物联网设计与开源实现

物联网设计与开源实现,第1张

为了更好的实践物联网关键技术,设计一套满足 物联网体系结构 的开源框架。开源框架实现了物联网体系结构各层级的基础功能,如下图所示。

iot-gateway: >物联网是物物相联的网络,运用视频分析,rfid,激光等技术,算是计算机网络的拓展,其实物联网范围很广。目前运用比较成熟的是仓储物流行业,你可以从比较成熟的应用领域去写,也可以写行业准备应用的,例如车联网。

《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:>

我们公司就是可以开发的,如果你们公司内部没有这样的技术,团队,可以考虑找软件公司开发,这样也省去了你们学习和犯错的时间,给有技术的软件公司开发相对来说,比你们自己开发的优势还是有很多的。

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。


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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13511726.html

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