关键词：物联网；RFID标签；物流管理；智能物流；导航系统
随着物联网技术的发展，传统物流行业开始朝智能化、信息化方向发展。通过现代物联网技术，对传统物流中很难知晓的运输条件、运输状态等进行监测，从而更好地满足用户的需求。如生鲜食品运输中，借助物联网技术可对运输物流车中的温度、湿度、位置等数据进行实时采集与传输，让用户在接收食品的时候可第一时间了解生鲜食品运输状态，达到放心食用的目的[1]。通过这种智能化的方式，大大提高了物流行业的服务水平。因此，本文结合物联网技术，设计一种基于物联网的物流管理系统，目的就是通过加强物流管理全程监控，不断提升物流管理企业的服务水平。
1 系统设计目的与原则
本文设计的基于物联网的物流管理系统是以物流企业作为主体，为不同的消费者提供个性化的物流服务。作为一个实时监控与管理系统，在设计中除满足基本的功能需求外，还必须适当考虑系统的实用性、可维护性、可扩展性等[2]，即功能设计满足用户需求、软硬件搭配合宜、可根据客户需求适时拓展功能。因此根据上述原则，基于物联网的物流管理系统功能设计要充分满足用户的基本需求，并可实现对整个物流装卸、配送、仓储等过程的管理，从而为消费者提供更加方便、快捷和安全的物流服务；适应未来功能需求变化，可支持对系统 进行二次开发，并预留相关的功能接口，满足未来系统性能需求。对系统的开发必须要考虑维护的成本，同时方便对数据进行备份、恢复等，提高数据的可维护性。
2 基于物联网的系统整体架构设计
该系统设计的目的是实现物流企业对物流配送的实时管理，同时为消费者提供货物实时查询信息
大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是 *** 作系统。 *** 作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代 *** 作系统有Android、BSD、iOS、Linux、MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、WindowsPhone和IBM的z/OS *** 作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用 *** 作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是 *** 作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有MySQL、PostgreSQL、SQLite、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAess、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBMDB2等，都是关系型DBMS当然还有非关系型NoSQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle大约不足20年前， *** 作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的 *** 作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的 *** 作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统 *** 作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以AmazonAWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以GoogleGAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统 *** 作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算 *** 作系统”。只是云计算 *** 作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算 *** 作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算 *** 作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。
随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。
纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。
结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。
随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。
在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。
SOA系统架构的出现，信息化变革
微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。
SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。
可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。
松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。
更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。
在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）