这里说的的IOT产品是什么？

1999 年，麻省理工学院（MIT）的 Kevin Ashton 在他关于 RFID 标签的演讲中提出了“物联网”一词。他这样描述自己的愿景：现在的计算机和互联网几乎完全依赖人类来获取信息然而问题是，人们的时关的复杂数据。假如计算机能在不依赖我们任何帮助的情况下收集数据，了解一切事物的话，那么我们就可以用它们来跟踪并计算每一个‘物’，从而大大减少浪费和损失，降低成本。我们就能知道什么时候需要对‘物’进行更换、修理或是召回；就能知道这些‘物’是否处于最佳状态。”

在当时，物联网（IoT）上的“物”被设想为可以计数的东西。它们存在于一系列相对简单的应用中，比如运输箱上的 RFID 标签；用于掌握车位是否停满的停车场出入口系统；以及酒店的迷你吧，可以记录您晚上消费的零食并自动将费用计入您的账单。最初，单独的计数系统只是作为自主的独立应用而运行。

而现在的 IoT 则具有更广泛的视角，更强调对累积数据的后期处理。因此，这就需要把单独的应用与云存储保持连接，并通过互联网实现远程控制。IoT 所需的网络规模可能难以想象，而要让这种情况成为现实需要绝对可靠的连接，从一开始就设计在产品中，并在整个产品生命周期都要经过充分测试。

传统的产品开发工作中经常会遇到一个个孤岛、一次次返工和碰壁。PathWave 平台可以支持敏捷的互联设计工作流程。它在一个平台之上集成了是德科技值得信赖的设计和测试软件，可以让您加快进行产品开发。在产品开发路径中，每个步骤都是相互连通和集成的。

定义“物”的性质和规模

自 1999 年以来，IoT 已经扩展到机器对机器（M2M）通信和应用领域，例如制造行业和公用事业（天然气和电力）。虽然自动化在制造业中已有一席之地，但 IoT 和所谓的工业互联网都支持更高程度的自动化，同时也提高了制造流程的灵活性和效率。支持远程和前瞻性维护的新工具就是其中的例子，它们可以降低成本，提高竞争力。

这些趋势影响了对 IoT 实施规模的预测，预计到 2020 年，各行各业中互联的“物”将达到 150 亿至 500 亿之巨。针对颠覆性的新型 IoT 相关业务的进一步预测表明，其潜在收入将比 IoT 硬件和网络供应的收入高出许多倍。

2018 年 2 月，IoT Analytics 根据已组装和分类的 IoT 项目对 IoT 前十大细分市场进行了排名。排名前三的细分市场均属于工业物联网（IIoT）应用领域。

1 其中，智慧城市由 2016 年的排名第二跃升至第一位。智慧城市中最受欢迎的应用有智能交通、公用设施、照明、环境监控和公共安全。

2 排名第二的细分市场是互联行业。最受欢迎的应用是设备监控和互联机械的远程控制，如起重机、叉车，乃至整个矿山和油田。

3 互联建筑是 2016 年以来增长最大的细分市场。大多数应用涉及设施自动化，有助于降低能源成本。

从工作的角度来定义，物联网中的“物”可以是任何固定或移动的自然物体或人造物体，能够通过网络传输数据。以货物运输、车队管理和船运为例，在这些行业中，智能 BLE 标签使得物流公司能够对位置、速度、运输和存储情况进行跟踪。另一个例子是火炬气监控。无线声学传感器可以监控阀门，控制流向炼油厂火炬烟囱的气流阀门，从而提高合规性，降低由于未能及时检测并修复故障阀门而导致的碳氢化合物损失。

2018 年 IoT 十大细分市场

IoT 支持技术

按照近期趋势，可能只有一部分器件会使用有线连接（如 USB、以太网、光纤），大多数的 IoT 器件将会采用无线技术。这包括用于移动支付的近场通信（NFC），用于无人值守远程气象站的地球同步卫星，以及蓝牙®、无线 LAN（WLAN）、ZigBee、点对点无线电、蜂窝等等。

网络将需要应对具有不同通信要求的各种独特器件。一方面是简单的无线器件，如电池供电的传感器和执行器，它们可在无人值守的情况下连续运行数年，传输非常少的数据。而在另一方面，对于频谱的使用，那些高带宽、任务关键型业务和器件（如电力系统或医疗器件）无论如何都需要有持续、可靠和超级安全的连接。

要给每个器件提供唯一标识，需要巨大的 IP 地址空间。由于 IPv4 寻址空间非常有限，目前需要使用集中器（如路由器和网关），因此端到端地使用 IPv6 寻址将会是 IoT 器件的关键推动因素。IPv6 具有几乎无限的地址空间，支持为数十亿器件提供唯一地址。

访问云网关

对于大多数 IoT 业务模型而言，基于服务器/云的大数据分析和机器学习非常关键。IoT 使用 M2M 通信来收集数据，并在分布广泛的“物”（如传感器或执行器）和云智能之间路由控制消息。许多拓扑结构将网关节点作为“物”和“云”之间的聚合点（图 2）。

网关的复杂程度各不相同。例如，Wi-Fi 接入点包括 IP 路由器，并且还可能包括从以太网和 Wi-Fi 到 ADSL 或其他固定线路协议的转换。更复杂的网关则可能包括使用“边缘”或 “雾”应用来进行编程的重要计算资源，这些应用能够进行本地决策。

在通信成本比较低，时延可以容忍的情况下，IoT 实施倾向于使用简单的网关，然后将大部分数据路由至“云”，以便进行分析和制定决策。在通信成本比较高或者具有严格时延要求的情况下，通常会指定复杂的网关节点。这些网关可以远程进行维护和配置，并且它们会监控本地的一系列“物”。路由到云的流量可能包括偶发的状态更新，或是超过本地监控阈值时触发的警报（例如，温度超过最高值或有入侵者时触发的警报）。

许多可穿戴应用和一部分家居自动化应用利用智能手机来提供用户界面或充当网关节点。由于 Wi-Fi 几乎无所不在，因此它成为了许多 IoT 应用的首选。如果无法使用固定线路或 Wi-Fi  链接，那么通常会使用蜂窝协议。可穿戴应用和围绕智能手机的家居自动化应用中经常用到蓝牙。如果需要通过缩短距离来提升安全性，那么可以选择 NFC。ZigBee、Z-Wave 和 Thread 为家居自动化和智能能源器件可以提供强大的低功耗网状网络。

ISA10011a 和 WirelessHART 中包括跳频技术，可意提高安全关键型 IIoT 应用的d性。新兴的低功耗广域（LPWA）技术（如 LoRa 和 SIGFOX）不仅具有 ZigBee 等技术的成本、低复杂性和低功耗优势，而且能通过窄带、低数据速率协议支持更长距离的传输。

IoT映射技术与工作范围

图 3 所示为按工作范围划分的 IoT 技术。无线标准社区使用邻近（proximity）、WPAN、 WHAN、WFAN、WLAN、WNAN、LPWA 和 WWAN 等术语来指示范围。

许多制式可用于器件与网关之间的短距离连接。为了促进未来的发展，在连接新器件的同时，新的标准也在迅速形成和演进。目前，有超过 60 种传统制式和新射频格式用于 M2M 和 IoT 相关应用。其中一些制式，如蓝牙、WLAN 和蜂窝，已经被广泛使用。而另一部分制式，如 ZigBee 和 Thread 也在特定的市场领域崭露头角。

为了加速将产品推向市场，一些公司开发了相对容易创建的专有解决方案，因为这些解决方案具有低数据速率、低功耗传输和低互 *** 作性要求。这种方法可能逐渐会被淘汰，因为市场的全球化正在推动器件通信从采用专有设计转为采用标准化解决方案。

物联网垂直市场和产品

1 智慧城市-精心优化物联网物联网设备

无论是在智慧城市还是在任何其他物联网应用中，物理设备都发挥着核心作用。智慧城市项目
需要成千上万的物联网设备。这些设备必须具有更低的能耗和出色的性能，同时能够抗干扰，
安全可靠。在智慧城市中，所有物联网设备与基础设施之间都必须随时随地保持无线连通性。这种连通性必须没有任何间隙，安全可靠，并能同时提供高质量的语音和数据业务。在智慧城市中，物联网设备将可能通过低功耗广域网（LPWAN）进行 *** 作。该网络中既包括专有选件，也包括开放标准选件。如此多的无线连通性技术混杂使用，让智慧城市中的物联网设备在设计与测试上充满挑战

网络是智慧城市的支柱，其性能和容量极限至关重要。是德科技的测试解决方案帮助您利用逼真的流量在实验室中进行极限测试。此外，网络的安全性也非常关键。

打造智慧城市，需要作为中心智能网络枢纽的混合网络与大量物联网设备进行复杂的交互。将这些互联对象放在单一网络中，会给黑客留下可趁之机。利用是德科技的网络可视性解决方案，让智慧城市中的家居用品、电话等基础设施和设备全面得到安全保障。

2 医疗物联网-确保智能医疗设备高度可靠；经过优化，安全放心

医疗物联网设备的联网数量正在不断攀升。尤其在医院里的部署更为密集，其中大部分设备都是拥挤在 24-GHz 频段运行。在这个频段内，还有大量 Wi-Fi 和非 Wi-Fi 设备与医疗物联网设备争夺频谱资源，干扰连通性，导致网络经常掉线，以及在传输关键警报时故障频发。这对于医疗物联网设备来说，问题非常严重。因为这些设备必须要时时刻刻保持正常运转，不能受任何干扰，甚至在传输过程中哪怕是丝毫的数据中断，都有可能会对患者的生命造成威胁。这张信息图概述了干扰对医疗物联网设备的影响，以及可以采取哪些步骤把干扰其降到最小。

3  工业物联网（IIoT）解决方案

工业物联网（IIoT）正在改变工业生产的方式。工厂过去给人的印象是拥有大量机器、人员和制造产品的复杂体系，现在它们正在向自动化和智能化迈进。工人正在被机器人所取代。

工业物联网产品需要能完成更艰苦、更长久的工作，在某些情况下使用寿命要达到 10 年以上。无论在怎样的环境条件下运行，它们都必须无缝协作。由此带来的挑战是，如何为工业物联网设计产品，以满足包括可靠性和安全性在内的这些要求。无论您设计的是哪种物联网产品，是德科技都能为您提供帮助，确保对它进行全面优化，以便在工业物联网中生存和发展。我们的解决方案能够让您更迅速、更准确、更经济高效地设计和测试工业物联网产品。

4 智能家居

提供性能值得信赖的低功耗物联网设备，打造令消费者倾心不已的互联家居

智能家居正在成为大众生活中的主流。很多传统家庭在日常生活中已经使用了至少一件或多件物联网设备。许多新建住宅从一开始就采用物联网技术进行了设计。据 Gartner 公司预测，到 2022 年，典型的家庭居室内可能包含 500 多件智能设备。

各种智能家居设备的功能虽然各不相同，不过作为工业物联网设备，它们遵守着很多相同的连通性和低功耗要求，智能家居物联网设备也存在许多相同的技术挑战。是德科技拥有卓越的解决方案和专业技术，可以帮助您将智能家居物联网设备从设计转化为成功的产品。

5 物联网可穿戴设备

在优秀的电池使用寿命与强大的功能之间实现良好平衡

可穿戴设备随处可见。根据预测，仅在 2020 年可穿戴设备的销量就将高达 411 亿件。物联网设备的数量如此巨大，竞争将会异常激烈。

成功的可穿戴设备必须做到不只是 “酷”，还要价格经济，性能可靠。在工作时，它不能干扰其他设备，自身也不能受干扰的影响。它必须在功能和能效之间达到绝佳的平衡，以确保更持久的电池使用寿命。当您致力于创造下一个 “热门” 的可穿戴设备时，是德科技正在努力确保您的产品具有出色的功能和能效，在同类产品中脱颖而出。

物联网的体系结构可以分为感知层，网络层和应用层三个层次。

感知层。是物联网发展和应用的基础，包括传感器或读卡器等数据采集设备、数据接入到网关之前的传感器网络。感知层以RFID、传感与控制、短距离无线通信等为主要技术，其任务是识别物体和采集系统中的相关信息，从而实现对“物”的认识与感知。

网络层。是建立在现有通信网络和互联网基础之上的融合网络，网络层通过各种接入设备与移动通信网和互联网相连，其主要任务是通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现信息的传输、初步处理、分类、聚合等，用于沟通感知层和应用层。目前国内通信设备和运营商实力较强，是我国互联网技术领域最成熟的部分。

应用层。是将物联网技术与专业技术相互融合，利用分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务。应用层是物联网发展的目的。物联网的应用可分为控制型、查询型、管理型和扫描型等，可通过现有的手机、电脑等终端实现广泛的智能化应用解决方案。

资料拓展：

物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。

因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。

参考资料：

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。 数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。

4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Hadoop核心设计

Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户 *** 作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯，从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展，越来越多样化。如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这降低了数据的价值。

三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。