当前收集的信息数据类型不同，物联网的数据特征与大数据不同，主要特征有：
heterogeneity, variety, unstructured feature, noise, and high redundancy
物联网数据特征：异构型、多样性、无结构化特征、噪声、高冗余。
大数据的4V特征：大量化、多样化、快速化、价值化
当今物联网数据不是的大数据最重要的组成部分，但是据惠普的预测，到2030年，传感器数量将达到1万亿，成为大数据的重要组成部分。物联网其实到目前为止也没有一个精确的定义，一般来说，我们认为物联网是传统的互联网向物理世界的一个延伸。通过连接物理世界，使得网络能够更好的为人类服务。物联网能够广泛用在生产和生活的各个方面，产生了如智慧家庭、智慧城市、智慧农业、智慧医疗、智慧环境等一系列相关的应用场景。
涉及的主要技术包括以下几种：
1、传感器网络技术
传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能。它与通信技术和计算机技术共同构成信息技术的三大支柱。传感器网络是由各种各样的传感器节点所组成，用以进行信息的收集、传输和处理的网络系统。
作为物联网感知和获取数据信息的重要手段，传感器网络在物联网中发挥着极为重要的作用。无线传感器网络是一项通过无线通信技术把数以万计的传感器节点以自由式进行组织与结合进而形成的网络形式。
无线传感器网络主要由三大部分组成，包括节点、传感网络和用户这3部分。其中，节点一般是通过一定方式将节点覆盖在一定的范围，整个范围按照一定要求能够满足监测的范围；传感网络是最主要的部分，它是将所有的节点信息通过固定的渠道进行收集，然后对这些节点信息进行一定的分析计算，将分析后的结果汇总到一个基站，最后通过卫星通信传输到指定的用户端，从而实现无线传感的要求。
构成传感器节点的单元分别为：数据采集单元、数据传输单元、数据处理单元以及能量供应单元。
（1） 数据采集单元，通常都是采集监测区域内的信息并加以转换，比如温湿度、光照度等；
（2） 数据传输单元则主要以无线通信和交流信息以及发送接收那些采集进来的数据信息为主；
（3） 数据处理单元通常处理的是全部节点的路由协议和管理任务以及定位装置等；能量供应单元为缩减传感器节点占据的面积，会选择微型电池的构成形式。
2、RFID技术
射频识别（Radio Frequency Identification， RFID），是一种利用无线电波进行信息交换与存储的技术，通过无线射频来对电子标签进行读写，以达到自动识别目标以及信息交换目的。
RFID系统通常由读写器、电子标签与数据管理系统组成，其工作原理一般是由读写器在一定范围内发送无线电射频信号，当电子标签接收到读写器所发射的无线电信号时，就会利用感应电流所获得的能量（无源RFID），或者主动发送无线电信号（有源RFID）将标签芯片内所存储的产品信息发送出去，读写器接收到电子标签所发射的信息并解码后，再将这些数据信息反馈至数据管理系统进行数据处理。
RFID系统主要由标签、阅读器和天线三部分组成。一般由阅读器收集到的数据信息传送到后台系统进行处理。
（1）标签：标签由耦合元件及芯片组成，每个电子标签都具有唯一的电子编码，附着在物体上标识目标对象；每个标签都有一个全球唯一的ID号码——UID（用户身份z明），其在制作标签芯片时存放在ROM中，无法修改，其对物联网的发展有着很重要的影响。
（2）阅读器：阅读器是读取或写入标签信息的设备，可设计为手持式或固定式等多种工作方式。对标签进行识别、读取和写入 *** 作，一般情况下会将收集到的数据信息传送到后台系统，由后台系统处理数据信息。
（3）天线：天线是用来在标签和阅读器之间传递射频信号。射频电路中的天线是联系阅读器和电子标签的桥梁，阅读器发送的射频信号能量，通过天线以电磁波的形式辐射到空间，当电子标签的天线进入该空间时，接收电磁波能量，但只能接收其很小的一部分。
3、嵌入式系统技术
嵌入式系统一般是用户针对特殊需求而定制的，能够被内部计算机控制的设备或系统。嵌入式系统往往结合了计算机技术、通信技术以及自动化技术，使得传统的机电产品智能化，并具有故障诊断、自动报警以及信息传输和远程控制等多种功能，用以实现产品使用与管理的信息化、智能化。
由于嵌入式系统体积小、功能强且成本较低等，使其广泛应用于智能家居、车联网等领域。嵌入式系统的核心由一个或多个微处理器或微控制器组成，这些微处理器或微控制器经过预编程以执行一些任务。嵌入式系统上的软件通常是暂时不变的。嵌入式系统需要与应用紧密结合的，它具有很强的专用性，必须结合实际系统需求进行合理的裁减利用。用先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各行业的具体应用相结合的知识集成系统。
从应用角度可分为通用型嵌入式 *** 作系统和专用型嵌入式 *** 作系统。常见的通用型嵌入式 *** 作系统有Linux、VxWorks、Windows >物联网信息聚合技术是指在传输数据的同时对数据进行处理，即数据传输与融合并行。数据在由采集终端到用户终端的传输过程中，完成复杂的信息处理流程,具体的信息处理方法根据不同的网络应用需求进行设计和实现。网内协作模式的信息聚合以网内结点的协作互助为基本方式，解决物联网的数据传输问题，通过协作模式补偿传感器结点能力和能量受限的问题。目前，对于信息聚合技术的研究从技术手段上来看可分为空间策略的信息聚合和时间策略的信息聚合两个阵营。物联网中边传输边处理的总体信息聚合策略决定了网络层路由"以数据为中心"的特点如何选择适合信息处理的最佳传输路径,数据流相遇时是否应该进行融合处理，在不同的拓扑结构中如何选择最优聚合点，是数据聚集的空间策略所要解决的主要问题。显而易见，数据聚集的空间策略与网络的拓扑结构和数据传输路径具有非常紧密的联系。
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
物联网就是物物相连的互联网。当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
扩展资料
大数据的价值体现在以下几个方面：
1对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
例如：
1洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
参考资料：
物联网信息安全
随着信息技术的飞速发展，信息安全的研究内容日益广泛，尤其是在物联网的大背景下，物联网信息安全的定义为：在既定的安全级别下，信息系统抵御恶意行为或意外事件的综合处理能力，而这些恶意行为（事件）可能危及数据信息的存储、传输和处理。那么在这个背景下，研究RFID信息安全与隐私保护机制就是为了保障物联网中信息系统提供的服务是可靠的、安全的、机密的、可控的状态。
物联网RFID系统安全漏洞
RFID系统安全漏洞分析
RFID系统作为物联网体系架构的基础，也是物联网的核心技术。RFID系统的安全性直接影响到物联网技术在行业中的应用安全。
攻击RFID系统主要方法
RFID标签是物联网信息系统的重要部分，它们储存了大量的商业价值信息，这对于非法用户、黑客们具有极大的诱惑力，一旦造成信息泄露或篡改，将造成灾难性的后果。
物联网信息安全与隐私保护策略
在推广和应用物联网技术之前，应该首先解决信息安全与防护的问题。隐私信息的内容包括个人基本信息、身份信息、财产信息、位置信息、个人信仰、个体特征等。尊重和保护个人隐私已经是全社会的共识，也是共同的需要。在物联网信息安全领域，研究并应用隐私信息保护机制具有重要的意义。
（1）法律法规保护政策：通过法律政策来规范化物联网信息系统对用户个人隐私信息的保护和使用过程。
（2）隐私信息使用方针：通过终端用户本着自愿的原则，以及根据需要与物联网运营商、网络运营商等供应商达成协议来使用个人隐私信息。
（3）匿名身份应用：使用间接的匿名信息来代替实名制信息，防止个人隐私信息泄露以及被非法用户用于非法活动或行为。
（4）数据加密解密：对于重要的数据信息，比如商品交易信息，个人的位置信息等，可以使用复杂的加密及解密算法来混淆或置换这些隐私信息，防止被非法用户窃取。
1、全面感知，即利用RFID，传感器，二维码，甚至包括各种可用的声光电感知手段，实现随时内即使采集物体动态容。
2、可靠传输，通过各种信息网络和互联网融合，即感知的信息及时，准确，可靠的传输出去。
3、智能处理，利用云计算等智能计算技术，对海量的数据和信息进行处理。对物体实施智能控制。
扩展资料：
物联网的四大分类：
物联网类型有四种，分别是私有物联网（PrivateIOT）、公有物联网（PublicIOT）、社区物联网（CommunityIOT）、混合物联网（HybridIOT）。
（1）私有物联网：一般表示单一机构内部提供的服务，多数用于机构内部的内网中，少数用于机构外部。
（2）公有物联网：是基于互联网向公众或大型用户群体提供服务的一种物联网。
（3）社区物联网：可向一个关联的“社区”或机构群体提供服务，如公安局、交通局、环保局、城管局等。
（4）混合物联网：是上述两种以上物联网的组合，但后台有统一的运营维护实体。
作者 | 网络大数据
来源 | raincent_com
随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。
物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。
物联网大数据如何应用
首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。
实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。
数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。
流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。
▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。
▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。
▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。
预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：
▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。
▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。
还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。
物联网中的大数据挑战
除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。
▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。
▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。
▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。
▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。
物联网解决方案中的大数据处理
在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。
数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。
事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。
边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。
对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。
连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。
机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。
总结
物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。
尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。
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