物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

IOT网关，接收sensor数据的总入口，主要是日志，安全防护，流控，协议转换等功能，

图1 IOT网关

之前有提到IOT网关是基于python的twisted框架实现的，初期的时候该IOT网关主要实现的功能是 数据接收和转换功能 和 安全防护 。

数据接收和转换功能 ，这里很简单，拟定好数据交互格式后，IOT网关按照约定好的格式进行解析，然后转发给后端服务进行进一步的处理

安全防护 ，设备的区分主要是依靠烧录到硬件的SN号来实现，SN号包含的信息比较多，如生产批次，设备型号等，受制于厂商我安全防护不能做的非常完善，同时sensor与IOT网关的交互不能非常复杂。安全防护这一块理论上是设备接入要一型一密或者一机一密，协议上还应该启用tls/ssl安全通信协议。

图2 鉴权

安全防护要做ssl这类的安全通信协议的话，要考虑设备厂商实现通信模块能力，设备功耗，设备性能（低端设备cpu性能可能比较差，可考虑对称加密形式），IOT网关也需要引入相应模块。

另外认证从性能方面考虑，后期在设备比较多的情况下，可以加入redis等内存型key-value数据库，缓存设备信息，提高鉴权模块性能。

实践中，我们的sensor基本都是依靠电池供电，因此我们的IOT网关基本是面向短链接（后期我们有监测设备，依靠外部电源直接供电，为长连接），因此在每次发起连接我们都要进行一次鉴权，鉴权通过后，设备方可上传传感器监测数据和设备自身状态。

图3 数据交互流程

这一块的调试工作长达半年左右，才基本稳定下来，主要集中在设备商处除了硬件稳定性，还有在调试中发现传输的字符串乱码（c语言处理问题），沾包（厂商开发人员tcp协议不熟），优化传输效率，关闭cork或者 Nagle 算法（传输包很小）。

因为IOT网关不能主动断连接，理论 *** 作中，IOT网关应该和sensor有心跳协议，保证连接的有效性。设备商在数据流程交互完成后，竟然没有close 连接，直接休眠，导致网关所在服务器的连接的文件描述符一直没有正常释放，后面为了预防这种现象，我开启了 *** 作系统层面的keepalve定时器，回收失效连接（系统默认时间是2小时左右，我缩短了失效时间），理论上来说应该是应用层面去实现心跳协议。

整个IOT网关的设计，是无状态，可伸缩的，单网关在普通型ecs上可轻松达到数百tps。

---