什么是物联网

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络

物联网网关作为一个新名词，将在未来物联网时代发挥非常重要的作用。它将成为感知网络和传统通讯网络之间的纽带。物联网网关作为一种网关设备，能够完成感知网络与通讯网络以及不同类型感知网络之间的协议转化。

网关既能够完成广域互连，也能够完成局域网互连，具备设备办理功能。运营商能够办理底层传感节点，了解每个节点的相关信息，经过物联网网关设备完成长途 *** 控。

物联网云网关

这一部分强调了一个要害点，即物联网网关完成感知网络与通讯网络的互联，但感知网络中有许多不同的协议，如LonWorks、ZigBee、6LoWPAN、rubee等来完成这种互联网，网关有必要具有协议转化才能。一起，网关有两个要害点，即完成广域互联。当广域网不行用时，网关往往能完成局域网互连，即近端之间的交互与协作。

主要功能：

一广泛的访问才能

现在，短程通讯的技能规范许多，只有LonWorks、ZigBee、6LoWPAN、rubee等常用的无线传感器网络技能，各种技能主要是针对某一应用开发的，缺少兼容性和体系规划。现在，国内外现已开展了物联网网关的规范化作业，如3GPP、传感器作业组等，以完成各种通讯技能规范的互联互通。

二可办理性

强壮的办理才能关于任何大型网络都是必不行少的。首先，需要对网关进行办理，如注册办理、权限办理、国家监管等。网关完成了子网中节点的办理，例如获取节点的标识、状况、特点、能量等，以及因为子网的技能规范和协议复杂性的不同，唤醒、 *** 控、确诊、升级和保护等的长途完成，网关具有不同的办理功能。根据物联网的模块化网关来办理不同感知网络、不同应用，保证使用一致的办理接口技能来办理终端网络节点。

三协议转化才能

不同感知网络到接入网络的协议转化，低规范格局的数据一致封装，保证不同感知网络的协议能够成为一致的数据和信令;将上层宣布的数据包分析成可由感知层协议识别的信令和 *** 控指令。

总结这些基本网关才能没有问题，但关于物联网网关来说，要害点之一是网关本身是完成感知层和通讯层的仅有入口和出口通道。外部只需要处理网关，而网关用于调度和 *** 控下面访问和注册的各种类型的传感设备。

因而，网关具有相似于API网关的要害才能，即对传感层中各种传感设备供给的不同类型的协议进行接入和适配，一起在协议接入后能够转化为规范接口协议和通讯层交互。关于实时接口，它能够选用相似的>

一般来说，物联网网关在架构和实现进程中会提供硬件设备，实现协议转化、路由、转发、自动注册办理、南北一体化的接口才能。这个网关通常是布置在局域网端的设备。对于整个云架构，只有网关设备和云能够交互。

边缘计算的终究落地能够在物联网网关层实现，即进一步提高物联网网关的存储和核算才能。一方面，在网关层实现本地收集后的数据自动收集，二次处理后收集上传到云端。另一方面，将云的要害核算规矩和逻辑散布到网关层，支撑网关层的本地化核算。这也是网关层功用的一个要害扩展。

物联网是一个非常先进的、综合性的和复杂的系统。其最终目标是为单个产品建立全球的、开放的标识标准，并实现基于全球网络连接的信息共享。物联网（Internet of Things）理念指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具有“内在智能”的设备如传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等，以及具有“外在使能”（Enabled）的物品如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人或车辆等“智能化物件或动物”、通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通信网络实现互联互通（M2M）、应用大集成（Grand Integration）。
物联网功能在于，能基于云计算的SPI等营运模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet/）或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控（隐私保护）乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、进程控制、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（Dashboard）等管理和服务功能，实现对“万物”（Things）的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化服务。
具体的来说，物联网的基本功能特征是提供“无处不在的连接和在线服务”（Ubiquitous Connectivity）， 具备十大基本功能。
在线监测：这是物联网最基本的功能，物联网业务一般以集中监测为主、控制为辅。
定位追溯：一般基于GPS（或其他卫星定位，如北斗）和无线通信技术，或只依赖于无线通信技术的定位，如基于移动基站的定位、RTLS等。
报警联动：主要提供事件报警和提示，有时还会提供基于工作流或规则引擎（Rule“s Engine）的联动功能。
指挥调度：基于时间排程和事件响应规则的指挥、调度和派遣功能。
预案管理：基于预先设定的规章或法规对事物产生的事件进行处置。（证据采集）
安全隐私：由于物联网所有权属性和隐私保护的重要性，物联网系统必须提供相应的安全保障机制。
远程维保： 这是物联网技术能够提供或提升的服务，主要适用于企业产品售后联网服务。
在线升级：这是保证物联网系统本身能够正常运行的手段，也是企业产品售后自动服务的手段之一。
领导桌面： 主要指Dashboard或BI个性化门户，经过多层过滤提炼的实时资讯，可供主管负责人实现对全局的”一目了然“。
统计决策： 指的是基于对联网信息的数据挖掘和统计分析，提供决策支持和统计报表功能。

1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后，真正实现了万物互联，即“人与人、人与物、物与物”互联，世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长，产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，一方面可以提高经济效益，很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力，将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。

2什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术，具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点，能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币，比特币是最具有典型代表，目前1比特币的价格已经超过40000人民币，其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前，区块链应用最广的是金融领域，此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征：

1根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;

2量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在百度搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。

其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。

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