浅谈电力通信与泛在电力物联网技术的应用与发展

0引言

随着我国 社会 经济的快速发展， 社会 与企业对电力服务的需求逐渐增加，分布式发电设备与电网结构得到了快速发展，传统的电网形态已无法满足当前 社会 的发展需要。随着 5G 通信在各大领域中的广泛推广，电网的运营模式与功能必然会得到了新一轮的发展方向，因此结合当前电力通信技术，将电力系统与泛在电力物联网结合形成未来电力能源体系是电力系统发展的重要趋势与方向。因此当前国家电网因重视泛在电力物联网技术发展内容，探讨技术模式与出现的问题，这将有利于进一步扩大电力的服务范围与能力。

1泛在电力物联网的概念

11泛在电力物联网的概念

泛在物联网通常是指在任何时间地点、人员与物质之间信息的有机互联与交互，而泛在电力物联网则具体指的是电力用户、电力企业与供应商和设备之间的信息互联交互。可以说泛在电力物联网就是在电力系统中应用互联网技术，实现不同信息传感设备之间的资源共享，从而实现能够自我感知标识的智能处理实体，通过实体间的交互与连接使得有关数据信息能够得到感知与反馈控制，进而形成整体的电力生产体系。而泛在电力物联网通信可以使电力平台架构上通过智能通讯技术实现不同数据信息之间的共享与管理，这将提高数据和信息的利用效率，同时也有利于数据信息之间的交互与连接。通过不同设备用户在任意时空与范围内的信息的共享与交互实现对电力整体运营的稳定，并有利于能源服务平台的在电力市场中得到进一步发展。

12泛在电力物联网的发展目标

泛在电力物联网建设目标主要有利于充分发挥当前物联网大数据的技术优势，充分的包络不同数据和类型的电力信息，增强数据的空间尺度和来源范围，统一分析与挖掘数据的深度与内容。这将有利于电力数据服务针对不同的区域打破数据之间的兼容性，实现各类业务之间的贯通，将电力数据更好的服务于各个行业中，通过 社会 各类行业的广泛参与实现商业模式的建立与发展。以人工智能和深度学习为特征的大数据智能技术将促进电力物联网的快速发展同时也有利于数据知识的挖掘与学习。可以预见未来将促进整体行业的发展与进步。

2泛在电力物联网的基本架构

通常来讲泛在电力物联网的基本架构主要分为三个方面：技术架构、标准架构与应用架构。就技术架构而言，主要分为感知、网络、平台与应用 4 个层面。感知层面主要完成数据信息的协同采集。通过边缘计算使得终端设备的智能化得到了广泛提高。网络层则主要利用现代通信技术实现不同的电力环节之间的覆盖与连接。平台层则主要用于物联网数据信息的管理与不同云端的协同作用。而应用层则主要用于提高整体系统的稳定性，使得能源系统之间构建综合智能的互联网体系。

标准架构则主要为整体的数据平台提供标准支撑，在感知层面会使设备产生不同环节之间的大量数据。这些数据往往来源与格式均不相同。如果没有完善的标准体系，数据之间将很难相互沟通与连接。因此为了解决数据之间的统一与通信，建立了统一的平台标准将促进数据的使用利用情况，为数据信息的深度挖掘提供准备与保障。泛在电力物联网的应用架构，主要用于保障整体电网的运行，提高能源的综合服务能力，并且通过经济的市场运营得到良好的能源生态体系。

3电力通信技术在泛在电力物联网的发展

泛在电力物联网是以通讯技术为基础发展而来的新型物联网体系，其构建的核心是满足电网能源系统的智能判断和自适应调节能力，这将提高能源的替代和利用能力。对于电力物联网来说，通讯技术是其核心的技术内容之一，也是实现万物互联基本的组成单元，凡在电力物联网可以保证不同类型的通讯网络进行相互的连接与反馈，当前电力通信技术的快速发展，泛在电力物联网必然将得到进一步的发展。

31电力通信基本原理

从 2G 通讯技术发展开始，移动通讯技术都以数字信号作为通讯的基础模式。对于 5G 通讯来说，也将以数字信号作为通讯的基础。简单来说，移动通讯的概念就是利用电磁波在空气中自由传播与通讯实现信号的传输。就其组成部件而言，主要包括有：信号发生器、 接收器、调制解调器等关键步骤单元。在空气中无限通讯必然将面对反射散射等各种传输情况，5G 通讯也不例外。5G 通讯相较于 4G 通信而言实现了巨大的飞跃。从提高传输信号的角度来说，主要包括三个方面内容：1扩展资源，增加了电磁波信号频率。2沿延拓定理，提升了频率的使用效率。3开发技术，物质密度更加密集。可实现频率资源多次重复使用，进而得到密度更高的异质网络连接。

32 5G通信基本特征

5G 通讯至少要包括以下 5 个基本特征：高速率、高容量、高可靠性、低时延与低能耗。

1高速率。5g 通讯的速率主要包括有峰值速率，区域速率与边缘速率三个方面的指标。具体来讲，峰值速率指的是在好的条件下得到的速率。区域速率指的是通讯系统整体所保障的总速率。边缘速率是指差的 5%用户所得到的通讯速率。高速率的基本特征使得 5G 通讯技术将在物联系统中得到广泛的应用。

2高容量。相较于传统的通讯技术 5G 通讯将包括有更多的设备终端。这里不止只有手机，也包括有家用电器、各种穿戴设备等。这也为物联网的发展提供了巨大的物理支撑。

3高可靠性。电力通信可靠性是电力系统的首要保障。5G 通讯能够保障信息传输的整体可靠，为电力通讯提供可靠的技术保障。

4低时延。通常来讲，通信时延就是指信息在传输过程中所需要的时间。对于传统技术而言，由于时间影响很大。所以往往被忽视。在未来通信技术发展的情景下必然要求时延性更好的通讯方式，进而满足各种系统之间的协同配合与控制。

5低能耗。在传感器与通讯设备之间往往需要基本的电力供应。新的 5G 技术，将节约能源损耗，降低能源的浪费。

4安科瑞为国家电网2021泛在电力物联网建设提供解决方案

安科瑞电气深耕用户侧能效管理多年，逐渐完善了从电力物联网云平台到终端传感器的生态体系，在“源（电源）-网（电网）-荷（负荷）-储（储能）”各个环节加大研发投入，已经形成“云（云平台）-管（有线/无线物联）-边（边缘计算）-端（终端设备）”的生态系统，参与泛在电力物联网建设，为国家电网建设“三型两网”提供解决方案，使用户在任何时间、地点、人、物之间实现信息连接和交互，产生共享数据，从而为电网、发电、供应商、用户服务。

41云平台

安科瑞电气近年来已经陆续推出变电所运维云平台、能源管理云平台、智慧用电云平台、环保用电监管云平台、充电桩（电动 汽车 /自行车）运营管理云平台、预付费管理云平台等云平台解决方案等解决方案，并已经广泛应用在多地国网公司用户端业务、环保部门、安监部门、住建部门等。

411变电所运维云平台

据统计全国高供高计的工商业用户数量达到200多万户，规模巨大，但是大部分日常的运行维护工作比较传统，普遍存在人力成本高、工作效率低、故障抢修时间长、风险预防薄弱等问题。国网公司和众多电力运维公司正在抢占这块巨大的市场，这是一个千亿级别的市场。

AcrelCloud-1000电力运维云平台采用多功能电力仪表、无线通信、边缘计算网关及大数据分析技术，通过智能网关采集现场数据并存储在本地，再定时向云平台推送数据。平台可同时接入数以千计的用户变电站数据。平台采集的数据包括变电所电气参数和环境数据，包括电流电压功率、开关状态、变压器温度、环境温湿度、浸水、烟雾、视频、门禁等信息，有异常发生10S内通过短信和APP发出告警信号。平台通过手机APP下发运维任务到指定人员手机上，并通过GPS跟踪运维执行过程进行闭环，提高运维效率，即时发现运行缺陷并做消缺处理。

412能源管理云平台

Acrelcloud-5000能耗管理云平台可适用于各个行业，如政府办公建筑、工厂、教育建筑、医疗建筑、商业综合体等，可通过局域网、互联网或者4G网络采集不同区域多个建筑或单位的用能数据。

平台采集建筑电、水、气、冷热量等能源消耗数据和光伏、风力、储能等新能源数据，对用能数据进行分析，按照区域、部门、用电设备类型进行细分，提供同比、环比分析比较和用能数据追溯，同时可以提供尖峰平谷各时段用能数据和报表，帮助用户梳理能源账单明细和制定能源绩效考核。

413环保用电监管云平台

近年来我们的环境质量有了很大的改善，这都归功于国家层面对环保的重视和环保部门的有力监察执法。安科瑞针对环保监察的痛点研发了环保用电监管系统解决方案，助力环保部门坚决打赢蓝天碧水保卫战。

Acrelcloud-3000环保用电监管平台主要为环保监察部门和产污排污企业服务，为环保部门提供在线监管和执法依据，为生产企业提供设备运行监控和产污排污数据记录。

平台采集生产企业总用电量、生产用电和治污设备用电量，进行关联分析，及时给出环保设备异常运行信号或企业异常生产信号，实现全过程防控。前端设备采用不停电免接线方案采集用电数据，经LORA无线上传到环保数据网关，再通过4G上传平台服务器或县、市、省级环保平台。各地环保部门通过污染防治设施用电实时监控，实现对排污企业生产运行无死角、全流程监控，达到变人防为信息化技防，从事后处罚到介入式执法，扭转传统依靠人力、经验进行现场核查的状态，为环保监管开辟更加切实、有效的监管方式，形成长效机制。

414智慧用电云平台

据应急管理部网站数据，2016~2018年期间因为电气原因导致的火灾占总数的百分之三十到百分之三十四左右，其中2018年全国共接报火灾237万起，因违反电气安装使用规定引发的火灾占总数的百分之三十四，较大和重大火灾事故中，电气火灾的比例更高。国务院、公安部消防局以及各省市自治区直辖市纷纷出台文件推广智慧用电，从源头上预防电气火灾的发生，现用电管理平台已在九小场所、三合一场所、养老福利院、医疗场所、学校、金融网点等人员密集场所广泛开展。

安科瑞Acrelcloud-6000用电管理云平台对电气引发火灾的主要因素（线缆温度、漏电电流、负荷电流、电压）进行不间断的数据跟踪与统计分析，通过2G/NB-IOT/4G方式采集现场数据，实时发现电气线路和用电设备存在的隐患（如：线缆温度异常、过载、过压、欠压及漏电等）并通过短信、APP推送、自动语音呼叫等方式及时预警，有效防止电气火灾的发生。系统可以显示所有监测点位的漏电电流等电气参数和线缆温度，并支持巡检记录和派单 *** 作，提供隐患分析报告，实时评估企业用电状态。

415电动 汽车 /电瓶车充电桩运营管理云平台

电动 汽车 现已成为广泛使用的绿色能源交通工具，Acrelcloud-9000充电桩运营管理云平台系统通过物联网技术对接入系统的充电桩站点和各个充电桩进行不间断地数据采集和监控，同时对各类故障如充电机过温保护、充电机输入输出过压、欠压、绝缘检测故障等一系列故障进行预警；用户通过微信小程序扫描二维码，进行支付后，系统发起充电请求，控制二维码对应的充电桩完成电动 汽车 的充电过程。充电桩可选配WIFI模块或GPRS模块接入互联网，配合加密技术和秘钥分发技术，基于TCP/IP的数据交互协议，与云端进行直连。

电动自行车数量越来越多，解决了老百姓短距离出行问题，但是和电动自行车相关的和火灾事故新闻也屡见不鲜，有逐年增长的趋势，给 社会 带来了很大的损失，成为人民生命和财产的一个隐患。基于电动自行车火灾的危害和特点，各级政府部门发文对电动自行车火灾的整治都放在规范停放和充电行为上。安科瑞Acrelcloud-9500充电桩运营管理云平台，针对电动自行车火灾治理提供充电管理、资产管理和交易管理的一揽子解决方案，解决充电难、管理难和收费难的问题，可应用于商业楼宇、小区、学校、医院等场所设置的电动自行车充电场所的运营管理。

416物业小区预付费管理云平台

安科瑞远程预付费系统可以针对各商业综合体、小区、写字楼、办公楼、酒店式公寓等物业，学校、工厂宿舍的后勤管理部门以及连锁超市、大型物业分布式财务 *** 作，在线支付，总部财务扎口等。目前Acrelcloud-3000预付费管理系统已经成功在上述各场景得到广泛的应用并已经稳定运行多年，适用于物业公司对小区、办公和商铺租户的水电预付费管理，或者学校对学生宿舍的用电预付费和用电管控系统。

42有线/无线物联

安科瑞根据多年来的项目经验，结合用户实际需求，开发了各类有线、区域无线、广域无线通讯产品，包括网关和终端设备。支持RS485、以太网、LORA、ZigBee、GPRS、4G、NB-IOT等多种通讯方式，随着5G建设步伐的加快，未来将会有越来越多的通讯方式融入产品，服务于泛在电力物联网建设。

43边缘计算

安科瑞针对物联网应用开发了多款智能网关，采用嵌入式系统和边缘计算技术，现场采集和存储终端设备数据，并根据云平台的需要，采用不同的协议和云平台对接。所有数据采集、计算、异常报警触发逻辑均在网关就地设置，网络故障时数据存储在本地，网络恢复后补传数据，断点续传，提高数据可靠性。

44终端设备

针对泛在电力物联网的建设，安科瑞陆续推出多款物联网仪表，应用在不同场合以满足不同需求，2019年全年各类终端仪表出货量超过185万台。

45安科瑞产品在泛在电力物联网的应用

近两年来，安科瑞已经陆续参与江苏省部分县市电力公司的用户端能源管理平台、云南省网综合能源服务平台、上海嘉定区147所学校电力运维平台等相关平台的建设，提供了包括云平台、智能网关、终端设备等产品，各类用户端云平台在全国各地运行案例700多套，并且根据用户需求不断完善产品功能，这些项目就是未来泛在电力物联网的一部分。

“能源互联网的春天到了，因其所能，它必将成为充满活力的新型能源业态。”尽管针对泛在电力物联网还有一些不同的声音，但是泛在电力物联网已经悄无声息的铺开来，融入能源互联网基础建设的方方面面。

5电力通信与泛在电力物联网建设的展望

51 通信电力网网络间的优化发展

52 多元化的商业模式

随着电力通技术在泛在电力物联网中的应用，将扩大整体电力系统的商业模式。新的商业模式必然会随着市场条件而产生，这有利于解决电力系统长期以来传统商业模式的很多问题。其中实现个人与个人之间的能源交易将成为可能。随着电力通信技术将端对端通信技术实现为 P2P 的交易模式，降低整体交易的通讯成本，有利于泛在电力物联网系统的进一步发展与优化。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于互联网与政务领域

——大数据产业规模：2020年超过6000亿元，未来将保持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

白皮书中赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长186%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

注：赛迪统计的中国大数据市场规模包含基础设施、数据服务及融合应用市场。

——大数据应用市场结构：互联网和政府大数据占比超一半

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为776%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

2、细分市场一：政府大数据

——2020年政府大数据市场规模超900亿元

根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为145%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达5148亿元，2020年约为926亿元左右。

注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

3、细分市场二：互联网大数据

——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿

面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。

根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为452%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达16047亿元，2020年约为28874亿元。

注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

4、细分市场三：金融大数据

——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿

金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。

根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为94%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达3337亿元，2020年约为600亿元。

注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在京津冀与东部沿海地区

根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。

2、企业竞争：市场参与者众多，多赛道布局企业综合实力较强

我国大数据代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区和京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。

产业发展前景及趋势：大数据市场潜力巨大，未来有望保持高速增长

据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2026年我国大数据产业市场规模将超过15000亿元。

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府20治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。

随着大数据越来越火，企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中，有一个十分典型的案例，那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了，物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。
1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关，或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件，通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件，执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后，事件将通过一个或多个流处理器，此处理器可将数据路由到存储等位置，也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储，用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析，实时或者近乎实时分析事件流，以检测异常，识别滚动时间范围内的模式，或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息，比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的？
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系，而设备注册表是预配设备的数据库，包括设备ID和常见的设备元数据，如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口，用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向，有很多的生活用品都实现了万物相联，可见物联网的使用广度还是非常厉害的，有意向往这方面发展的朋友，一定要好好努力哟，相信将来一定学有所成，得到自己想要的人生。

1、大数据行业目前还处在发展初期，虽然落地应用正在加速，但是还远远不够，比如大数据目前在互联网、金融行业应用更多，与AI、物联网的结合还未成熟，还有很多行业的应用才刚刚起步，甚至有的还未完全启动，所以还有很大的发展空间；

2、大数据行业薪资普遍偏高的，其中大数据开发人才的薪资十分可观。2018年一线城市大数据开发人才月薪资15-20k，下图是招聘网站发布的2019上半年中高端人才就业热门领域及薪资情况。

可以看出，随着大数据与人工智能等新兴技术的紧密结合，大数据领域的人才需求更加上升，无论是就业机会还是就业薪资，仍然是十分可期的。

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