如何定义工业物联网 （IIoT） 平台？
工业物联网平台 是一种工业物联网软件，它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。
在界定工业物联网平台时，我们应该认识到，物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络，企业需要管理比以往更多的端点。然而，这不是一个简单的设备问题，工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。
工业物联网平台有哪些不同类型？
虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制，但为了适应不同的用例，已经开发了许多不同类型的平台。事实上，工业物联网平台很难分类，反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品，以满足客户需求和特定的业务需求。
工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析，以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时，应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施，并将其与工业物联网的解决方案相匹配。
工业物联网平台应该具备哪些特点？
因此，最好的工业物联网平台因组织而异，单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是，任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点：
安全
安全性是工业物联网平台的核心，它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击，还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。
连接性
每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置，并对其生命周期的所有阶段进行管理，包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。
集成
集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。
识别
工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能自动感知物联网设备的存在，建立安全连接，并能快速建立设备凭据，或在需要时自动分配。
分析
物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析，为改进数据驱动的决策提供实际的见解。
管理多个工业物联网传感器很简单，但如今，企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸，没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。
如今，工业物联网（IIoT）平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合，使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。是的billkin是隶属于泰国娱乐集团GMM旗下的艺人。
Billkin毕业于圣·加百利学院，是泰国曼谷的一所私立天主教男校
-圣·加百利（St Gabriel）是泰国历史最悠久，最负盛名的学校之一，每年仅招收400名学生。
-圣加百利有很多著名的校友，GMM格莱美（GMM Grammy）的创始人拉瓦特·普蒂南（Rawat Puttinan）是这所学校的校友之一
-Billkin出生于一个富裕的家庭。
-Billkin家族业务，即Brass Export，Billkin从童年时代开始被教导有关经商业务
-这是Billkin家族的Brass Export 雕塑业务（鸟雕像），Brass Export 是在泰国制作青铜/雕塑的业务
-这是Brass Export 雕塑（其他雕像的照片）
-他们说这是Billkin家的私人住宅，但他的大家庭有时不住在这里而是在另一所住宅
-据说泰国考艾（Khao Yai）的房子是Billkin家的别墅之一随着互联网的蓬勃兴起，物联网，云计算，大数据，人工智能在大众视野出现的越来越频繁了。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算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。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
而物联网是互联网的应用拓展，类似以前的“互联网+”，也就是结合互联网的业务和应用，核心是以用户体验为核心的应用创新。
我们主要讲一下其中的“大数据”。
大数据的定义
在 2001 年左右，Gartner 就大数据提出了如下定义（目前仍是关于大数据的权威解释）：大数据指高速 (Velocity) 涌现的大量 (Volume) 的多样化 (Variety) 数据。这一定义表明大数据具有 3V 特性。
简而言之，大数据指越来越庞大、越来越复杂的数据集，特别是来自全新数据源的数据集，其规模之大令传统数据处理软件束手无策，却能帮助我们解决以往非常棘手的业务难题。

大数据的价值和真实性
在过去几年里，大数据的定义又新增加了两个 "V"：价值 (Value) 和 真实性 (Veracity)。
首先，数据固然蕴含着价值，但是如果不通过适当方法将其价值挖掘出来，数据就毫无用处。其次，只有真实、可靠的数据才有意义。
如今，大数据已成为一种资本，全球各个大型技术公司无不基于大数据工作原理，在各种大数据用例中通过持续分析数据提高运营效率，促进新产品研发，他们所创造的大部分价值无不来自于他们掌握的数据。
目前，众多前沿技术突破令数据存储和计算成本呈指数级下降。相比过去，企业能够以更低的经济投入更轻松地存储更多数据，而凭借经济、易于访问的海量大数据，您可以轻松做出更准确、更精准的业务决策。
然而，从大数据工作原理角度来讲，大数据价值挖掘是一个完整的探索过程而不仅仅是数据分析，它需要富有洞察力的分析师、业务用户和管理人员在大数据用例中有针对性地提出有效问题、识别数据模式、提出合理假设并准确开展行为预测。
大数据的历史
虽然大数据这个概念是最近才提出的，但大型数据集的起源却可追溯至 1960 - 70 年代。当时数据世界正处于萌芽阶段，全球第一批数据中心和首个关系数据库便是在那个时代出现的。
2005 年左右，人们开始意识到用户在使用 Facebook、YouTube 以及其他在线服务时生成了海量数据。同一年，专为存储和分析大型数据集而开发的开源框架 Hadoop 问世，NoSQL 也在同一时期开始慢慢普及开来。
Hadoop 及后来 Spark 等开源框架的问世对于大数据的发展具有重要意义，正是它们降低了数据存储成本，让大数据更易于使用。在随后几年里，大数据数量进一步呈爆炸式增长。时至今日，全世界的“用户”— 不仅有人，还有机器 — 仍在持续生成海量数据。
随着物联网 (IoT) 的兴起，如今越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据，而机器学习的出现也进一步加速了数据量的增长。
然而，尽管已经出现了很长一段时间，人们对大数据的利用才刚刚开始。今天，云计算进一步释放了大数据的潜力，通过提供真正的d性 / 可扩展性，它让开发人员能够轻松启动 Ad Hoc 集群来测试数据子集。
大数据和数据分析的优势：
1大数据意味着更多信息，可为您提供更全面的洞察。
2更全面的洞察意味着更高的可靠性，有助于您开发全新解决方案。
其次，大数据还具有大量、高速、多样化、密度低四大特性。
大量性：大数据与传统数据最大的差异在于资料量，资料量远大于传统数据，例如抖音数据流、百度点击流，面对的是海量低密度的数据，大数据的数据量通常高达数十PB。也因为资料量大，无法以传统的方式储存处理，因此衍生出大数据这一新兴科学。
高速性：大数据与传统数据最大的不同点，就是生成速度快。由于网际网路兴起与资讯设备普及，以用户突破20亿人的脸书为例，如果每个用户每天发一条消息，就会有20亿笔资料。每一个人随时随地都可以创造数据，数据生成的速度已非过去可比拟。
多样性：多样化是指可用的数据类型众多，随着大数据的兴起，文本、音频和视频等数据类型不断涌现，它们需要经过额外的预处理 *** 作才能真正提供洞察和支持性元数据。由于形式多元复杂，大数据储存也需要不同于传统数据的储存技术。
密度低：数据价值密度相对较低，随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据的挑战
1安全挑战
尽管大数据由于应用范围广泛，已成为各领域的发展趋势，但数据的公布有时会伴随使用者隐私的曝光，比如FaceBook资料外泄、Google+个人外泄风波等因数据外泄而引发隐私问题的事件层出不穷。用户的哪些数据是可以获取、哪些是不允许读取，始终存在侵犯用户隐私的法律风险。
2技术创新
大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。
3成本过高
运营商需要处理的数据量巨大，基本都是以PB为单位，处理这些数据需要巨大的投入。
4实时性
具有实时性的数据才有价值，存储的数据数据时间越长，数据的价值就越低。在如今这个快节奏的社会，每一天的市场都瞬息万变，品牌商通过大数据分析用户的需求，如果得到的用户数据太过陈旧，参考这些数据来规划产品的方向，可能会对企业的发展造成毁灭性的打击。
无论哪个行业，想要在当今的形势下取得成功，都必须能够不断地从数据中挖掘业务价值，因此数据的保护离不开存储器，当下市面上用于大数据的存储器主要有固态硬盘，混合硬盘，传统硬盘。
固态硬盘(SSD)，由控制单元和存储单元，组成。固态硬盘的接口规格、定义、功能和用途与普通硬盘相同，形状和尺寸也与普通硬盘相同。广泛应用于军事、车辆、工业控制、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等领域。
优点：读写速度快；震动；低功耗。无噪音；工作温度范围广；缺点：容量小；寿命有限；价格高。
混合硬盘是一种由传统硬盘和闪存模块组成的大容量存储设备。闪存处理存储器中最常写入或恢复的数据。许多公司都在提供不同的技术，他们希望这些技术能在高端系统中流行起来，特别是笔记本电脑和掌上电脑。
与传统硬盘相比，混合硬盘具有许多优势：更快的数据存储和恢复应用程序，如文字处理器；缩短系统启动时间；降低功耗；减少热量产生；延长硬盘寿命；笔记本电脑和笔记本电脑电池寿命；降低噪音水平：
传统硬盘指的是机械硬盘（HDD），电脑最基本的内存，我们常说电脑硬盘C盘，D盘是磁盘分区，属于硬盘。目前普通硬盘的容量有80G、128g、160g、256g、320g、500g、750g、1TB、2TB等，按容量可分为35英寸、25英寸、18英寸、5400rpm/7200rpm/10000rpm等。
通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务，这一切所产生的数据承载者——存储器，在第四次工业革命进化的方向中，存储行业也将是一颗亮眼的星。
随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。
纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。
结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。
随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。
在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。
SOA系统架构的出现，信息化变革
微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。
SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。
可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。
松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。
更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。
在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。
工业互联网体系架构。根据查询相关资料信息显示，在工业互联网体系架构中，数据采集属于工业物联网的范畴，是工业互联网体系架构的一个重要模块。工业物联网是指基于物联网技术，将工业设备、工业数据、工业控制等资源进行互联互通和数据共享，实现生产过程全面数字化、智能化和自动化的一种新型工业模式。在工业物联网中，数据采集是指通过各种传感器、监测设备等实现对生产过程中各种物理量、参数、状态等信息的获取和采集，并将这些数据传输到云平台或数据中心进行处理和分析。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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