机智云物联网在助力家电企业方面做的是非常不错的,߅他们拥有十年的物联网平台和家居家电解决方案开发和运维经验,有很多软硬一体解决方案,能够高效、低成本帮助企业实现产品智能化,实现智能化控制和数据采集,厂家无需考虑运维问题;还能够根据用户的业务场景进行大数据分析,支持零代码、低代码开发方式,满足不同需求的企业实现设备智能化。
作者 | 网络大数据
来源 | raincent_com
随着物联网的演变和发展,所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能:智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。
物联网和大数据正在走向胜利之路。不过,要想从这一创新中获益,还需要解决一些挑战和问题。在本文中,我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。
物联网大数据如何应用
首先,有多种方法可以从物联网大数据中获益:在某些情况下,通过快速分析就足够了,而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。
实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作:测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如,获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。
数据分析。在处理物联网生成的大数据时,我们有机会超越监测,并从这些数据中获得有价值的见解:识别趋势,揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。
流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息,以揭示影响性能和优化流程的重要问题。
▲交通管理:跟踪不同日期和时间的交通负荷,以制定出针对交通优化的建议,例如,在特定时间段增加公共汽车的数量,看看是否有改观,以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路,以减少街道的交通拥堵状况。
▲零售:跟踪超市货架中商品的销售情况,并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。
▲农业:根据传感器的数据,在必要时给作物浇水。
预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源,例如:
▲医疗保健:监测患者健康状态并识别风险(例如,哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险),以便及时采取措施。
▲制造业:预测设备故障,以便在故障发生之前及时解决。
还应注意的是,并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如,如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯,则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量,并避免存储将来没有用处的大量数据。
物联网中的大数据挑战
除非处理大量数据以获取有价值的见解,否则这些数据完全没用。此外,在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。
▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确,但在分析数据之前,请务必确保传感器工作正常,并且用于分析的数据质量可靠,且不会因各种因素(例如,机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。
▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据,选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是,一些数据的价值还远远没有显现出来,但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据,那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。
▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要,就会出现另一个挑战:什么时候快速分析就足够了,什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。
▲安全。毫无疑问,各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好,但与此同时,数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备,连接到交通系统、发电厂、工厂,并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象,相关经验的缺失会增加安全风险。
物联网解决方案中的大数据处理
在物联网系统中,物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。
数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体:烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的,也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。
事物将数据发送到网关,以进行初始数据过滤和预处理,从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。
边缘分析。在进行深入数据分析之前,有必要进行数据过滤和预处理,以选择某些任务所需的最相关数据。此外,此阶段还可以确保实时分析,以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。
对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信,云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。
连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中,直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。
机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如,一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后,控制应用程序就可以使用它们,以响应新的传感器数据发送命令或警报。
总结
物联网产生大量数据,可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而,应该记住,从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情:您需要确保传感器工作正常,数据得到安全传输和有效处理。此外,始终存在一个问题:哪些数据值得存储和处理。
尽管存在一些挑战和问题,但应记住,物联网的发展势头强劲,并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。
智能家居自动化和物联网正在引起信息产业的广泛关注。随着越来越多的智能家居和网络化设备的出现,人们的日常生活变得更加简单、美好和舒适。智能家居改变了人们的生活方式。比如实际进屋前怎么开空调?在厨房准备晚餐的时候,打开Alexa播放人们喜欢的音乐,得到天气预报?智能家居自动化可以做得更多,它已经成为我们生活的未来。预计全球智能家居市场将达到400亿美元左右。现在,这些智能家居设备从智能水壶、冰箱和烘干机到空调和一系列安全和安保设备,如报警系统和电路安全摄像头。
易用性和便利性使智能家居系统极具吸引力,通过它们的互连,管理更多 *** 作变得更加容易。借助物联网智能家居设备,可以轻松降低能耗和成本,同时节省时间。人们在应用物联网智能家居时面临的主要问题之一是成本高。相对于未连接的设备来说,他们非常高,所以在选择支持物联网的设备时,他们总是犹豫不决。毫无疑问,虽然物联网设备一开始很贵,但未来会节约成本和能源。这是一个需要考虑的重要因素。为了方便,人们分享他们的数字足迹。在使用智能家居技术时,我们开始分享物理足迹。但是,如果设备损坏,后果将是致命的。获取他们的数字足迹甚至可能比泄露社会安全号码更糟糕。安全和隐私将在塑造这个行业中发挥关键作用。
集成将对智能家居技术产生积极或消极的影响。未来对人工智能驱动的设备不会有误解。智能家居应该能知道主人离开房间的时候什么时候关灯,通过面部识别开锁等等。在2019年及以后,将会有更多的集成来支持智能家居的所有者。安全摄像头的使用越来越多,人们正在使用它来监控自己的财产。通过人工智能的适当整合,可以自动获得威胁报警,如果出现问题,会主动提醒人们控制局面。这对远程视频监控影响很大。从业主的角度来看,他们会很乐意采用新的方法来监控家庭财产。如今,对房屋和财产的监控变得非常重要。 *** 作电气设备也是好事,因为现在越来越多的人用电气设备做大部分家务。
物联网智能家居解决方案将改变人们的生活方式。这种情况的一些重要方式是:节省时间:大多数智能家居产品都是为了让人们从琐事中解脱出来而设计的。通过摆脱单调的日常工作,人们将有更多的时间专注于其他重要的活动。省钱:使用物联网可以节省房屋运营成本。人们可以使用智能电网集成,以便监控功耗最大的设备,从而节省能源。你甚至可以控制照明和加热。提高生活质量:通过使用物联网支持的智能家居自动化解决方案,可以让家成为压力更小、成本更低的地方。结论并非每个家庭用户在采用物联网方面都取得了进步。很多人还是需要在最基础的层面上升级技术。不管这些新技术的发展如何,智能家居自动化不仅涉及娱乐,还涉及到与我们日常生活相关的其他重要方面。它有可能改变人们的生活。
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