整个平台通常会包含四大部分： 物联网开发平台+（智慧生活应用 、产业互联应用）+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章，我都会围绕这四大部分展开。
一、 物联网开发平台 ：设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组，实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理，实现设备智能、设备场景控制等，并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。
二、 智慧生活应用 。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括：设备控制（家、房间）、场景、内容（图文、视频、直播）、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。
三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后，对各个领域造成的冲击，通过物联网平台系统，对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控，满足各种业务场景，并延伸出一些新的玩法和新的模式，让业务和场景变得更加智能和可控。
三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建，通过市场活动，用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理，通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。
四、 数据分析 ，基于应用端（App、设备）的用户行为、 *** 作进行数据采集（采集的数据存储在数据中台）、数据分析，并通过多维度的用户标签管理，打造出全维度、多层次的用户画像；通过构建指标体系，结合用户属性、用户标签，构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。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。
统一监控平台，说到底本质上也是一个监控系统，监控的基本能力是必不可少的，回归到监控的本质，先梳理下整个监控体系：
① 监控系统的本质是通过发现故障、解决故障、预防故障来为了保障业务的稳定。
② 监控体系一般来说包括数据采集、数据检测、告警管理、故障管理、视图管理和监控管理6大模块。而数据采集、数据检测和告警处理是监控的最小闭环，但如果想要真正把监控系统做好，那故障管理闭环、视图管理、监控管理的模块也缺一不可。
一、数据采集
1、采集方式
数据采集方式一般分为Agent模式和非Agent模式；
Agent模式包括插件采集、脚本采集、日志采集、进程采集、APM探针等
非Agent模式包括通用协议采集、Web拨测、API接口等
2、数据类型
监控的数据类型有指标、日志、跟踪数据三种类型。
指标数据是数值型的监控项，主要是通过维度来做标识。
日志数据是字符型的数据，主要是从中找一些关键字信息来做监控。
跟踪型数据反馈的是跟踪链路一个数据流转的过程，观察过程中的耗时性能是否正常。
3、采集频率
采集频率分秒级、分钟级、随机三种类型。常用的采集频率为分钟级。
4、采集传输
采集传输可按传输发起分类，也可按传输链路分类。
按传输发起分类有主动采集Pull（拉）、被动接收Push（推）
按传输链路分类有直连模式、Proxy传输。
其中Proxy传输不仅能解决监控数据跨网传输的问题，还可以缓解监控节点数量过多导致出现的数据传输的瓶颈，用Proxy实现数据分流。
5、数据存储
对于监控系统来说，主要有以下三种存储供选择
① 关系型数据库
例如MySQL、MSSQL、DB2；典型监控系统代表：Zabbix、SCOM、Tivoli；
由于数据库本身的限制，很难搞定海量监控的场景，有性能瓶颈，只在传统监控系统常用
② 时序数据库
为监控这种场景设计的数据库，擅长于指标数据存储和计算；例如InfluxDB、OpenTSDB（基于Hbase）、Prometheus等；典型监控系统代表：TICK监控框架、 Open-falcon、Prometheus
③ 全文检索数据库
这类型数据库主要用于日志型存储，对数据检索非常友好，例如Elasticsearch。
二、数据检测
1 数据加工
① 数据清洗
数据清洗比如日志数据的清洗，因为日志数据是非结构化的数据，信息密度较低，因此需要从中提取有用的数据。
② 数据计算
很多原始性能数据不能直接用来判断数据是否产生异常。比如采集的数据是磁盘总量和磁盘使用量，如果要检测磁盘使用率，就需要对现有指标进行一个简单的四则运算，才能得到磁盘使用率。
③ 数据丰富
数据丰富就是给数据打上一些tags标签，比如打上主机、机房的标签，方便进行聚合计算。
④ 指标派生
指标派生指的是通过已有的指标，通过计算得出新的指标。
2 检测算法
有固定规则和机器学习算法。固定算法是较为常见的算法，静态阈值、同比环比、自定义规则，而机器学习主要有动态基线、毛刺检测、指标预测、多指标关联检测等算法。
无论是固定规则还是机器学习，都会有相应的判断规则，即常见的< > >=和and/or的组合判断等。
三、告警管理
1 告警丰富
告警丰富是为了后续告警事件分析做准备，需要辅助信息去判断该怎么处理、分析和通知。
告警丰富一般是通过规则，联动CMDB、知识库、作业历史记录等数据源，实现告警字段、关联信息的丰富；通过人工打Tags也是一种丰富方式，不过实际场景下由于人工成本高导致难以落地。
2 告警收敛
告警收敛有三种思路：抑制、屏蔽和聚合
① 抑制
即抑制同样的问题，避免重复告警。常见的抑制方案有防抖抑制、依赖抑制、时间抑制、组合条件抑制、高可用抑制等。
② 屏蔽
屏蔽可预知的情况，比如变更维护期、固定的周期任务这些已经知道会发生的事件，心里已经有预期。
③ 聚合
聚合是把类似或相同的告警进行合并，因为可能反馈的是同一个现象。比如业务访问量升高，那承载业务的主机的CPU、内存、磁盘IO、网络IO等各项性能都会飙升，这样把这些性能指标都聚合到一块，更加便于告警的分析处理。
3 告警通知
① 通知到人
通过一些常规的通知渠道，能够触达到人。
这样在没有人盯屏的时候，可以通过微信、短信、邮件触发到工作人员。
② 通知到系统
一般通过API推送给第三方系统，便于进行后续的事件处理
另外还需要支持自定义渠道扩展（比如企业里有自己的IM系统，可以自行接入）
四、故障管理
告警事件必须要处理有闭环，否则监控是没有意义的。
最常见还是人工处理：值班、工单、故障升级等。
经验积累可以把人工处理的故障积累到知识库里面，用于后续故障处理的参考。
自动处理，通过提取一些特定告警的固化的处理流程，实现特定场景的故障自愈；比如磁盘空间告警时把一些无用日志清掉。
智能分析主要是通过故障的关联分析、定位、预测等AI算法，进一步提升故障定位和处理的效率；
1 视图管理
视图管理也属于增值性功能，主要是满足人的心理述求，做到心中有底，面向的角色很多（领导、管理员、值班员等）。
大屏：面向领导，提供全局概览
拓扑：面向运维人员，提供告警关联关系和影响面视图
仪表盘：面向运维人员，提供自定义的关注指标的视图
报表：面向运维人员、领导，提供一些统计汇总报表信息，例如周报、日报等
检索：面向运维人员，用于故障分析场景下的各类数据检索
2 监控管理
监控管理是企业监控落地过程中的最大挑战。前5个模块都是监控系统对外提供的服务功能，而监控管理才是面向监控系统自身的管理和控制，关注真正落地的过程的功能呈现。主要有以下几个方面：
配置：简单、批量、自动
覆盖率：监控水平的衡量指标
指标库：监控指标的规范
移动端：随时随地处理问题
权限：使用控制
审计：管理合规
API：运维数据最大的来源，用于数据消费
自监控：自身稳定的保障
为了实现上述监控六大基础能力模块，我们可以按如下架构设计我们的统一监控平台。
主要分三层，接入层，能力层，功能层。
接入层主要考虑各种数据的接入，除了本身Agent和插件的采集接入，还需要支持第三方监控源的数据接入，才能算一个完整的统一监控平台。
能力层主要考虑监控的基础通用能力，包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。
功能层需要贴近用户使用场景，主要有管理、展示两类功能，在建设的过程中可以不断丰富功能场景。
另外，考虑到数据的关联关系，为未来的数据分析打下基础，监控和CMDB也需要紧密联动，所有的监控对象都应该用CMDB进行管理，另外，还可以配置驱动监控为指导理念，实现监控的自动上下线，告警通知自动识别负责人等场景，简化监控的维护管理。
为了统一监控平台能够在企业更好的落地，我们需要配备对应的管理体系，其中最重要的是指标管理体系。
指标管理体系的核心理念：
监控的指标体系是以CMDB为骨架，以监控指标为经脉，将整个统一监控平台的数据有机整合起来。
贯穿指标的生命周期管理，辅以指标的管理规范，保障监控平台长久有序的运行。
从企业业务应用的视角出发，一般将企业监控的对象分为6层，也可以根据企业自己的情况进行调整：
基础设施层
硬件设备层
*** 作系统层
组件服务层
应用性能层
业务运营层
农业物联网监控系统有什么优势？它的优势体现在：通过摄像头与传感器，1实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，2精准控制种植环境指标。实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员在手机上即可远程手动控制多个大棚的设施设备，包括风机、外遮阳、内遮阳、喷滴灌、侧窗、水帘、阀门、加温灯等。6系统可制定科学灌溉方案，物联网技术在智慧巡检系统产品中的运用可以提高产品的可靠性，从而为用户提供更好的使用体验和更高的安全性。具体来说，物联网技术可以帮助智慧巡检系统产品实现以下几个方面的可靠性：
1实时监测：通过物联网技术，智慧巡检系统可以实时监测设备的运行状态和性能表现，及时发现并处理可能出现的故障和问题。
2预测性维护：物联网技术还可以通过对设备数据的分析和挖掘，预测设备未来可能出现的故障和问题，并提前采取措施进行维护，从而减少系统停机和维护成本。
3远程监控：智慧巡检系统还可以通过物联网技术实现对设备的远程监控和控制，让用户可以随时随地监控设备运行情况，提高了设备的安全性和稳定性。
4数据分析：智慧巡检系统还可以通过物联网技术实现对设备数据的收集、存储和分析，从而提高产品的智能化水平，帮助用户更好地理解设备运行情况和趋势，优化设备的使用和维护策略。
因此，物联网技术在智慧巡检系统产品中的运用，可以大大提高产品的可靠性，提供更好的使用体验和更高的安全性，为用户带来更多的便利和价值。
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