什么是物联网，什么是大数据，什么是区块链

1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后，真正实现了万物互联，即“人与人、人与物、物与物”互联，世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长，产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，一方面可以提高经济效益，很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力，将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。

2什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术，具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点，能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币，比特币是最具有典型代表，目前1比特币的价格已经超过40000人民币，其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前，区块链应用最广的是金融领域，此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征：

1根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;

2量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在百度搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。

其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。

物联传媒提供

在这之前，我们通过《从陌生到认识——LoRa技术》知道了LoRa，在这之后，我们或许可以将LoRa技术落地应用。

首先，什么是LoRa网关？ 网关功能和大小都和WIFI路由器差不多，它用来接收节点（终端）发射的数据，然后通过互联网把数据转送到LoRa应用服务器。

常用的LoRa网关芯片有：

以 Dragino 网关为例，Dragino LG08 网关使用了一个网关芯片（SX1301)，两个射频前端芯片(SX1257)，可以同时监听8路+1路LoRa信号，接收灵敏度为 -140dBm，支持LoRaWAN协议标准。

大部分网关的设计都可以同时接收8 路不同射频频率的信号

因为，LoRa网关有8个LoRa信号接收信道，这信道好比马路上的车道，如果马路有八条车道，即可以同时实现八辆车并排通行，如果要求每一种类型的车仅能行驶在固定的车道，那么，八车道的马路同时并排的八辆车必须是不同类型的，LoRa网关也如是，它只能同时接八种不同类的信号（频率和SF不同），如果同一时间有大量节点发射数据，网关的信道被占满后，会放弃其他多余的信号。

LoRa信道冲突是很常见的，所以节点发射信号要有协议规定，例如信号占空比，每个节点每次发射信号占用的时间不能超过规定的时间，否则视为不遵守规则。 网关可以通过硬件设计方式，例如添加节点芯片，实现LBT——listen-before-talk，LBT的作用是监控信道是否被占用，在某些国家（日、韩）是强制要求网关实现这个功能的，因为这些国家面积小，人口又比较多，通信频道容易拥塞，使用LBT能提高信道效率。

网关容量的计算比较复杂，如果终端按每3分钟发射一次数据，数据长度为50B去估算，网关接纳终端的数量是900个左右。

具体要计算网关接纳终端的容量，受很多因素制约，其中至关重要的是通道多址接入控制协议，多址接入协议分类有：
1固定多址接入，典型的有频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、 码分多址(CDMA)、空分多址(SDMA)。
2随机多址接入，靠随机数控制，典型的协议有ALOHA, CSMA。
3基于预约的多址接入，数据发射前先进行通道预约，原理和日常预约挂号差不多。

LoRaWAN一般有8路信道，每路信道是相互独立的，我们只要分析其中一路信道，计算其容量，再乘以8就可以计算出网关的容量。
以Dragino LG08网关的其中一个信道为例进行分析，首先，需要统计网关覆盖区域内的所有终端节点的发包长度、ADR后的扩频因子、发包频率这些参数。通过LoRa计算工具（计算公式）计算出LoRaWAN模式下不同扩频因子对应的传输速率，并计算出每个终端节点的每个包的飞行时间，然后进行加权平均和数据处理。

处理方法如下：

很明显LoRa的网关容量是足够大的，物联网节点设备每天的发包率大多数都很低，一个Dragino LG08网关每天可以支持几十万（粗略估算 )条上行数据，计算公式： 。

如果考虑下行数据，上行的数据包总量会有所减少，大概会减少 20%~50%的上行数据容量。

如果使用Dragino的新款网关LIG16（SX1302方案），上述数据容量会明显增大，1302的信道的吞吐量要比1301大 倍。

基本上，LoRaWAN网络的信道容量是足够的，网关布置的关键是要考虑信号的覆盖问题。

LoRa节点芯片亦发展到了第二代，第一代为SX127X系列，第二代为SX126X系列，新产品性能必须要比旧产品性能好，SX126X对比旧版的优势有：

可以通过使用温补晶体或电路开槽的方案解决。

空中飞行时间可以通过公式计算得到：

是单个码元的时间， 是数据包码元总数。

数据包长度值最小是1B，最大长度需要满足国家地区无线电规范。 需要注意的是，每增加1B长度的数据，其空中飞行时间不会连续增加，而是增加一定字节的数据后一次性增加时间。

这是因为数据发射前要经过LoRa芯片的交织编码处理，而交织编码器有一定的容余空间。

例如在 SF = 7 的配置下，交织器的容量是 ，其中有 是有效载荷， 发送1B~3B的数据都是用5个码元，发送4B数据时，就要10个码元数，而10个码元可以容纳56b（7B）有效载荷。

LoRa通过无线电波传输，无线电波从发射天线发出，沿不同途径和方式到达接收天线，传输到达的距离远近和电波的频率、极化方式、传播的路径等有关。

电波的理想路径是在真空传输，没有阻挡，舒舒服服。
在实际的应用环境中存在各种障碍物，使电波的传播产生反射、绕射和衍射等非理想传输方式，造成距离计算的多样性和复杂性。

无线电波极限距离可以用公式表达为：

弗里斯传输方程是讨论，在自由空间的一个射频发射和接收系统中，发射功率、接收功率与天线增益、传输距离之间的关系。

当发射天线与接收天线的方向系数 都为1时，设发射天线辐射功率 与接收天线的最佳接收功率 的比值为 ， 得公式：

D=1时，无方向性发射天线的功率密度：

D=1时，无方向性接收天线的接收面积：

该天线的接收功率为：

于是自由空间传播损耗为：

当电波频率提高一倍或距离增加一倍时，自由空间传播损耗分别增加6dB 。
如果考虑天线增益影响，发射天线增益系数为 ， 接收天线为 ，可以导出公式：

这就是弗里斯传输公式 ，它还有很多变形，利用公式可计算收发设备间的最远工作距离 。
电磁波传播过程中存在额外衰减，定义为衰减因子：

相应的衰减损耗为：

A与工作频率、传播距离、媒质电参数、地貌地物、传播方式等因素有关。
基本传输损耗：

在路径传输损耗 为客观存在的前提下，降低链路传输损耗L的重要措施就是提高收、发天线的增益系数。

链路预算用来估算信号能成功从发射端传送到接收端之间的最远距离。

一个系统中链路预算等于其发射机的最大输出功率与接收机最高灵敏度的差值，用dB表示。当系统的链路预算大于路径损耗时，可以实现通信。

接收信号强度（RSSI）常用 表示， 用来判断链接质量，其表达式为：

理论上两颗简单的SX1262芯片就可以实现地球和月球之间的无线通信。

实际应用可以通过增大发射功率或者改善天线架设环境等措施去增加无线传输距离。

LoRa技术的性能大体讨论到这里，更高深的知识还待去学习更新。

2015年可能发生的几项重大技术变革
随着人类的科技不断向前进步，技术的迭代更新也越来越快，许多发明正在改变人们的生活方式，另一些则即将改变现有的状况。
在过去的一年中，许多原本还停留在概念阶段的技术得到了长足的进展，逐步走向成熟，这其中就包括了云计算、物联网、大数据、人工智能等等。这些技术的发展将对整个世界的走向产生影响，许多新兴的行业会诞生，同时也会有许多传统的行业会消亡。
可以说这是一次产业革命的到来，我们真的做好准备了吗？我根据IDC的趋势预测研究报告中的数据以及自己对科技领域的持续关注，将2015年可能会有重大变革的几项技术进行了总结，供大家分享。
云计算，大数据和物联网的基石
首当其冲的就是云计算了，可以说这里是商家必争之地，不管是大数据还是物联网，都需要依托着云计算作为支撑才可能实现。可以说这里是未来互联网的基石，谁在云计算领域占据了优势，就等于在未来激烈的市场竞争中占据了先机。
根据IDC的预测数据，2015年全球投入云计算资金将达到1180亿美元，其中公用云端将占据593%，达到700亿；而此数字在2018年会达到2000亿，公用云端也将增至1260亿。
这意味着竞争将会分化，为了抢占云计算领域的先机，各大巨头们可谓是使出浑身解数了。
还是根据IDC的预测数据显示，Facebook在明年有可能同微软或者IBM合作，而在线图书的巨头亚马逊也极有可能选择HP进行合作。这表明这些大企业都希望通过这种强强联合能够持续保持自己市场领先的地位。
我估计服务器、硬件供应商及网络厂商们在明年会有更大规模的整合，这个领域会进行洗牌，超大规模的数据中心将有可能出现。
大数据应用更广
那么依托于云计算，大数据分析技术也将得到飞速发展。数据服务将会在明年催生出更为巨大的数据供应链，不断增长的视频、音频等数据是海量数据需求的主要组成部分。
IDC的数据显示，2015年全球和大数据相关的软、硬件及服务总支出将达到1250亿美元，相比今年至少会增长3倍。
而O2O商业模式的飞速发展也加速了企业对于海量数据存储与分析的需求。在云计算逐步成熟的技术基础上，大数据在明年将会有巨大的市场潜力。
物联网将连接一切
那么自然另一项依托于云计算为基础的技术也不会落下，那就是物联网了。电子商务在今年的飞速发展和线上企业通过O2O模式向线下的拓展，让物联网有了从概念走向实体的渠道。
所有物品之间互联互通的物联网在明年应该会真正进入20时代，不再依托一个如手机这样的控制端来形成星型分布，而是真正的形成一个所有物品连在一起的网状结构。
在未来5年内，物联网的年均复合增长率（Compound Annual Growth Rate）将达到30%而物联网在2015年的支出将超过17兆亿，而到了2020年，预计这个数字会达到3兆亿。
IDC表示有1/3的智能嵌入式装置将来自于信息与电信以外的产业，而为了占据这块市场，一些大型的IT企业如IBM、Intel等正在积极的组建“物联网解决方案公司”。
与物联网相关的APP在2015年会得到数量上的大幅攀升，而这些APP在背景层面又与大数据息息相关，通过这些与物联网相关的APP互动所收集到的数据对于商家而言，价值不可估量。
数据安全愈发重要
而反面的问题也将在2015年显得更加突出，黑客的入侵技术会变得更加智能，从而促进了新的安全技术的提升。2015年将有约15%的移动装置会配备具有生物特征的辨识系统，而这个数字在未来会逐步提高。
在大数据相关技术的发展下，数据安全问题也会显得益发重要。2015年将会有20%的监管数据被加密，以后这个数字还会快速增加，但是相应的，威胁智能（Threat Intelligence）数据传送也会相应增加，数据安全问题会一直存在下去。
3D打印将变革工业
谈完了与云计算相关的技术，下来我们看看另一个热点技术——3D打印。2010年赫尔发明了第一台商用3D打印机给制造业带来了颠覆性的影响力，最早这种技术只能用于制作模型，后来被用来作为一些产品的直接生产，而现在3D打印已经在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程与施工、汽车、航空航天、地理信息系统等多个领域里都开展了应用。
自从3D打印技术出现，许多传统产业都受到了影响，而这种影响在2015年将继续扩大。到现在为止，已经有许多意想不到的东西被“打印”成品。
2010年11月世界上第一辆由3D打印机打印而成的汽车Urb

基本上可以对以下十项内容进行分析：
基础数据及整理设备运维趋势
委外运维数据
故障部件与纠正预防措施
维修效率与纠正预防措施
保养工单执行情况与纠正措施
电梯故障统计
工单处理效率分析
计划工单处理时长分析
维修工单处理分析
计划工单完成率分析

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