物联网 *** 作系统有那些呢？

微控制器和处理器

微控制器 - 微控制器英文写法是 Microcontroller Unit，简写为MCU。微控制器是将计算机运行所需要的一些资源（如ROM、RAM、I/O、定时器、ADC、DAC等）集成到了一个芯片上，可称之为单片微型计算机（Single Chip Microcomputer），俗称为单片机。因软件存放在微控制器的存储器中，与硬件紧密配合使用，又称之为嵌入式微控制器(Embedded Microcontroller Unit，EMCU)。

处理器 - 处理器又称为中央处理器（CPU，Central Processing Unit），处理器一般需要依赖外部的硬盘或存储介质进行运行，系统资源丰富、复杂。是计算机、电脑、平板和手机等的核心

根据处理性能的不同，运行的 *** 作系统也有所不同。微控制器多运行实时 *** 作系统（RTOS），对任务时间性要求比较高。处理器多运行Windows、Linux、Android、iOS等 *** 作系统，对任务处理能力要求比较高。

物联网 *** 作系统的特点

一般地，对实时性控制要求比较高的应用MCU用不到RTOS，如电机控制等。而随着物连接到网络的发展，对通信协议有了新的需求，RTOS就可以比较好地对通信进行管理。物联网 *** 作系统没有严格的定义，可以将物联网 *** 作系统特性，简单地概况如下：

连接 - 互联互通、互 *** 作性

安全 - 设备安全、通信安全、数据安全

能效 - 设备能耗管理

通信 - 支持通信协议，如低功耗蓝牙、以太网、Thread、 Wi-Fi、Zigbee、6LoWPAN、LPWAN（LoRa、NB-IoT…）等等

标准 - 开放标准，开放的标准有利于设备的互联互通

微控制器 *** 作系统

ARM mbed OS - ARM公司专为物联网 (IoT) 中的“物体”设计的开源嵌入式 *** 作系统，主要支持ARM Cortex-M微控制器

FreeRTOS - 非常流行的嵌入式 *** 作系统，支持多种微控制器

Contiki OS - Contiki是一个开源的物联网 *** 作系统。 Contiki将小型低成本、低功耗微控制器连接到互联网。Contiki是构建复杂无线系统的强大工具箱。

LiteOS - 类UNIX *** 作系统,多用于无线传感网络

RIOT - 物联网友好的 *** 作系统。RIOT实现了所有物联网相关的开放标准，支持连接、安全、耐用和隐私。

TinyOS - 适用于低功耗无线设备，用于无线传感器网络

Huawei LiteOS - 华为公司的 *** 作系统。Huawei LiteOS是轻量级的开源物联网 *** 作系统、智能硬件使能平台，可广泛应用于智能家居、穿戴式、车联网、制造业等领域，使物联网终端开发更简单、互联更加容易、业务更加智能、体验更加顺畅、数据更加安全。

μTenux - 基于ARM Cortex M0-M4的开源物联网嵌入式 *** 作系统。内核源于T-kernel。

RT-Thread - 中国的开源嵌入式实时 *** 作系统

ChibiOS/RT - 提供了一个嵌入式应用的完整开发环境(RTOS、HAL、外设驱动、支持文件和工具)

Micrium uCOS - 免费商业化应用需授权，2016年为Slicon Labs收购

Unison - Unison RTOS是面向IoT和M2M通信嵌入式应用的实时 *** 作系统

Zephyr - Zephyr项目是一个可扩展的实时 *** 作系统（RTOS），支持多种硬件架构，针对资源有限的设备进行了优化，并以安全性为基础构建。由Linux基金会托管。

eCos - eCos是面向嵌入式应用的免费开源实时 *** 作系统。高度可配置性使得eCos能够根据精确的应用需求进行定制，提供最佳的运行时性能和优化的硬件资源占用。

TI-RTOS Kernel - TI公司的RTOS

NXP MQX - NXP(原Freescale公司）的RTOS

处理器 *** 作系统

Android Things， Google物联网 *** 作系统

Windows 10 IoT，微软物联网 *** 作系统

SylixOS，是一款嵌入式硬实时 *** 作系统

还有更多的 *** 作系统，在此不一一列出。

一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量

定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件，大幅降低应用开发和维护成本。

无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell/Python/R/Matlab随时进行。

不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。后续还将支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也将无缝连接。

你知道哪些好用的开源的物联网大数据处理方式，欢迎评论分享，共同探讨学习

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

有两层意思：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，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。IoT本质上是机器系统或者构建好的对象，带有数据收集技术，这些对象之间可以相互通信。所产生的机器对机器（M2M）数据有广泛的使用场景，但通常看作是确定事物状态健康的方式，无生命还是活的。IT管理员可在物理环境中使用IoT，获得想要的信息。事实上，他们已经在这样做了。IT词汇解释：什么是物联网？例如，IoT可用于阻止对亚马逊热带雨林森林的采伐。一家叫做Cargo Tracck的巴西本地服务公司将来自安全公司Gemalto的M2M传感器放在三个受保护的区域。但有树木砍掉或移动时，执法系统将接收到GPS位置信息，允许当局追踪非法移动的树木。有分析师解释IoT使用爱疯手机打比方。托管在云中的分散的第三方应用能够连接，用户能从设备访问所有类型的数据，物联网如何发挥效用？虽然在封闭网络中将IoT看作M2M通信，但这个模式真是只是物联网。有了物联网，按照具体目的部署应用，在网络之外不会相互影响。真实的IoT用于不同应用部署用于不同目的，从受监控机器与对象收集来的数据可用于第三方应用。对IoT的期望是能提供来自封闭信息孤岛的更多信息。对于运行在数据中心的IoT，来自竞争厂商的平台能与其他平台通行。这需要标准API，让所有厂商与设备都能插入，对系统接口与各种设备也是如此。IBM在二月发布了其IoT协议，叫做Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)，这是个开放的标准。可帮助很多厂商参与到IoT中。（系统集成商）如惠普、IBM与其他厂商开始开放其系统，减少各种限制，因为电信运营商允许不同网络都成为IoT生态系统一部分。但这样的愿景还需要些时间才能实现。同时，大量平台充当着管道的作用，连接来自不同厂商的系统，这样便于通信与管理。Xively Cloud Services就是这样一个平台，它是LogMeIn Inc的公共IoT平台即服务产品。可允许IT设计、制模并投入生产任何英特网连接设备。例如，需要监控能源使用的公司可能使用封闭的厂商专有系统。

TencentOS tiny 提供业界最精简的RTOS内核，最少资源占用为RAM 06 KB，ROM 18 KB。对于复杂的任务管理、实时调度、时间管理、中断管理、内存管理、异常处理等功能，TencentOS tiny都可支持。

腾讯 科技 讯 9月18日消息，腾讯宣布将开源自主研发的轻量级物联网实时 *** 作系统TencentOS tiny。相比市场上其它系统，腾讯TencentOS tiny在资源占用、设备成本、功耗管理以及安全稳定等层面极具竞争力。该系统的开源可大幅降低物联网应用开发成本，提升开发效率，同时支持一键上云，对接云端海量资源。

据权威资料显示，全球物联网市场规模发展迅猛，2018年，仅国内物联网市场容量已经超过1万亿，预计2020年国内物联网市场容量可望超过15万亿。作为物联网整个产业链重要一环，终端侧物联网 *** 作系统由于直接对接底层物联网设备，已经成为构建整个物联网生态的关键。

腾讯物联网团队表示：“将腾讯自主研发的物联网 *** 作系统TencentOS Tiny开源，不仅可以将腾讯在物联网领域的技术和经验和全球开发者分享，还能够汲取全球物联网领域的优秀成果和创新理念，最终推动整体物联网生态的繁荣以及万物智联时代的到来。”
腾讯云构筑起全链条IoT云开发能力

在全面上云的背景下，物联网设备也不例外。借助TencentOS tiny提供的更简单的软件接口，亿级物联网设备上云的门槛降降进一步降低，从而帮助物联网开发者能够更便捷的使用云端海量的计算、存储资源，以及先进的AI和大数据算法模型，有效支撑众多前沿物联网技术在智慧城市、智能家居、智能穿戴、车联网等行业的加速落地。

同时，随着TencentOS tiny的开源，结合腾讯云物联网开发平台IoT Explorer，加上之前已经建设完成的国内最大规模LoRa网络，腾讯云物联网已经彻底打通从芯片通讯开发、网络支撑服务，物理设备定义管理，数据分析和多场景应用开发等一站式、全链条IoT云开发服务能力，物联网开发将变得更为简单、高效。

近年来，腾讯在开源上的步伐不断加快，截至9月，腾讯自主开源项目已达84个，Star数超过24万。在物联网领域，腾讯不仅通过开源和开放持续构建良性的物联网生态体系，在产品易用性和开发效率上，腾讯物联网团队也都做了许多针对性优化。

体积

最小仅18KB

、功耗

最低2微安

TencentOS tiny 提供业界最精简的RTOS内核，最少资源占用为RAM 06 KB，ROM 18 KB。在类似烟感和红外等实际场景下，TencentOS tiny 的资源占用仅为：RAM 269 KB、ROM 1238 KB，极大地降低硬件资源占用。同时，看似“麻雀虽小”，却“五脏俱全”。对于复杂的任务管理、实时调度、时间管理、中断管理、内存管理、异常处理等功能，TencentOS tiny都可支持。

在功耗上，TencentOS tiny还应用了高效功耗管理框架，可以针对不同场景降低功耗。比如TencentOS tiny内部的定时机制在发现业务没有运行的时候，会自动启动休眠状态，有效降低功耗。根据实测的数据显示，TencentOS tiny最低的休眠功耗仅有2微安。开发者也可以根据业务场景选择可参考的低功耗方案，降低设备耗电，延长设备寿命。

独具创意的调试功能，助力开发者快速排障

由于很多物联网的终端设备在实际场景下，位于荒郊野外或者很远的地方，出现问题的时候非常难定位。为了能够减少这个问题，当终端出现问题的时候，TencentOS tiny会把一些故障信息记录下来，当它再重启的时候首先把错误数据上报云端，这个功能极大的方便了开发者查找故障原因。从而远在千里之外，就可以快速排除故障。

另外，TencentOS tiny的内核以及其上层的物联网组件框架，都做了高度解耦，保证和其它模块之间连接的适配。同时，TencentOS tiny 还提供多种编译器快速移植指南和移植工具，帮助开发者向新硬件开发板的一键移植，省时省力，有效提升开发效率。

目前，TencentOS tiny已支持意法半导体、恩智浦、华大半导体、瑞兴恒方、国民技术等主流厂商多种芯片和模组。

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