物联网大数据有什么特征?

1高效分布式

必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。

2实时处理

必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。

3高可靠性

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。

4高效缓存

需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。

5实时流式计算

需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。

6数据订阅

需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。

首先物联网的特性决定了其必须采用自组网的模式，也就是mesh或者ad hoc、zigbee，其中zigbee传输速率低，耗电低、传输距离短（100米左右，大功率可达500-1000米）主要用于终端传感器数据传输，mesh和ad hoc主要用于大数据传输，区别在于mesh偏向临时固定，adhoc偏向移动
mesh和ad hoc 根据无线调制方式来看，国内目前主要用的是wifi mesh（例如strix的mesh设备）和cofdm mesh（例如winet无线智能宽带网络），前者利用的是wifi技术速率可达几百兆，频率主要用24G和58G，使用全向天线距离大概3-5公里。cofdm调制的mesh速率大概几十兆，特点是传输速率比较稳定、延迟小，适合传输视频以及实时性较高的数据，使用全向天线距离大概5-10km
除了以上无线通信技术以外，还有gps定位、rfid射频识别等无线通信技术

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