集的信息,將其轉換為有意義的數據流并將其傳輸到后端目的地。第三層是使用基于云的數據分析引擎和機器學習機制接收、存儲和處理數據的地方。

什么是物聯網架構?

提出的醫療保健監控系統必須為不同的用戶提供可訪問性。例如,醫療保健提供者、患者本人以及任何家庭成員或護理人員。鑒于此,在醫療保健監控中使用物聯網應用技術的挑戰之一是提供數據安全和隱私。安全性可以通過在傳輸數據時進行加密來實現。一個例子是使用微處理器,它通過安全套接字層 (SSL) 確保并提供安全的加密通信方法。

結論

如前所述,物聯網應用技術架構可能因解決方案而異,但其核心由四個構建塊組成,這些構建塊對于提供構成可持續物聯網應用技術生態系統的基本特性至關重要:功能性、可擴展性、可用性、可維護性和成本效益。這里重要的是不要讓自己被物聯網架構的復雜性所淹沒,不要忽視實施有吸引力和面向未來的物聯網項目的可能性。值得注意的是,來自各個行業的許多主要業務參與者越來越關注開發強大的物聯網架構,這使他們成功地從數據中榨取更多業務價值,以賦予他們競爭優勢并幫助超越他們競爭對手。

雖然在克服物聯網應用技術技術碎片化方面確實還有大量工作要做,但回顧過去,很明顯,迄今為止已經做了很多努力來整合物聯網應用技術所采用的各種技術和標準(例如:LwM2M , oneM2M),并且有希望有一個更加統一和標準化的未來。然而,在這成為現實之前,實現物聯網承諾的關鍵并不一定在于獲得單一的物聯網技術,而是將所有技術放在一起,以便它們在收集中有效,通過構建強大、面向未來、可擴展且安全的物聯網應用技術架構來管理、分析和利用數據。

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