大数据中物联网架构的相关知识

大数据中物联网架构的相关知识,第1张

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。

一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网

NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网,它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线,也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年,同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。

物联网丨一篇文章搞懂LoRa,SigFox,eMTC和NB-IoT之间的区别

都是远距离无线传输,只是各自的应用领域不同而已。

LoRa比较适合区域网,自己管理资料,自己架设基站进行资料处理,比如一个农场、一个蔬菜基地等。

NB-IoT较适合广域网部署,应用领域比较适合广泛部署,一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa,比较像是3/4G跟WiFi的关系。

LoRa:基站需要自己管理,可以类比为自己家里WIFI路由器,手机连结WIFI上网

NB-IoT:基站运营商已经给你建好,要传输付钱即可,资料走运营商网路,可以类比为目前的手机3/4G上网

LoRa、SigFox因为出现的时间较早,且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟,也可以规模商用,能够满足当时部分使用者的需要,因此获得了运营商的选择。在市场上,基于非授权频谱的LPWA技术,主要是LoRa、SigFox为主。

随着技术的进步和发展,到了2016年,NB-IoT和eMTC这两项技术出现了,并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性,是开放的,并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进,标准会不断的提升和演进。

一篇文章看懂什么是工业40

这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读:工业40到底是个啥,本来答应给他单独讲一遍,后来一想,不如整理下材料和思路,一块分享给大家,所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业,后来为了赚点讲课费做零花。

工业40第一重天:智慧生产
之前我们说过,生产装置和管理资讯系统也各自连线起来,并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么?没错,就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候,我们就需要一个东西,叫做RFID,射频识别技术。估计你听不懂,简单来说,这玩意儿就相当于一个二维码,可以自带一些资讯,他比二维码牛叉的地方,在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景,百事可乐的生产车间里,生产线上连续过来了三个瓶子,每个瓶子都自带一个二维码,里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时,通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器,说张三喜欢甜一点的,多放糖,然后控制器就告诉灌装机器手,“加二斤白糖!”(张三真倒霉……)。
第二个瓶子过来,说李四是糖尿病,不要糖,控制器就告诉机器手,“这货不要糖!”
第三个瓶子过来,说王二麻子要的是芬达,控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”,再告诉灌芬达的机械手,“你上!”
看到了,多品种、小批量、定制生产,每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起,他就是为你定制的,他所有的特性,都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天:智慧产品
生产的过程智慧化了,那么作为成品的工业产品,也同样可以智慧化,这个不难理解,你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端,不断的采集使用者的资料并上传到云端去,方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一,就是先干智慧工厂,还是先搞智慧产品。德国希望前者,美国希望后者。至于中国,我们就搞加,还是加这个东西好,正加反加都行。
工业40第三重天:生产服务化
刚才说了,智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态,并上传给厂商,这个就使一种新的商业模式成为可能,向服务收费。我好多年前在西门子的时候,西门子就提出来向服务收费,当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定,但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么?冰箱?你个糊涂蛋,西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司,成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢?比如西门子生产一台高铁的牵引电机,以往就是直接卖一台电机而已,现在这台电机在执行过程中,会不断的把资料传回给西门子的工厂,这样西门子就知道你的电机现在的执行状况,以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的?一刀切,定一个时间,到时间了不管该不该修都去修一下,更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护,你要想知道,对不起,给钱。
再举个例子,智慧产品实现后,每一辆汽车都会不断地采集周边的资料,来决定自己的行驶路线,整个运输系统会完全服务化,任何人都不需要再买车,有一天也许自己开车会成为严重的违法行为,因为装置是智慧的,而人确是不可控的。
在这个阶段,所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天:云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候,另一种新的商业模式就有要孕育而生了,这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了,他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上,此时我们就可以看到,哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转,哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂,就可以出卖自己的生产能力,为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快,就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新,不需要自己去买一个伺服器,而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者,还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中,这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候,我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮,那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天:跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业,什么谷歌小米阿里巴巴乐视,可是我告诉你,当工业40进入第五重天时,工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基,重塑整个商业社会。
举个例子,一个生产手表的厂商,这个表每天贴着你的身体,采集你身体的各项资料,这些资料对于手表厂商也许没啥用,但是对于保险公司就是个金库,这个时候,手表厂商摇身一变,就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候,跨界竞争将成为一种常态,所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满:黑客帝国
整个工业40过程,就是自动化和资讯化不断融合的过程,也是用软体重新定义世界的过程。
在未来,多元宇宙将在虚拟世界成为现实,一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界,虚拟世界会改变;改变虚拟世界,现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中,人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代,所有当下的经济学原理都将不再试用,还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的,人类的爱、责任、勇敢,对未来和自由的向往,以及永无止境的奋斗。生生不息!
好吧,现在大谈黑客帝国似乎有些遥远,那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧!科理咨询带着学员都学到了什么呢?请关注随后的系列报道。

nb-iot和其他物联网的区别

nbiot和emtc应该是比较相似,因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了

窄带物联网 nb-iot o为什么小写

NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术,是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT(NB-IoT)没有Cat-NB的说法

物联网《NB-IoT已经来了,LTE-V还会远吗

1、实现无人驾驶,单车智慧+汽车联网,两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧,而要实现最终的无人驾驶,必需单车智慧和汽车联网相辅相成,特斯拉事故已经说明,仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能,实现车与车、车与路之间的通讯,而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求,必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准,中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场,同时中国通讯产业又具备全球竞争力,出于通讯安全的考虑,中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结,2018 年商用推广,抢在美国强制推广之前(DSRC)。同时,我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”,我们判断,LTE-V 将是其中的重要内容之一。

一篇文章看懂茅台为什么那么贵

历史悠久:贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇,是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一,是大曲酱香型白酒的鼻祖。

品质优越:被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点,人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”,是我国酱香型风格最完美的典型。

一张图看懂什么是物联网

物联网是网际网路的延伸,可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置,如射频识别、感测器、红外等,将资讯传送到接收器,再通过网际网路传送,通过高层应用进行资讯处理,达到“感知”的目的。

一篇文章弄懂什么是虹膜识别

美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告,报告显示,虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及,并占全球生物特征识别16%的市场份额,虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言,在智慧手机之外,未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道,当万物互联时代来临,资料安全牵一发而动全身,人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐,如下场景早已被视作未来理所当然的一部分:某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门,他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上,虹膜识别并不是一个初生事物,基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代,并于90年代逐渐实现商业化落地,如今也已应用在诸如金融, ,机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知,人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业,遵循着与计算机,网际网路,智慧手机等颠覆性技术的相似步伐,如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7,这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来,考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力,与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长),三星的入局有望起到某种带动之力——据报道,三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来,人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信,愈到未来,安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上,至少看起来,虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言,在所有常规生物特征识别(包括指纹,人脸,虹膜,声音,掌纹等)当中,由于虹膜自身的精准性,防伪性,唯一性,稳定性,主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式,要知道,相比于指纹08%,人脸2%左右的误识率,虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜,虹膜和瞳孔三部分构成,虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分,属于眼球中层,负责自动调节瞳孔大小,从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝,斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征,也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提,虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上,后者DNA资讯重合度非常之高),其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别,有研究表明,虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知,细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能,至少目前,无论照片,假眼,乃至在隐形眼镜上列印(对了,当眼球剥离人体,虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性),都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后,虹膜即终生保持不变,且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下,它不易受到外伤侵袭,更重要的是,目前看来,诸如红眼病,白内障,青光眼,沙眼结膜炎,近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着,虹膜不会出现指纹解锁时易磨损,灵敏度低,蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外,最后想说,相较于指纹,虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解,虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上,拿Note7来说,在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头,在识别过程之中,前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓,再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器,要用独立的红外感测器,以保证能为暗光下使用),虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯,然后将虹膜资讯转为编码,与已知密码进行比对,以最终决定是否解锁。通常来说,相比录入指纹时的繁琐,初次录入虹膜要迅捷许多,大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时,根据视讯演示,虽不比指纹,但仍谈得上灵敏。
而直觉便知,虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外,譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”,通过虹膜解锁存放一些包括应用,照片,便签在内的私人资料或资讯(你知道,每个人都有一些“不可告人”的小秘密),让其独立于其他手机资料之外,唯有虹膜可以开启,算是上了份双保险。
在我看来,这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上,至少在现阶段,作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系,而更接近于不同场景中的互补或进阶,Note7的安全资料夹即是如此,你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护,里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯,在告知机器“我是谁”这件事上,人类经历了各种密码,数字证书,硬体KEY(譬如U盾)等多种方式,有理由相信,身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史,一个清晰的脉络是:主流计算装置的每次形态改变,必然伴随着人机互动难度下降,而随着虹膜等识别技术的完善,人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就,而“未来已经来临”。在科技领域,未来十年将会令过去的十年黯然失色,但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。

摘 要:随着信息技术的不断发展,在互联网技术上又延伸和扩展出了物联网技术,物联网技术具有十分重要的经济和社会前景,引起了很多国家和政府的重视。本文就是在这个背景下首先讨论了物联网的概念和基本技术,然后描述了其应用领域,最后并对物联网发展的问题做了分析。
关键词:物联网 射频识别 M2M
中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(b)-0023-01所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。其中主要包括了两种概念: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,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术
11射频识别技术(RFID)
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, *** 作快捷方便。在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盗器、停车场管制、生产线自动化等。
12传感器技术
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。在我们生活中声控灯、自动门、遥控器等都是传感器的典型应用。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型工业,从而成为21世纪新的经济增长点。
13M2M
M2M是机器对机器(machine-to-machine)通信的简称。是多种不同类型的通信技术有机的结合在一起实现机器之间通信、机器控制通信、人机交互通信以及移动互联通信等。M2M让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与 *** 作者共享信息;它提供了设备实时的在系统之间、远程设备之间或和个人之间建立无线连接,实现数据传输。
14其他技术
物联网还包含了其他如纳米技术、智能潜入技术以及工业化和信息化的融合技术等等在此就不一一详述了。
2 物联网应用领域
21城市管理
通过物联网可以实现智能交通,物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。
22公共安全
通过物联网与摄录技术综合起来,我们可以实现人脸自动识别技术、车牌自动识别技术、指纹识别技术等可以有效增加公安机关的办案效率,增强社会安全保障。
23家电行业
将家庭所有家电家具实现物联网连接,可以实现真正的智能化家庭。典型的例子是海尔曾经通过物联网网桥(WSNBridge),实现了用户通过手机、互联网、固话与家中灯光、窗帘、报警器、电视、空调、热水器等电器设备的沟通,将物联概念与用户的生活实际紧密联系起来,使之成为了一种像水、电、气一样的用户居家生活的基础应用服务;海尔的全球首款“物联网冰箱”具有网络可视电话功能、浏览资讯、播放视频等多项生活与娱乐功能,让原本属于生活电器的冰箱成为一个娱乐中心。
24医护行业
医护领域的物联网应用主要在人体的监护和生理参数的测量等方面,利用传感器可以对人体的各种状况进行监控,将数据传送到各种通信终端上。在美国曾经实现了在鞋垫上设置传感器对有特殊病情老人通过物联网进行监控,最终获得有效数据实现最佳治疗效果。
25物流行业
物流行业是使用物联网技术比较早的行业,由RFID等技术和移动手持设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可在全球范围内监控货物的流通状态,可以提供全面的货物信息以及物流跟踪信息,能够实时的获得货物以及航运信息,降低物流风险并提高风险的控制能力。
3 物联网技术存在问题
31物联网跟风较多,应用较小
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。现阶段的物联网同样现处于跟风这一种现象,很多的企业盲目的炒作物联网,而没有形成具体的应用。物联网的体系基本形成需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义。
32物联网标准难以统一
互联网能够快速发展很大原因取决于互联网标准的成功,现阶段的物联网没有形成统一的标准,很难形成产业的规模的应用,对于推动物联网的普及起到很大的阻碍。因此,标准的建立至关重要。
33大规模应用普及需要较长时间
没有标准,整个行业的发展就要受到制约,同样,对于物联网的普及也需要经过很长的时间,而时间的成本,对于快速发展的企业来讲还是有非常大的影响。
34物联网大企业部署较快
从现状来看,提到物联网都是比较高端的人群或者是企业,对于物联网的部署,只有具有一定的实力的企业能做或者承接物联网项目,如中电信、中移动等,对于小企业来讲,物联网的应用还没有具体的涉及到,以至于出现可望可及的现象。
35技术环境不成熟
虽然互联网的发展为物联网迈进了重要的一步,物联网不仅仅需要互联网的支撑,还需要许多如通信、企业应用软硬件的支撑,对于如何实现这些网络的融合,从技术的角度来讲,需要涉及到大量跨行业、跨企业的协条,导致了物联网在技术方面还存在很大方面的缺
36全社会对物联网的内涵尚未取得共识
虽然物联网受到全社会的普遍关注,但目前物联网的概念和技术架构缺乏统一的清晰描述,全社会对物联网的内涵尚未取得共识。物联网从广义上认为是深度信息化,狭义上认为是此深度信息化的承载网络,这其中的“深度还需要业内人士共同探讨,不断发展完善。

物联网的发展前景很不错,具体如下:
1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。

选择物联网平台是一项关键决策,会对企业产生多方面影响。这篇文章列出了帮您选择合适物联网平台的几个要点。
可扩展性
数据增长越多,处理起来就越困难,这需要立即处理。当公司能够处理大量数据时,机器学习算法可以帮助获得更好的商业智能,这反过来又可以帮助做出更好的决策。因此,可扩展性变得很重要。为了将机器学习算法应用于大量数据,您需要首先找到一个物联网供应商来帮助获取这些数据。因此,选择物联网供应商的决定变得至关重要。随着大量数据的出现,与硬件和数据安全相关的成本和风险也随之增加。如果您从一开始就没有连接数百万台设备,这并不重要,重要的是要确保您的物联网平台能够处理数据负载。
在寻找供应商时,您需要考虑平台的可扩展性和平台的最佳性能。可扩展的物联网平台允许您连接到数百万台设备,这些设备具有不同的技术要求,并在不危及质量和效率情况下使用数据提供洞察力。
协议支持
长期以来,M2M通信和工业自动化已经存在。借助数据驱动的运营洞察,物联网使工业自动化成为一个更好、更精确的领域。为了提供完整的自动化体验,物联网平台需要支持传统和新兴协议。此外,物联网平台还应该提供协议转换。基于SCADA的RTU和PLC仍有在现有平台上实现自动化的趋势。BACnet、Modbus和CANBUS的使用在通信设备中也很常见。
定价模式
平台提供商应该有透明的定价政策。当心那些提供特惠价格的供应商,当您注册时,他们会提高价格。
如果您选择订阅模式,则可以支付订阅定价的费用。如果您要销售硬件,那么您可以选择带有许可证的平台选项,以便将其包含在开发成本中。
云基础设施
寻找能够提供适合您当前IT环境的物联网平台供应商,并托管在本地。与单一方法相比,混合云方法已经证明是成功的。混合云的最佳之处在于它能提供良好的访问性,使用此选项的公司可以方便快捷地访问私有云和公共云。
结论
随着技术的进步,物联网将改进我们彼此的互动方式,以及全球经济的运行模式。要取得成功,需要一个可扩展的集成平台。物联网机器学习也有利于根据我们的需求塑造我们的环境。
在选择物联网平台时,需要向供应商提出您的需求和限制条件,这一重要步骤将有助于做出更有针对性的决策。

在被誉为80年代最出色的警匪片《铁面无私》中,肖恩·康纳利所扮演的一名老练警察在为凯文·科斯特纳扮演的新手官员指点迷津时曾提到,这个世界教给我们的第一课是:不要相信任何人。

这句话亦适用于如今的网络安全世界。在云端和移动端的重要性越发凸显的当下,传统边界已变得模糊,数据无处不有,威胁也无处不在。

当入侵者能够轻而易举通过黑客攻击和防火墙漏洞进入基于边界的安全系统时,曾经流行的“城堡/护城河”方法便显得力不从心起来。

于是,人们一边高喊着:“不要相信任何人”,一边高举起秉持着“永不信任、持续验证”策略的“零信任安全”旗帜。

他们坚信,在零信任安全网络中,没有人能获得免费通行证,即使身处网络边界内也不例外。

近日,朋湖网专访了国内零信任厂商派拉软件副总经理李广兵,在回溯派拉软件过往的发展迭代历程中,他告诉朋湖网,决定企业生命线长度的,在于被市场“抛弃”之前先完成自我革新,跟上时代的步伐。

自2008年成立以来,从统一身份认证管理平台到以身份为中心的零信任安全体系再到一体化零信任安全解决方案,派拉软件似乎将“自我革新”深深刻进了其DNA中,而不断的创新与变革也为其赢得了市场的回应,如今派拉软件已积累了上千家客户,覆盖政府、央国企、金融、 汽车 、制造业、医疗/医药、房地产及教育行业等各个领域。

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明者穷则思变、因时而变:从身份认证到零信任

有这么一则故事:

传说中古时候有一种动物叫做梧鼠,它能利用腹侧的膜做短距离的飞行,但却连房子也飞不过去;它会爬树,却爬不高,连树顶都爬不上去;它也能游泳,却连小河沟也游不过去;它也会挖洞,却挖不成能藏自己的洞穴;它也会奔跑,却跑不过其它的动物,连人都能轻易地追上它。

《荀子·劝学》言:“螣蛇无足而飞,梧鼠五技而穷。”尽管它身怀五种技能,但最终还是能被老鹰轻易地抓到。

对于派拉软件而言,在刚成立的那几年,所面临的境遇似乎与上则故事略有相似。当时,派拉软件主要业务方向聚焦在了技术与咨询服务方面,上云服务、安全认证服务、性能管理什么都会一点儿,什么路好像都可以走通,但却没有一条能够看得长远的路。

博而不精,结果只会是梧鼠之技。“我们决心还是要‘专注’,专注一个赛道,去做精、做深、做大。”李广兵表示,在经过了前几年的打磨后,2012年开始,派拉软件便将精力专注在了身份安全领域。

身份安全要做什么?在Gartner的定义中,身份安全,主要是为了确保主体能够安全地访问相应资源。

在此之中,用户需要先经过身份认证系统识别身份,才能进入访问控制器。访问控制器依据用户的身份和授权数据决定用户是否能够访问某个资源。

可以说,身份认证技术是构建网络安全体系的第一关,是名副其实的“门禁”,也是网络安全的基石所在。

“随着国内数字化的飞速发展尤其是作为一个人口大国,身份安全的市场空间和重要作用都不容小觑。”李广兵讲道。

而彼时,国内的网络安全的方向还主要集中于如防火墙、入侵检测等方面的安全硬件的研发上,出于对“基于‘边界’的安全访问机制未来可能会被打破”的判断,加之身份安全市场还是一片新蓝海,派拉软件便开始了对身份安全的专注。

在“专注”之下,凭借着扎实的技术积累,派拉软件赢得了一批又一批客户的信任,公司也驶入了发展的快车道。

同时,“专注”也为派拉软件带来了更多发展的可能性。2016年,伴随着云计算、移动互联、物联网等新兴技术的发展,数字经济的到来,用户的数据也变得越来越多,派拉软件便顺势而为,开始拓展另一条业务线,即数据安全,“但派拉软件不做传统数据库管理,而是与身份认证安全管理紧密结合起来,去对数据进行安全访问管理。”李广兵表示。

与此同时,派拉软件也将大数据、AI等技术应用到身份安全产品当中,打造了新一代的统一身份认证管理平台,并有所延伸至应用安全领域。

这是第一次革新,在身份安全与数据安全、应用安全三管齐下下,派拉软件的生命线得以拓宽;而第二次革新,派拉软件将目光瞄准了零信任。

2020年,在疫情的影响下,远程办公成为了大多数企业的选择,但同时,企业的安全边界也愈发模糊,基于边界的安全防护体系正在瓦解。

正如中国通信院发布的《数字化时代零信任安全蓝皮报告》指出,数字化转型浪潮下,企业传统安全架构面临三大挑战:一是上云、应用架构升级等技术转型带来新的安全风险;二是工作空间和供应链协同的数字化引入更多的安全隐患;三是新零售、物联网等产品服务创新面临多样的安全威胁。

如何在受限于远程和多种非企业设备终端的情况下,保护企业数据的访问安全和合规使用?

基于零信任理念的安全架构成为其中一种解决方案,“永不信任,持续验证”的零信任让安全边界变得无所不在,也最大限度地保证了资源的被可信访问。

同年,中国信息通信研究院发布的《中国网络安全产业白皮书(2019年)》中,更是首次将零信任安全技术和5G、云安全等并列列为我国网络安全重点细分领域技术。

风口之下,何不作为?于是,派拉软件围绕着零信任进行了一系列生态产品的开发,构建了基于零信任理念的安全架构治理体系,为企业提供涵盖终端、访问通道到云端的全场景数字身份治理解决方案,同时为用户、应用、数据提供全面的安全保障机制。

“从传统身份安全转向零信任身份安全,一方面是出于外部网络环境及企业安全需求的变化,另一方面也是派拉软件有着良好的转型基础。”李广兵表示,零信任安全的本质是以身份为中心进行动态访问控制,而派拉软件在身份安全领域已积累了十多年,基础扎实,也具备着天然的优势,零信任安全的应用场景能够全覆盖认证的全链路,即“人”的身份治理、“物”的身份治理、“服务”的身份治理、以及“数据”的身份治理。

《周易·系辞》下有言:“易穷则变,变则通,通则久。”

从传统身份安全厂商转向零信任身份安全厂商的十多年间,派拉软件始终牢记于心的是:穷则思变、因时而变。

而变为革新、新则思进。

02

达者变为革新、新则思进:走向一体化零信任安全

“我刚进入网络安全行业的时候,大家讲到安全基本上就是防火墙、杀毒软件等,但现在来看,企业面临的网络安全威胁种类变得越多了,勒索软件、网络钓鱼和有针对性的攻击数量每年都在增加。”李广兵讲道。

“对于网络安全厂商而言,技术的不断研发创新固然重要,但更多需要思考的地方在于:如何在解决安全的前提下,保证产品使用的便捷性。”他强调。

“因为面临的网络安全威胁种类变多了,一家网络安全厂商很难解决企业的所有安全问题,但要是让企业堆上十来个管理平台或系统,对其网络安全的运营能力是一个极大的挑战,到时候虽然安全了,但后续的运维却增加了不少负担。”

为了满足企业更多样化的安全需求,并保证产品的便捷性,派拉软件决定做一体化的解决方案。

在一年多零信任安全实践的基础上,派拉软件不断丰富完善零信任产品矩阵,并以身份为核心,推出了一体化端到端零信任解决方案。

具体来说,就是将零信任安全能力从IAM延伸到终端安全、SDP、细粒度授权、安全网关、用户行为分析、数据访问安全等领域,同时可支持远程办公、移动设备接入、远程运维、互联网业务访问等多种复杂的应用场景。通过基于持续动态的风险评估策略进行访问控制,以助力企业构建体系化的端到端的安全防护能力。

“在不断创新的路上,我们一直在思考产品如何能更进一步。”李广兵讲道,产品竞争优势就在于跟客户更进一步,也就是贴近客户需求,客户的痛点在于端到端的安全防护能力,那企业就需要通过不断的自主研发创新去解决客户的问题。

03

写在最后

以前,我们信任着城堡和护城河的安全方法:城堡/护城河外部,即网络外部的每个人都是“坏的”,里面的每个人都是“好的”。

但如今,城堡与护城河已不复存在,工作场所已然发生了天翻地覆的变化,人们的工作空间不再拘泥于办公室。云的兴起改变了一切,带来了便捷性的同时也瓦解了网络边界。

正如城堡和护城河已成为过去一样,传统的“城堡和护城河”的安全方法也逐渐被时代所抛弃。

从“信任但验证”策略到“从不信任,始终验证”的转变,毋庸置疑,零信任安全的时代已经到来。

在时代的洪流中,派拉软件唯一能做的事,即终日乾乾,与时偕行。

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;

智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。

通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。

此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网


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