《开源精选》是我们分享Github、Gitee等开源社区中优质项目的栏目，包括技术、学习、实用与各种有趣的内容。本期推荐的是物联网设备网关技术架构设计（Session 管理、心跳管理、数据上行、数据下行）TCP Gateway。
物联网设备网关技术架构设计（Session 管理、心跳管理、数据上行、数据下行）
NioEventLoop 是 Netty 的 Reactor 线程，其角色：
基于Netty构建TCP网关的长连接容器，作为网关接入层提供服务API请求调用。
客户端通过域名+端口访问TCP网关，域名不同的运营商对应不同的VIP，VIP发布在LVS上，LVS将请求转发给后端的HAProxy，再由HAProxy把请求转发给后端的Netty的IP+Port。
LVS转发给后端的HAProxy，请求经过LVS，但是响应是HAProxy直接反馈给客户端的，这也就是LVS的DR模式。
其中步骤一至步骤九是指 Netty 服务端的创建时序，步骤十至步骤十三是 TCP 网关容器创建的时序。
Window 地址 // C:WindowsSystem32driversetchosts
添加 127001 iot-openicloudcom
位置: comibyteiottestserverTestTcpServer
位置: comibyteiottestclientTcpClient
更多内容：> 我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。 技术 在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。 在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。 GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。 开源 tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的> Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。 AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。 硬件 FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。
IoT Studio 目前支持 Cortex-M0，Cortex-M4，Cortex-M7，Cortex-A7，ARM926EJ-S，RISC-V 等芯片架构。
IoT Studio 目前已经适配了多种开发板，主流支持小熊派IoT开发条件，另外还包括 GD、ST、HiSilicon、FudanMicroelectronics 等主流厂商的开发板。
IoT Studio 支持新增 MCU 列表，以满足用户其他开发板的业务需求。
IoT Studio下载地址如下：
下载会得到一份压缩包，其中包含一份安装指南，详细的安装教程可以参考该文档。
使用一键安装方式，无须再手动安装其他工具，安装步骤如下：
双击运行IoT-Studio_035exe文件开始安装。
选择我同意此协议：
选择安装路径，可以改动，不要有中文和空格，这里我保持默认：
确认设置，开始安装：
安装完成，选择是否安装ST-Link和Jlink驱动和工具，推荐全选：
IoT Studio安装成功之后会自动运行，在首次运行时检测到没有开发工具包，选择“是”，软件会调用浏览器开始下载，下载好之后双击运行developToolsexe。
软件会自动将需要用到的开发工具解压到C:UsersAdministratoropenSourceTools目录：
之后软件会自动开始安装ST-Link和J-link，根据提示安装即可。
打开工具目录，里面有两个路径需要我们在IoT Studio中配置：
安装完develop Tools之后，再次启动IoT Studio，无提示说明开发工具安装成功，IoT Studio的主界面如下：
在IoT Studio启动页面，选择用户指导文档，即可打开 IoT Studio 完整的使用指南，在以后使用的过程中遇到任何问题，都可以在此文档中找到答案：
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亿邦动力讯如何把实体零售做到万物互联？有人说，关键在于人人在线和物物在线。人人在线，讲的是顾客在线、员工在线、合作伙伴在线；物物在线讲的是门店的所有设备在线、管理在线、事事在线、运营端所有工作任务在线。在万物在线的基础上，才能实现线上线下一体化。
要实现这俩“在线”，离不开物联网的普及。伴随着新零售终端的兴起，相关供应链服务的完善，意味着无人店、智能新终端正演变成未来实体商业最具前景、最有潜力的业务板块之一。
新零售、无人零售，这些概念，其本质都是：实现智能化从而导致数字化，其最核心的技术依赖于物联网技术。
作为京东方集团旗下专注于产业数字化解决方案的 科技 公司，京东方数字 科技 有限公司（简称“京东方数科”）正在让每一件线下实体商品“实时在线”，旨在成为国内新零售、智慧物流领域的领导者。
目前京东方数科已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，国内先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁等50余家国内知名品牌，提供零售物联网的软硬融合解决方案；国际上与亚马逊、沃尔玛、家乐福、Monoprix、Casino、Ikea、Euronics等知名零售商合作，大幅提升了零售商的运营效率。
受访公司： 京东方数字 科技 有限公司；
受访者及Title： 白峰，京东方 科技 集团有限公司副总裁，京东方数字 科技 有限公司CEO；
所属行业： 物联网行业；
亿邦产业： 您认为本行业数字化处于什么水平，发展趋势如何，能否从定性和定量两个维度做判断？
白峰： 目前中国实体零售进入了前所未有的寒冬期，受社区团购、线上电商等多重打压，客流量持续下滑，绝大部分商超出现大幅亏损。同时，当下实体零售企业的数字化水平整体还是很低的，有些甚至只是一种表层的数字化，认为开发一款线上电商APP或者打通到家业务就是实现了数字化，这种理解还是比较肤浅。痛定思痛，进行深层次的数字化变革，借助数字化手段提升效率，回归到零售本质目前看是解决实体零售问题的重要手段。数字化提供了一种方法论和思维方式，真正实现以消费者为中心，使场与商品匹配，使商品与消费者匹配，彻底回归零售本质。
亿邦产业： 您的企业在产业数字化方面的价值主要表现在哪些方面，具体有哪些产品和服务？
白峰： 零售业的数字化转型，重点在客户行为的数字化和产品信息的数字化两个领域。客户行为的数字化，主要以保证良好用户体验为前提，将客户在线下选买全过程进行数字化捕捉与录入；产品信息的数字化，主要在于产品信息的录入、展示与动态管理，具有广泛的市场前景。核心数据的采集需要以电子价签及智能显示系统为核心硬件构建的软硬融合整体解决方案来实现，零售业智能化升级市场潜力巨大。目前我们已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁、家乐福等知名品牌，并为超过30000余家门店提供了基于数字化平台的智能变价系统、货架管理系统、信息发布系统、辅助拣货系统等解决方案，大幅提升了零售商的运营效率。
亿邦产业： 你们对工厂或者其他产业链合作伙伴的数字化改造/赋能切入点是什么？越具体越好，为什么要做这些改造，合作伙伴为什么愿意接受你们的数字化改造？能否结合一个或者几个案例谈谈。
白峰： 京东方数科利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，提升线下零售企业的运营效率。具体包括如下几种解决方案：
智能变价系统：这套系统依托电子价签和Jeegy信发系统可以实现数万个价签的自动变价。目前越来越多的线下零售业利用价格进行促销，特别是生鲜类产品，一天内需要进行几次价格的调整。然而，传统的纸质价签更换不仅时效差，而且又会造成大量的纸张浪费，甚至还会有展示价格和系统价格不符的“价签门”风险。使用京东方数科的智能变价系统后完全解决了以上问题，目前这套系统还可以利用大数据，譬如根据客流、天气、时段等实现最优定价并通过价签进行展示，大大提升门店定价效率。
辅助拣货系统：目前越来越多的门店对接了到家业务，如何快速、准确的进行店内拣货是门店面临的一个很头疼的问题。之前的方案是店员按照订单要求走到货架后进行寻找并反复对比以免拿错货物，时效性很差。我们做过测试，一般来说一个订单的拣货速度在30分钟左右。京东方的这套辅助拣货系统，利用信息发布系统和电子价签上的智能LED显示系统，当店员收到客户订单后，相应产品所在货架上的价签就会按照一定规则进行闪烁，店员只需看哪里闪灯就在哪里进行拣货就行，既避免了取错货物又提升了拣货效率，拣货速度从之前的30分钟缩减到15分钟左右。
货架管理系统：这套系统以电子价签，智能摄像头，商显大屏等为核心硬件，同时利用京东方自研的图像识别系统，可以实现货架管理缺货的预提醒。这套系统的核心是京东方具有核心专利的Captana系统，将价签上的LED进行闪烁编码，输出一串二进制代码进行商品标识，类似于给每个SKU标识一个身份z。这样通过识别这套身份z可以实现产品的快速识别，再结合摄像头和图像识别系统可以提前进行缺货或少货提醒，减少门店的货架空置率。这套系统也获得了CCFA年度供应链大奖。
亿邦产业： 您如何理解数据、算法及AI在本行业产业数字化中的应用？在贵企业有哪些具体的应用和效益？
白峰： 数据是数字化的基础，算法和AI是数字化的手段。从上面举例的这些系统解决方案来看全部都会运用到这些核心技术，同时收益也是非常显著的。
亿邦产业： 能否描述一下贵公司用数字化系统连接的产业生态，都有哪些角色，如何驱动生态伙伴之间的合作？
白峰： 京东方数科智慧零售数字化系统IaaS层基于AIoT智能硬件以及云计算和加密系统；PaaS层聚焦在客户精准画像、多维可视化看板以及全流程监控运维等；SaaS层则聚焦场景应用，提供包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。
亿邦产业： 能否用一两句话描述贵公司的定位，描述贵公司的产业数字化价值，描述企业资本市场想像空间？
白峰： 京东方数科是京东方集团旗下提供零售物联网解决方案的 科技 公司，致力于 科技 赋能零售。其核心业务是利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，帮助线下零售企业提升运营效率。
亿邦产业： 在其中承担什么角色？
白峰： 数字化是帮助线下零售企业摆脱当前困境，涅槃重生的重要手段。我相信线下实体店一定会长期存在，但确实到需要做大手术，大变革的时候了。数字化就是变革的一个重要手段，前面也说到了，低层次的数字化救不了零售企业，现在需要的以客户体验和运营效率为核心的深度数字化变革，回归到零售业本质的数字化变革。运用数字化手段对原有企业的运营流程进行简化、优化、一体化，把智能选址、订货系统、库存管理、商品管理、会员管理、员工管理整个运营体系通过数字化打通形成一个整体，我相信线下实体零售的生命力很快会回来。京东方目前是全球最大的智慧零售实体店解决方案提供商，依托自研的物联网核心器件，结合AI及大数据处理能力为线下实体店提供基于场景的软硬融合系统，包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。目前已为全球250多家品牌，超过3万家门店提供了服务，包括沃尔玛、亚马逊、京东、阿迪达斯、屈臣氏、安踏、华润、小米等国际国内知名企业。
楼上一些回答太形而上学了，都是理论，简单的事情整复杂了，非常容易把人往沟里带。本人从事物联网专业（说实话做了不少产品，但目前OSI七层协议都背不全），分享下自己的答案，希望能给题主一些帮助。
物联网其实是互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序，无非都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，除了计算机外，没有涉及任何其他的终端（硬件）。
物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。
不过物联网的概念目前被炒到过热。鄙人大概十年前开始学习嵌入式，那个时候还没物联网、智能硬件这么高大上的字眼。相信很多前辈那时跟我一样，学的是单片机编程，大家都用“单片机”来概括这个行业。大概2012年左右，很多热钱从房市涌出，投入资本市场。正是这个时候，一大波高大上词汇来袭。服务器技术叫“云”，单片机叫“智能硬件”，网络单片机应用叫“物联网”，车载单片机应用叫“车联网”。。。呵呵。这种现象是商业进展的必要性，我们搞技术的只能跟着改头换脸，谁叫发薪水的是老板呢，呵呵。
不过受限于技术上的瓶颈，物联网的发展，其实无法像当初互联网那样爆发。或者换通俗一点的说法，大家有没有发现很多物联网的应用，其实是锦上添花的东西，需求性并没有那么强，这也就是为什么很多智能硬件卖得并不是很好的根本原因；正是因为需求性原因，所以商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，又一定钳制了技术的进一步发展。
到今年，这一波的投资热潮冷却了很多，但是在这波浪潮里，我们的社会还是发生了很多变化。首先是关注物联网的人越来越多，从业者也越来越多。而且很多大学也开设了相关课程，政府也出台了行业鼓励政策。前面我们说过物联网的概念被炒得有点过热，所以在物联网的大群体里，有两类人最为迷茫。其一就是专注物联网的创业者，其二就是物联网专业的学生。鄙人也曾经属于第一类人。
物联网的技术前景是广阔的，近些年上市的一些空气净化器产品，穿戴设备，家庭环境监控设备，在过去是不曾有的，在目前的消费背景下，正服务着大众。未来还会有更多的新式设备出现，这些正是物联网技术发展的必然结果，所以投身于物联网的技术研发，是很有前景的一件事。
然而物联网的商业前景却是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。既然创业，目的肯定是赚钱，然而放眼人类社会，最赚钱的事情，其实归类起来就那么几样。首先是资源、再就是获取资源的工具，以及信息。每个企业，想要活得好，目标只有一个，就是垄断。然而社会上的大部分资源，都是垄断在大企业手里，小企业参与的，往往是跟民生有关的门槛低的行业，竞争激烈，赚钱辛苦。回到计算机行业，虽然计算机行业开放程度很高，然而垄断的存在并不亚于其他行业。英特尔、ARM等公司，基本垄断了处理器行业。微软、Google（Android）、苹果垄断了 *** 作系统。物联网是新兴市场，虽然目前容量不大，但各家各户都盯着，对于创业者而言，无法创造垄断，很难存活。创业者大部分都是小公司，你无论多么牛逼的技术，一旦有市场，大公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。你是小公司，宣传推广，也不可能投入像大公司那样的资金及影响力，所以产品再好，也不一定卖得好，这是每个技术型创业者，不得不面对的事实。
正是因为上述压力，很多创业者非常迷茫。本人过去四年间一直从事物联网行业，因此结识了很多同行，其中大部分都是创业者。这些创业者非常勤奋，对自己的想法充满热情，也往往敢于坚持。然而这些并没有什么用，大部分创业者，都没有走到今天，因为投资人的钱总是会烧完的。
我觉得想走向成功，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。首先，应该认识到，计算机行业想突破垄断，对于大企业而言，是技术积累。然而对于个人或小团队而言，唯一的方法是缩小用户群体。就是我们应该专注于一个领域一项技术去解决一个问题。如果你说你的客户是大众每一个人，那你的东西基本一个都卖不出去。但是如果你的客户是“捷达轿车车主”+“装过电子导航系统”，那你的东西会比较好卖。缩小用户群体的好处，是大企业不会来跟你抢饭吃，而你又非常容易精准的找到你的客户并说服他们买你的东西。其次，个人或小团队，不应该有任何一刻在亏本，否则你终会难以坚持。最好的状态，应该是大家都有正职工作（收入），但是比较闲，一起来维护一款小产品，这样的情形，往往容易成功（最后团队或项目被大公司收购，实现财务自由，或职位上升）。
对于在大企业进行物联网方向研发的人员，自然不用担心收入问题，然而可能大部分时间，都要接受来自上层的任务分配。作为物联网技术从业者，我们应该认识到，这个行业的技术，还是有很多方面需要突破的，个人将一些觉得需要突破的技术陈列如下，希望在物联网方向的研发人员，可以在闲暇之余，做一下这么几方面的技术积累：
1目前国内低功耗网络技术都做得不好，包括zigbee，其实也被过分夸大宣传。
2传感器和传感输入部分，其实有很大的空间，人之所以聪明，跟手、眼、口、鼻、耳有很大关系，然而计算机的手眼口鼻耳，没一项可以跟人比。由于个人很难在芯片技术上积累，所以只能做做算法，对于视觉识别技术，各个领域，都有非常大的潜力，可以研究积累。
3降低研发难度的工具，可以关注下，目前物联网还属于教学推广阶段，能够快速帮助从业者提高研发效率的工具，可以研究积累。（鄙人正是做这一块）
4特定环境下的语音对话算法，可以研究下。目前所有的语音识别，几乎都不过是语音转文字而已，然后计算机通过词汇分析来执行任务，基本都做不了上下文对话。非特定环境下的语音对话，估计国外的苹果、google，国内的讯飞、腾讯、百度都在研究，个人技术者基本没有必要也没有机会。不过在特定环境下（比如自动导航这个环境，人的指令，只会围绕“导航”这个主题），语音对话是非常有效率的输入输出工具，值得个人研究积累。
说完创业者，再来说说各大高校的物联网专业的学习者。
其实我个人是不建议在本科搞物联网专业的，因为物联网专业不是基础学科，在本科开设，没能力的学校，也就是一个幌子，会坑不少人。有点能力的学校，也无法指望在当前的教学构架下，能让学生学到点什么。其原因就是，物联网涵盖的内容太多，随便列举列举：
1数电模电、单片机编程技术：要做物联网产品，起码，你能看得懂电路板吧，你得能给单片机写几行代码，点个流水灯什么的吧。要知道，这过去是放到自动化专业四年要学的东西啊。电路板画得好，就算在内陆省会城市，月薪也随便上万的啊，单片机写得好，月薪也一样上万的啊。打什么物联网的幌子啊！
2网络技术：光给单片机编单机程序还不行，你还得能让单片机上网吧，否则叫什么物联网。既然上网，最简单的“客户端-服务器”模型，你好歹得在云端放个服务器吧。且不说服务器程序你要自己写，到阿里云买个服务器，绑定个域名，估计你都得折腾一个礼拜。写服务器程序，那在本科也是一门专业啊，起码VC要学吧（时髦点学java）。你即会上位机，又会单片机，那你是全栈工程师啊，这工资不是更高？
3无线技术：很多产品，光一个单片机还不行，你还得整多个单片机，然后多个单片机互相整个网络，这就涉及到组网。用wifi，功耗太高。用zigbee，光协议就看死你。用蓝牙，人家构架就没这么整过。那只好自己写吧，从驱动到组网协议，你要能写全，还不出问题，那以后还有什么软件构架你整不了啊？
4传感器技术：就目前而言吧，很多传感器都是数字型的，直接丢数值出来，单片机只需连上去就可以用，难到不难。但问题是量多，测温度吧，有温度传感器；测光照吧，有光照传感器；测空气吧，有空气质量传感器；还有加速度传感器、心率传感器、颜色传感器、分贝传感器。。。大学也就四年，学单片机编程估计都要三年，你看你剩下的时间能整几个吧。
5终端技术（App）：物联网物联网，你把用户搁哪啊，总要给用户丢个App来看看产品状态吧，那就得学习App怎么做。iOS和Android你还得都学了，不然用户就得减少一半，呵呵。
所以本科开设的物联网专业真的是坑啊，明摆着学校不可能教全的嘛，就算学校愿意教，学生也学不过来啊。给点可行性建议吧：
1明确正确的技术观，物联网是一个行业，而不是一个专业。学好物联网里任何一项技术，都可以独当一面，迅速实现个人价值积累（收入很赞的哦）。如果贪多贪快，除了给自己带来无尽的失望和打击，没什么好处。
2明确正确的发展方向，物联网涉及软硬件、互联网、App等多个领域，作为个人而言，只可能精其一样。如果是做硬件，那就好好学数电模电、应用电路、布线画板、传感器特性等等。如果是做软件，明确方向，一般建议本科阶段学好单片机编程、熟悉一两种传感器或应用，做一两款小产品即可。毕业后，可逐步过渡，学会和其他工程师配合，学会组网应用，多出作品练手。
3实践大于理论，学物联网或者嵌入式一定要勤上手，多出作品。多出作品，不仅可以增长技术能力、了解物联网构架，最重要的是可以提高自信心。人与人的区别，大部分都在教育，而教育成功与否，自信是非常重要的评估法则。当然，由于物联网一般都是系统产品，建议学习者可以基于成熟的构架去做产品，这样容易成功做出完整产品。可以用我们酷享物联系统，也是选择之一。
4毕业后，尽量不要去初创公司，不过初创公司也很少招应届生。一定要去中型企业或大企业的核心团队，哪怕打杂都行。无论未来是打算做市场还是做技术，一定要记得毕业招工作的时候，要想办法进企业的核心研发团队，大公司进不了，就进小一点的，再进不了，就再小一点。可能有人会问，人家不一定要我啊。对，人家不一定要你，你本科期间作出的物联网作品，就是敲门砖。
5就业后，不要急于成功，闷下心思，跟着团队技术带头人做技术。有什么做什么，尽多培养不同领域的应用，多结实靠谱的技术朋友。三五年后，某一天，你会发现你自己有技术、有团队，可以做任何产品的时候，你的路也会宽阔起来。
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好了，广告时间到了，来说说我这两年从事的项目：
酷享物联系统，是开源、开放的物联网系统，以主机+设备的方式，原生支持常见家电控制，提供可以嵌入到设备里的无线物联模块（万纳模块）给研发者，研发者可以基于万纳模块，快速实现自己的Idea。万纳模块8个IO无需编程，就可以被配置为数字输入输出、按键、模拟采样（ADC），PWM等各种方式，极大的降低了设备的接入门槛。
由于酷享物联系统是开源系统，学习者使用酷享系统学习物联网构架的同时，还可以看到酷享物联系统的实现代码，以及诸多应用案例，以最高的效率，提升自己对物联网的理解。
案例：
植物栽培助手（不编程案例）
双向开关、智能插座（不编程案例）
情景面板（不编程案例）
LED调光器（不编程案例）
空气质量监测仪（开源案例）
补充：（2016420）
本来不想上照片的，有评论说我做的这几个作品根本没有联网，那我就发几张照片出来打脸，呵呵。
请问？系统中所有设备，都可以通过app远程联网查看，控制，怎么不是物联网？？？？？？？？？？？？？？？？
请问？系统中所有设备，可以脱离手机，通过网络互为关联，互相触发，怎么不是物联网？？？？？？？？？？？？？？？？？
对，说的就是你，让我看论文的那位！！！！！！！！！！！！！
好了，希望诸多物联网从业者也好，初学者也好，都能戒骄戒躁，努力积累，实现中国梦！哈哈哈哈1、EclipseKura是一款开源网关软件，可用于连接多种网络和设备，支持多种通信协议。
2、OpenEdge是ProgressSoftwar公司的一款商业网关软件。它提供了一系列工具和API，用于管理设备、数据采集和分析。
3、AzurIoTEdge是微软公司的一款物联网网关软件，可以在本地处理和分析设备数据。
物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。
在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。
图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。
图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。
JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。
Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。
Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。
总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。
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