物物相连的物联网是新一代信息技术的重要组成部分，通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议将物品与互联网相连进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
BIM与物联网的关系中，BIM是基础数据模型，是物联网的核心与灵魂。物联网技术是在BIM技术的基础上，将各类建筑运营数据通过传感器收集起来，并通过互联网实时反馈到本地运营中心和远程用户手上。
二、BIM与物联网结合对运维的价值 1、设备远程控制。把原来商业地产中独立运行并 *** 作的各设备，通过RFID等技术汇总到统一的平台上进行管理和控制。一方面了解设备的运行状况，另一方面进行远程控制。例如：通过RFID获取电梯运行状态，是否正常运行，通过控制远程打开或关闭照明系统。
照明、消防等各系统和设备空间定位。给予各系统各设备空间位置信息，把原来编号或者文字表示变成三维图形位置，这样一方面便于查找，另一方面参看也更直观更形象。例如：通过RFID获取大楼的安保人员位置；消防报警时，在BIM模型上快速定位所在位置，并查看周边的疏散通道和重要设备。
2、内部空间设施可视化。现代建筑业发端以来，信息都存在于二维图纸和各种机电设备的 *** 作手册上，需要使用的时候由专业人员自己去查找信息、理解信息，然后据此决策对建筑物进行一个恰当的动作。利用BIM将建立一个可视三维模型，所有数据和信息可以从模型里面调用。例如：二次装修的时候，哪里有管线，哪里是承重墙不能拆除，这些在BIM模型中一目了然，在BIM模型中就可以看到不同区域属于哪些租户，以及这些租户的详细信息。
3、运营维护数据累积与分析。商业地产运营维护数据的积累，对于管理来说具有很大的价值。可以通过数据来分析目前存在的问题和隐患，也可以通过数据来优化和完善现行管理。例如：通过RFID获取电表读数状态，并且累积形成一定时期能源消耗情况；通过累积数据分析不同时间段空余车位情况，进行车库管理。
在新的时代中，BIM技术与物联网技术可以说是十分相似的，因此在使用时，两个技术对于运维也同样是缺一不可，如果没有物联网技术，那运维还是停留在目前靠人为简单 *** 控的阶段，没有办法形成一个统一高效的管理平台。如果没有BIM技术，运维没有办法跟建筑物相关联；没有办法在三维空间中定位；没有办法对周边环境和状况进行系统的考虑。
时序数据与截面数据能解决多重共线性 请参考下面时序数据库白皮书。
思极有容数据库
时序数据库技术白皮书
北京中电普华信息技术有限公司
2020年4月
目 录
1 大数据时代的挑战 1
2 产品特点 1
3 系统结构 2
4 存储结构 4
5 数据分区、水平扩展 6
6 高可靠系统 7
7 STable：多表聚合 9
8 数据模型 10
9 实时流式计算 11
10 便捷的安装、部署、维护 12
11 更多亮点 13
12 参数指标 13
13 应用场景 14
1 大数据时代的挑战
随着移动互联网的普及，数据通讯成本的急剧下降，以及各种低成本的传感技术和智能设备的出现，除传统的手机、计算机在实时采集数据之外，手环、共享单车、出租车、智能电表、环境监测设备、电梯、大型设备、工业生产线等也都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。这些海量数据是企业宝贵的财富，能够帮助企业实时监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学习，对业务进行预测和预警，能够帮助企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。
仔细研究发现，所有机器、设备、传感器、以及交易系统所产生的数据都是时序的，而且很多还带有位置信息。这些数据具有明显的特征，1: 数据是时序的，一定带有时间戳；2：数据是结构化的；3: 数据极少有更新或删除 *** 作；4：无需传统数据库的事务处理；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；7: 数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9：除存储查询外，往往还需要各种统计和实时计算 *** 作；10：数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。
看似简单的事情，但由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库或NoSQL数据库以及流式计算引擎由于没有充分利用这些数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，企业运营维护成本急剧上升。
2 产品特点
思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。
· 10倍以上的性能提升：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。
· 硬件或云服务成本降至1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。
· 全栈时序数据处理引擎：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
· 强大的分析功能：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。
· 与第三方工具无缝连接：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R等工具集成。后续将支持MQTT, OPC等工具, 与BI工具也能够无缝连接。
· 零运维成本、零学习成本：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。支持标准SQL语句，支持JDBC, RESTful连接, 支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言, 与MySQL相似，零学习成本。
采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。
3 系统结构
思极有容时序数据库是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的，是基于任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的，因此思极有容时序数据库从研发的第一天起，就是按照分布式高可靠架构进行设计的，是完全去中心化的。思极有容时序数据库整个系统结构如下图所示，下面对一些基本概念进行介绍。
物理节点：集群里的任何一台物理机器(dnode)，根据其具体的CPU、内存、存储和其它物理资源，思极有容时序数据库将自动配置多个虚拟节点。
虚拟数据节点：存储具体的时序数据，所有针对时序数据的插入和查询 *** 作，都在虚拟数据节点上进行（图例中用V标明）。位于不同物理机器上的虚拟数据节点可以组成一个虚拟数据节点组（如图例中dnode0中的V0, dnode1中的V1, dnode6中的V2组成了一个组），虚拟节点组里的虚拟节点的数据以异步的方式进行同步，并实现数据的最终一致性，以保证一份数据在多台物理机器上有拷贝，而且即使一台物理机器宕机，总有位于其他物理机器上的虚拟节点能处理数据请求，从而保证系统运行的高可靠性。
虚拟管理节点：负责所有节点运行状态的采集、节点的负载均衡，以及所有Meta Data的管理，包括用户、数据库、表的管理（图例中用M标明）。当应用需要插入或查询一张表时，如果不知道这张表位于哪个数据节点，应用会连接管理节点来获取该信息。Meta Data的管理也需要有高可靠的保证，系统采用Master-Slave的机制，容许多到5个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点集群（如图例中的M0, M1, M2)。这个虚拟管理节点集群的创建是完全自动的，无需任何人工干预，应用也无需知道虚拟管理节点具体在哪台物理机器上运行。
集群对外服务IP：整个系统可以由多台甚至数万台服务器组成，但对于应用而言，只需要提供整个集群中任何一台或两台服务器的IP地址即可。 集群将根据应用的请求，自动的将请求转发到相应的一个甚至多个节点进行处理，包括聚合、计算 *** 作等。这些复杂的分发和路由对应用是完全透明的。
4 存储结构
为提高压缩和查询效率，思极有容时序数据库采用列式存储。与众多时序数据库不同的是，思极有容时序数据库基于时序数据的特点，将每一个采集点的数据作为数据库中的一张独立的表来存储。这样对于一个采集点的数据而言，无论在内存还是硬盘上，数据点在介质上是连续存放的，这样大幅减少随机读取 *** 作，减少IO *** 作次数，数量级的提升读取和查询效率。而且由于不同数据采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备只产生属于自己的数据，一张表也就只有一个写入者。这样每个表就可以采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。同时，对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的 *** 作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
数据具体写如流程如图所示：
写入数据时，先将数据点写进Commit日志，然后转发给同一虚拟节点组里的其他节点，再按列写入分配的内存块。当内存块的剩余空间达到一定临界值或设定的commit时间时, 内存块的数据将写入硬盘。内存块是固定大小(如16K)的, 但依据系统内存的大小，每个采集点可以分配一个到多个内存块，采取LRU策略进行管理。在一个内存块里，数据是连续存放的，但块与块是不连续的，因此思极有容时序数据库为每一个表在内存里建立有块的索引，以方便写入和查询。
数据写入硬盘是以添加日志的方式进行的，以求大幅提高落盘的速度。为避免合并 *** 作，每个采集点（表）的数据也是按块存储，在一个块内，数据点是按列连续存放的，但块与块之间可以不是连续的。思极有容时序数据库对每张表会维护一索引，保存每个数据块在文件中的偏移量，起始时间、数据点数、压缩算法等信息。每个数据文件仅仅保存固定一段时间的数据(比如一周，可以配置)，因此一个表的数据会分布在多个数据文件中。查询时，根据给定的时间段，思极有容时序数据库将计算出查找的数据会在哪个数据文件，然后读取。这样大幅减少了硬盘 *** 作次数。多个数据文件的设计还有利于数据同步、数据恢复、数据自动删除 *** 作，更有利于数据按照新旧程度在不同物理介质上存储，比如最新的数据存放在SSD盘上，最老的数据存放在大容量但慢速的硬盘上。通过这样的设计，思极有容时序数据库将硬盘的随机读取几乎降为零，从而大幅提升写入和查询效率，让思极有容时序数据库在很廉价的存储设备上也有超强的性能。
为减少文件个数，一个虚拟节点内的所有表在同一时间段的数据都是存储在同一个数据文件里，而不是一张表一个数据文件。但是对于一个数据节点，每个虚拟节点都会有自己独立的数据文件。
5 数据分区、水平扩展
为处理每日高达数亿条的海量数据，数据必须在多个节点存放。在思极有容时序数据库里，数据是按照每个采集点（表）来存放的。一张表（一个采集点）的数据，即使每秒产生一百个字节的数据量，一年也才3G的数据量，压缩后，往往还不到300M，因此在思极有容时序数据库里，一个表的数据是不跨节点存储的，以便于单张表的快速高效的插入、查询和计算。
为更好的数据分区，思极有容时序数据库采用了虚拟数据节点的设计。一个虚拟数据节点包含多个表，表的数量可以配置。根据其计算和存储资源，一个物理节点将被划分为多个虚拟数据节点。虚拟数据节点的设计带来几大优势：
1）更好的支持硬件异构环境，资源多的服务器可以创建更多的虚拟节点；
2）恢复一个宕机的节点，可以让众多的其他节点参与进来，大大加快速度；
3）如果撤掉一个数据节点，该节点上的虚拟节点将被相当均匀的迁移到其他节点上去；
4）新增一个数据节点，负载过热的节点的上的部分虚拟节点将被整体迁移过来。这一切让负载更加均衡，让数据同步变得更加高效。
与传统的数据库相似，用户可以创建多个数据库，每个库里面，可以创建多个表。一个库可以横跨多个虚拟数据节点，但一个虚拟数据节点仅仅属于一个数据库。当用户添加一个表时，管理节点将查看已经分配的虚拟节点里是否还有空位，如果有，就将该表分配到这虚拟节点。如果这个库的所有虚拟节点都没有空位，管理节点将根据负载均衡的策略(随机、轮询等)来分配一个新的虚拟节点给该库，然后将该表分配到新的虚拟节点里。由于一台物理主机有多个虚拟数据节点，这种策略能保证负载均匀分布。
管理节点负责整个系统的负载均衡，包括虚拟数据节点的增加、删除、迁移、合并与拆分。管理节点并不保存每个采集点采集的数据，只是管理虚拟节点，即使宕机，也不会影响现有各虚拟节点的数据插入和查询 *** 作。各个采集点或应用从管理节点获取分配的虚拟数据节点信息后，然后直接与虚拟数据节点通讯，直接将数据插入数据库，对于查询 *** 作也是如此。因此，系统容量以及吞吐率与虚拟数据节点的个数成正比，整个系统是水平扩展的
6 高可靠系统
为保证数据节点的高可靠性，思极有容时序数据库引入了虚拟数据节点组的概念，并采用异步的方式进行数据同步。一个虚拟节点组由处于不同物理主机上的虚拟数据节点组成，虚拟数据节点个数就是数据冗余的个数(Replication Factor，一般大于2)。在一个虚拟节点组里，各个虚拟数据节点通过心跳包实时知道对方的状态。如果一个虚拟数据节点收到数据写入的请求，该请求会被立即转发给其他虚拟数据节点，然后在本地存储处理。当应用连接思极有容时序数据库系统时，对于要 *** 作的任何一张表，系统会给应用提供该表所属的虚拟数据节点组里各个虚拟节点的IP地址（如果replication factor为3，就会有3个IP地址），如果链接其中一个失败或者 *** 作失败，应用会尝试第二个、第三个，只有所有节点失败才会返回失败。这样保证虚拟数据节点组里任何一台机器宕机，都不会影响对外的服务。这些复杂的重新连接流程都被思极有容时序数据库 Driver包装隐藏起来，应用开发者无需写程序来实现。
为保证效率，思极有容时序数据库采取异步方式实现多个副本之间的实时数据同步，采取的是最终一致性，而不是强一致。当一台主机重启时，每个虚拟数据节点都会检查自己数据的版本是否与其他虚拟节点一致，如果版本不一致，需要同步后才能进入对外服务状态。在运行过程中，由于各种原因，数据仍然可以失去同步，这种不同步会在收到转发的写入请求时被发现，一旦被发现，版本低的虚拟数据节点将马上停止对外服务，进入同步流程，同步完后，才会重新恢复对外服务。同步过程中，高版本的节点还可以正常的对外提供服务。
管理节点负责存储Meta数据，同时根据每个数据节点状态来负责负载均衡，因此也要保证其高可靠性。多个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点组，因为Meta数据可以被多个应用同时更新，因此思极有容时序数据库采用的是Master-Slave模式实现虚拟管理节点的数据同步。写的 *** 作，只有Slave节点写入成功后，Master节点才会返回成功，从而保证数据的强一致性。如果Master节点宕机，系统有机制保证其中一个Slave会立即被选举为Master, 从而保证系统写 *** 作的高可靠性。
由于Meta数据量并不大，Meta数据虽然需持久化存储，但将其完全保存在内存，以保证查询 *** 作的高效。在应用侧，为避免每次数据 *** 作都访问管理节点，思极有容时序数据库 Driver将必要的Meta数据都会缓存在本地，只有当需要的Meta数据不存在或失效的情况下，才会访问管理节点，这样大大提高系统性能。
管理节点在集群中存在，但对于应用和系统管理员而言，是完全透明的。整个系统会自动在物理节点上创建虚拟管理节点以及虚拟管理节点组。
7 STable：多表聚合
各个数据采集点的时钟是很难同步的，为保证其时序，而且为保证单一采集点的数据在存储介质上的连续性，思极有容时序数据库要求每个数据采集点单独建表，这样能极大提高数据的插入速度以及查询速度，但是这将导致系统表的数量猛增，让应用对表的维护以及聚合、统计 *** 作难度加大。为降低应用的开发难度，思极有容时序数据库引入了STable超级表的概念。
STable是表的集合，包含多张表，而且这个集合里每张表的Schema是一样的。同一类型的采集设备可创建一个STable。与表一样，包含Schema，但还包含标签信息。Schema定义了表的每列数据的属性，如温度、压力等，而标签信息是静态的，属于Meta Data，如采集设备的型号、位置等。思极有容时序数据库扩展了标准SQL的table的定义，创建时，除指定Schema外，还可以带关键词tags来指定有哪些标签。如：
create table m1(ts timestamp, pressure int, rpm int) tags (model binary(8), color binary(8))
上述SQL创建了一个STable m1, 带有标签model和标签color。为某一个具体的采集点创建表时，可以指定其所属的STable以及标签的值，比如：
create table t1 using m1 tags (‘apple’, ‘red’)
上述SQL以STable m1为模板，创建了一张表t1，这张表的Schema就是m1的Schema，但标签model设为apple，标签color设为red。插入数据时，仍然按照正常的方式进行插入。但查询时，除传统的表的查询外，还可以基于标签对STable进行各种聚合查询或统计。如：
select avg(pressue) from m1 where model=’apple’ interval(5m) group by color
上面这个SQL语句表示将标签model值为apple的所有采集点的记录的每5分钟的平均值计算出来,并按照标签color进行分组。
对于STable的查询 *** 作，完全与正常的表一样。但一个定义的STable可以包含多张表（多个数据采集点），应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计 *** 作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：
1) 、应用将一个查询条件发往系统；
2) 、Driver将查询的过滤条件发往Meta Node（管理节点)；
3) 、管理节点将符合查询过滤条件的表的列表发回Driver(包含每个表对应的数据节点的IP地址)；
4) 、这些返回的表可能分布在多个数据节点，Driver将计算的请求发往相应的多个数据节点；
5) 、每个数据节点完成相应的聚合计算，将结果返回给Driver；
6) 、Driver将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。
8 数据模型
思极有容时序数据库采用的仍然是传统的关系型数据库的模型。用户需要根据应用场景，创建一到多个库，然后在每个库里创建多张表，创建表时需要定义Schema。对于同一类型的采集点，为便于聚合统计 *** 作，可以先定义超级表STable，然后再定义表。
不同的采集点往往具有不同的数据特征，比如有的采集点数据采集频率高，有的数据保留时长较长，有的采集数据需要3份备份，而有的数据一份备份即可，有的采集点一条记录很大，而有的采集点的记录仅仅16个字节，很小。为让各种场景下思极有容时序数据库都能最大效率的工作，思极有容时序数据库建议将不同数据特征的表创建在不同的库里。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、数据备份的份数、cache大小、是否压缩等多种参数。
思极有容时序数据库对库的数量、STable的数量以及表的数量没有做任何限制，而且其多少不会对性能产生影响，应用按照自己的场景创建即可。
9 实时流式计算
在存储的原始数据上，思极有容时序数据库可以做各种计算，目前支持的主要 *** 作包括：
· Avg：以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果
· Dev：以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果
· Count：以每个采样时间范围内的点的数目作为结果
· First：以每个采样时间范围内的第一个value作为结果
· Last：以每个采样时间范围内的最后一个value作为结果
· LeastSquares：对每个采样时间范围内的value进行最小二乘法的拟合
· Max：以每个采样时间范围内的value的最大值作为结果
· Min：以每个采样时间范围内的value的最小值作为结果
· Percentile：每个采样时间范围内的value的第p百分位数作为结果。
· Sum：以每个采样时间范围内的value的总和作为结果
· Diff：以每两个相邻的value的差值作为结果
· Div：以每个value除以一个除数作为结果
· Scale：以每个value乘以一个倍数作为结果
· 基于多个采集点数据的四则运算表达式
思极有容时序数据库还可对一个或多个数据流进行实时聚合、统计等计算，并将计算出的衍生数据当做新的数据保存进思极有容时序数据库，以便后续的 *** 作。实时计算与聚合查询很类似，只是后台定时进行，并自动滑动计算窗口的起始点。工作方式与其他流式计算引擎的Sliding Window相似。
实时计算可以通过一个简单的创建表的 *** 作来实现。如：
create table d1 as select avg (pressure) from t1 interval (60s) sliding(10s)
上述SQL表示将表t1里字段pressure每10秒钟(每次滑动的时间间隔）将过去的60秒钟（聚合计算的时间间隔）的数据平均值计算出来并写入表d1。计算出的衍生数据可以与其他原始数据或计算出的衍生数据进行再次计算。
10 便捷的安装、部署、维护
思极有容时序数据库是在Linux上开发的，任何Linux系统都可以运行，而且不依赖任何第三方软件，也不是在某个开源项目上包装出来的产品。获得安装包并解压后，只需执行安装脚本就一切搞定，极其简单。
安装后，会在安装的机器上自动创建虚拟数据节点和管理节点，开发者就可以使用了，能满足一般性的需求。但如果数据量大，就需要将软件安装到多台主机。这时也只需要在每台机器配置好Master IP, 系统管理员打开思极有容时序数据库Shell, 将新添加的主机添加进系统即可。如果要撤销一个物理节点，登录思极有容时序数据库 Shell, 将其删除即可，极其简单。传统数据库所需要的数据分区、数据迁移等等都一概不存在。
因为数据是自动同步到多个节点的，系统管理员不用担心数据的丢失，也不用制定备份和数据恢复策略，一切全自动进行。
如果软件需要升级，只要在思极有容时序数据库Shell里将新版本上传即可。管理节点将挨个把每个节点的软件进行升级，而且整个系统的服务将不停止，服务不受任何影响。如果要更换设备，只需将其拔除，安装上软件后，将新设备重新插入即可。换言之，思极有容时序数据库完全支持在线升级以及硬件的热插拔，从而保证服务的724的不间断运行。
开发人员需要做的是定义表的结构，根据具体场景，配置好各种参数，让系统性能达到最优。系统管理员只需要关注与硬件相关的报警信息，对于经常出问题的服务器或硬盘，进行更换而已。使用思极有容时序数据库, 整个系统的运维工作变得极为简单，将大大降低运营成本。
11 更多亮点
订阅模式：与标准的数据库不同，思极有容时序数据库还提供一种订阅模式。应用程序可以订阅数据库某张表的内容，一旦该表有新的记录，应用将立即得到通知。同一个表可以被多个应用订阅。与流行的消息中间件Kafka一样，订阅采取的是pull而不是push模式。Kafka的publish *** 作由数据库插入 *** 作代替。由于思极有容时序数据库具有极高的插入速度, 通过采用订阅模式，思极有容时序数据库本身也可以作为一个消息队列中间件来使用。
异步插入：为避免网络延迟带来的性能下降，更好的提高数据插入速度，思极有容时序数据库还提供一组API让应用异步插入数据。当应用调用插入API时，将立即得到反馈，等记录成功插入后，思极有容时序数据库将调用应用提供的回调函数通知应用。采用异步插入，性能将大幅提高。
Nagle算法：时序数据应用场景里，每条记录一般都很小，很多不到20字节，因此整个系统处理的是大量的小数据包。为了更进一步提高性能，减少网络IO次数，思极有容时序数据库采用了类似TCP协议的Naggle算法，客户端将缓存插入请求，只有记录的大小超过一定的大小或者缓存时间超过100毫秒，被缓存的插入请求才会被发往系统。对于时间要求很高的应用，该功能可以关闭。
12 参数指标
· 支持数据类型：tinyint, smallint, int, bigint, float, double, binary
· 单记录最大长度：4096字节
· 最大记录条数：仅受存储空间限制
· 最大表的个数：仅受节点个数限制
· 最大数据备份数：5份
· 单节点插入速度：3万条/秒(单核，16字节每记录，每次一条，无同步备份)
· 单节点查询速度：2000万条/秒(单核，16字节每记录，全内存)
· 更多指标将陆续提供
13 应用场景
思极有容时序数据库作为一个基础性的软件，应用范围及其广泛，原则上，所有使用机器、设备、传感器采集数据的地方都可以用上。一些典型场景罗列如下：
· 公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选
· 电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测
· 通讯行业：话费详单、用户行为、基站/通讯设备监测
· 金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测
· 出行工具：火车/汽车/出租/飞机/自行车的实时监测
· 交通行业：实时路况，路口流量监测，卡口数据
· 石油石化：油井、运输管线、运输车队的实时监测
· 互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志
· 物流行业：车辆、集装箱的追踪监测
· 环境监测：天气、空气、水文、地质环境等监测
· 物联网：电梯、锅炉、机械、水表、气表等各种联网设备
· 军工行业：各种军事装备的数据采集、存储
· 制造业：生产过程管控，流程数据、供应链数据采集与分析
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智能制造。智能门锁，可以上传盗窃信息、物流配送最佳时间等。智能机器人。监控冰箱、与冰箱里的食物保存状态。
智能汽车，透过路径分析节省燃料或时间。智能运动检测程序。智能园艺浇水。智能家居系统，有效的节能与生活辅助。智能供应链定制、智能环境监测系统、智能贩卖机、智能城市、智能交通。
当然，物联网还会有许多广泛的用途，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
扩展资料：
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
参考资料来源：百度百科-物联网
2、智能交通。智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。其中，车联网是近些年来各大厂商及互联网企业争相进入的领域。
3、智能安防。安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
4、智慧能源环保。智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能，电能，燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
5、智能医疗。在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。除此之外，通过RFID技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。
6、智慧建筑。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。亿欧智库根据调查，了解到目前智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。
7、智能制造。智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务；而厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。
8、智能家居。智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。智能家居行业发展主要分为三个阶段，单品连接、物物联动和平台集成。其发展的方向是首先是连接智能家居单品，随后走向不同单品之间的联动，最后向智能家居系统平台发展。当前，各个智能家居类企业正在从单品向物物联动的过渡阶段。一、门禁系统的基本组成
门禁系统由门禁控制器、读卡器、出门按钮、锁具、通讯转换器智能卡、电源管理软件组成。
智能卡：在智能门禁系统当中的作用是充当写入读取资料的介质。
控制器：是整个系统的核心，负责整个系统信息数据的输入、处理、存储、输出，控制器与读卡机之 间的通讯方式一般均采用R485、R232及韦根格式。、
锁具：是整个系统中的执行部件。目前有三大类：电控锁、磁力锁、电插锁。根据用户的要求和门的 材质进行选配，电锁口一般用于木门，磁力锁用于金属门、木门，电插锁相对来说应用较为广泛，各种材质的门均可使用。作为执行部件，锁具的稳定性、耐用性是相当重要的。
电源：电源设备是整个系统中非常重要的部分，如果电源选配不当，出现问题，整个系统就会瘫痪或出现各种各样的故障，但许多用户往往会忽略电源的重要性。门禁系统一般都选用较稳定的线性电源。
管理软件：负责整个系统监控、管理和查询等工作。管理人员可通过管理软件对整个系统的状态、控 制器的工作情况进行监控管理，并可扩展完成巡更、考勤、停车场管理等功能。
二、设备特性
1、485控制器特性
485门禁控制器使用标准的工业串口通信，通信距离可达1200米，每个总线可以接255台设备，使用
485集线器可以扩展多条总线。支持多达6个输出和10个输入。型号有单门、双门、4门等。
2、TCP/IP控制器特性
以太网门禁控制器是专门为对通信要求比较高而设计的门禁设备。具有远程升级、远程初始化、数据复位、防区功能的功能；
可以扩展的485接口空间；支持多达6个输出和10个输入。是一个可以通过以太网进行远程管理的门禁系统。型号有单门、双门、4门等。
三、设备接口
1、读卡器接口
读卡器做为读卡输入设备，通讯协议是WG26/34等。分别是ReaderA和ReaderB ReaderC、ReaderD。单门对应AB，分别表示进门、出门；2门的有4个：AB代表门1的进出读卡器， CD代表门2的进出读卡器。4门控制器ABCD读卡器对应1-4门。
读卡器接线的时候使用5条线。
其中声光控制线在读卡器上面有 2条线，在这里合并接在一起。也可以不接，不接的时候在刷卡将不 能通过声光判别是否有效刷卡。这里的颜色不一定是实际情况，部分型号和厂家的读卡器有不同的颜色表示，请按实际标识对应接线。
读卡器到控制器距离理论值不能超过100米，实际应用控制在80米以内。
2、输出接口输出接口包括锁控制接口和报警输出以及火警输出3类。
所有的输出接口都是干接点，也就是只提供开关功能。通过这些接口来对被控制设备进行通断动作。
接口列表：
输出端子每组输出都是由常开、常闭、公共端组成。接线的时候公共端必须接，另外根据接线的设备选择常开或者常闭。
一般接线：
电源正极 ——公共端（COM）
常闭NC（常开NO）——锁正极
锁负极——电源负极
断电开锁：当断开电源时，锁打开
阳极锁、磁力锁等断电闭合的设备选择常闭
通电开锁：当接通电源时，锁打开
阴极锁、电控锁等通电断开的设备选择常开 也可以用门禁控制非锁类设备，如灯、自动门、电梯、三棍闸机，接线方法同上。
参考见下面接线图：
3、输入接口
控制器默认多个输入接口，所有的输入接口都是通断动作，也就是使用开关设备来控制，接线不分正负，如按钮、碎玻等。要使这些接口发生作用，必须是使他们断开或者连接的变化的时候。如按钮是重断开变为连接的时候表示按钮按下。
输入接口表配置：
门磁：是检测门状态的输入点。门的状态：当门磁闭合且锁输出为闭合的时候门闭合，门磁断开或者锁输出为开门的时候门即表示开安装后如果不使用门磁功能，请短接门磁输入。
4．通讯接口
（1）485 控制器接口
485系列控制器默认通讯接口使用485通信，通信距离1200米，波特率9600。多台控制器通信的时候，使用总线结构。通信线从电脑上的 232-485转换器接到第一台控制器，再从第一台控制器接到第2台，第2台接到第3台，如此顺序连接。接线方法为正接正、负接负。
（2）TCP/IP控制器接口
TCP/IP控制器使用网线接口，通过网线与交换机联接默认通讯接口使用以太网口，接口为标准RJ45，接线时请按标准制作水晶头。控制器保留485接口通信的空间，默认不支持该接口，需要焊接元件才能支持。
RJ45 接口
插上RJ45水晶头后，如果网络线联通正常，通信灯的绿灯常亮；传输数据时候黄灯闪烁。
四、控制复位器
控制器提供复位功能，复位 *** 作如下：
方法一：硬件复位：
1 断开电源
2 拔下复位挑线（红色JP8）
3 通电，等2秒（TCP/IP控制器为35秒）
4 控制器鸣叫2 声
5 断电
6 插上跳线
7 通电复位完成
说明：硬件复位后，所有的参数变为默认值（TCP/IP 控制器包括 IP地址），删除全部记录。如果复位 后控制器鸣叫不断，表示复位不成功。
方法二：Web复位（此复位方法只适用于TCP/IP控制器）
1 打开浏览器，如IE，输入控制器IP地址，回车。
2 看到登录界面，输入密码。
3 登录后单击复位按钮后，关闭浏览器IE。
4 控制器将开始重新启动，启动时间30秒后复位完成。
说明：Web 复位后，IP地址保持不变，其他数据变为默认值。
五、参考接线图
1、2 门、4 门接线图
2、单门接线图
2、中控门禁机接线示意图
3、无线实时联网门禁
无线实时联网门禁系统是应用无线传感技术，对无线一体化智能宾馆锁实现无线联网，其本质上就是一个物联网系统，所以也可以称为物联网无线门禁系统。 就功能而言，在办公楼宇的场合完全可替代传统的有线联网门禁系统。 该系统由一体化无线智能宾馆锁、无线门禁主控器（含天线扩展模块）及管理软件组成。
六、门禁系统的安装使用
一、基本配置
一个最简单不联网门禁系统的配置包括：一台门禁一体机，一个12V电源，一个出门按扭，一把电锁一个最简单的联网门禁系统的配置包括：一台门禁控制器，一个 12V电源，一个出门按扭，一把电锁一个读卡器，一个485通讯转换器。（如下图）
二、建议安装调试过程
1．安装控制器主机，接通电源，短接出门按钮，观察继电器动作和继电器开锁指示灯状态变化。
2．接通485通讯，安装软件，在软件里面添加控制器，注意填写正确的序列号。
3．打开调试界面观察通讯情况。
4． 观察是否正常通讯，通讯后用软件开关门，是否成功。
5．安装读卡器，刷卡 *** 作是否有正确的记录。
6．增加用户、发卡、授权 *** 作，下载卡到控制器，刷卡观察记录是否正常。
7．安装锁接上锁的连接线，再刷卡后观察记录和锁是否正常。
8．安装其它附属设备如按钮等。
三、门禁系统的施工布线规范和注意事项
读卡器到控制器的线：建议用8芯屏蔽多股双绞网线（其中三芯备用，如果不需要读卡器声光反馈合 法卡可不接LED 线），数据线Data1Data0 互为双绞。最长不可以超过100 米。屏蔽线接控制器的GND。
按钮到控制器的线：建议采用两芯线，线径在03平方毫米以上。
电锁到控制器的线：建议使用两芯电源线，线径在10平方毫米以上。如果超过50米要考虑用更粗的线或者多股并联，或者通过电源的微调按钮，调高输出电压到14V左右。最长不要超过100米， 一般控制在60米以内。
门磁到控制器的线：建议选择两芯线，线径在03平方毫米以上，如果无需在线了解门的开关状态或者无需门长时间未关闭报警和非法闯入报警功能，门磁线可不接。
控制器到控制器之间：以及控制器到转换器的线，建议使用8芯屏蔽双绞网线。线径在03平方毫 米以上，485+和485-一定要互为双绞，其中6芯备用，屏蔽线可不接，如果通讯不畅通，可以考虑用屏蔽线将所有控制器的GND 进行连接，或者在485总线的最后一台控制器的485＋和485-之间并联120欧姆的终端电阻来改善通讯质量。
485总线长度，理论上是可以达到1200米，建议根据控制器数量或者通讯环境的复杂性，不要超过800米。如果超过请选用485HUB或者中继器来改善通讯环境。
四、布线说明
所有走线都必须套管，PVC管和镀锌管都可以，避免老鼠咬断线路引起故障。虽然控制器具备了良好的防静电、防雷击、防漏电设计，请务必保证控制器机箱和交流电地线连接完善，且交流电地线真实接地。 建议您不要经常带电拔插接线端子，请务必拔下接线端子，再进行相应的焊接工作。 请勿擅自拆卸或者更换控制器的芯片，非专业的 *** 作会导致控制器损毁。不要将控制器和其他大电流设备接在同一供电插座上。
读卡器、按钮的安装高度是距地面145米，可以根据客户的使用习惯，适当增加或者降低。 控制器建议安装在弱电井、天花板口等便于维护的地点。接线端子注意规范接线，不要裸露金属部分过长，以免引起短路和通讯故障。
来源：网络
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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。
首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。
其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。
还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
一、设备监控像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。公路施工— 拌合站生产质量监控，可以远程监控生产数据，实时生产质量监控
这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。
二、机器和基础设施维护
传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如公路施工，摊铺机和压路机上安装，实现物联网数字化施工，能够实时监测施工质量，减少施工成本。例如：ENH 公路施工质量监测系统，智能压实系统、铁路连续压实系统等等，都属于物联网在基础设施建设中的实例。
三、物流和追踪
运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置（以及车辆应该在的位置）。
四、集装箱环境
同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救——即使这些货物是在全球各地的运输途中。
五、机器管理库存
向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。
六、网络数据用于营销
企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。
七、识别危险网站
商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。
八、无人驾驶卡车
在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。
九、WAN监控
企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。
十、GPS数据聚合
GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。
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