什么是物联网？它由哪几部分组成

1、物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。

2、组成：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 。

（1）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。

（2）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。

（3）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。

扩展资料：

常见的运用案例有：

1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前，上海世博会也与无锡传感网中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。

2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。

3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心，利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统，是发展ITS的基础，成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统，都涉及交通动态信息的采集，交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。

参考资料来源：百度百科-物联网

物联网架构按层级来划分可分为3个层级： 感知层、传输层、应用层。

首先底层是用来感知数据的感知层，感知层包括传感器等数据采集设备，包括数据接入到网关之前的传感器网络。感知层是物联网发展和应用的基础，RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术，其中又包括芯片研发、通信协议研究、RFID材料、智能节电供电等细分技术。

第二层是数据传输的传输层，网络层中的感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的物联网的核心技术，其包括传感网数据的存储、查询、分析、挖掘、理解及基于感知数据决策和行为的理论和技术。云计算平台作为海量感知数据的存储、分析平台，将是物联网网络层的重要组成部分。

最上层是应用层，物联网的应用层利用经过分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务，可分为监控型（物流监控、污染监控）、查询型（智能检索、远程抄表）、控制型（智能交通、智能家居、路灯控制）、扫描型（手机钱包、高速公路不停车收费）等。应用层是物联网发展的目的，软件开发、智能控制技术将会为用户提供丰富多彩的物联网应用。

如果以人的神经网络做类比，那么人的感觉器官就是物联网的感知层，如眼睛能采集视觉信息，鼻子采集气味信息，嘴巴采集味道信息，而耳朵采集声音信息。这些信息通过神经元传递到大脑中枢，那么这些神经元形成的神经传输通道就相当于物联网中的传输层，它的作用是把信息传送到处理中心。那么人的大脑就相当于应用层了，当它接受到来自眼睛，鼻子、嘴巴、耳朵等信息后，它可以综合去得出一些有用的结论，例如判断现在是否有危险，能够读书看等，这就相当于它应用了来自感知层的信息并产生了价值。

像工业网关在物联网中就是负责传输数据的，爱陆通的工业物联网网关是基于5G/4G、WIFI、虚拟专网等技术开发的。以嵌入式 *** 作系统为软件支撑平台，同时支持1个千兆以太网WAN、4个千兆以太网LAN、1个RS232/RS485（可选）接口和24G/58G WIFI接口，可同时连接串口设备、以太网设备和 WIFI 设备。

云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

物联网是物物相连的互联网，核心基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据 IDC 的调查报告显示：企业中 80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长 60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

随着大数据越来越火，企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中，有一个十分典型的案例，那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了，物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。
1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关，或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件，通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件，执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后，事件将通过一个或多个流处理器，此处理器可将数据路由到存储等位置，也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储，用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析，实时或者近乎实时分析事件流，以检测异常，识别滚动时间范围内的模式，或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息，比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的？
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系，而设备注册表是预配设备的数据库，包括设备ID和常见的设备元数据，如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口，用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向，有很多的生活用品都实现了万物相联，可见物联网的使用广度还是非常厉害的，有意向往这方面发展的朋友，一定要好好努力哟，相信将来一定学有所成，得到自己想要的人生。

物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。

关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。

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