物联网的四大计算基础解析
物联网知识物联网算法的初步了解
物联网知识物联网算法的初步了解物联网知识：物联网算法的初步了解物联网（Internet of Things，简称IoT）是指利用各种传感器、通信技术和互联网等技术手段，将日常生活中的物理对象与互联网进行连接，实现信息的互通和智能化管理的概念。
物联网算法则是指在物联网系统中应用的各种数据处理和决策算法，以实现物联网应用的功能和目标。
一、物联网算法概述物联网算法作为物联网系统的核心组成部分，负责数据的采集、处理、分析和决策等功能。
物联网算法主要分为以下几类：1. 传感器数据处理算法：物联网系统中的传感器负责采集环境和物体的各种数据，而传感器数据处理算法负责对这些数据进行预处理、滤波、降噪和特征提取等操作，以提高数据的准确性和可用性。
2. 数据通信和网络协议算法：物联网系统中的各种设备和传感器之间需要进行数据通信和网络连接，数据通信和网络协议算法负责处理设备之间的通信和数据传输，以确保数据的安全性和稳定性。
3. 数据存储和管理算法：物联网系统产生的数据庞大且多样化，数据存储和管理算法负责对这些数据进行存储、索引和管理，以便后续的数据分析和应用。
4. 数据分析和挖掘算法：物联网系统中的数据分析和挖掘算法负责对大量的数据进行分析、建模和预测，以发现潜在的规律和价值，为决策提供支持。
5. 决策与控制算法：物联网系统中的决策与控制算法负责根据数据分析的结果，进行决策和控制，如自动调节温度、控制设备运行状态等。
二、常见的物联网算法1. 机器学习算法：机器学习算法是物联网应用中常用的算法之一，通过对大量的数据进行训练和学习，可以提取数据中的规律和特征，实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是从大量的数据中挖掘出有用的信息和模式的算法，可以用于物联网系统中的数据分析和预测。
常见的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等。
3. 最优化算法：最优化算法是针对特定的优化问题，通过寻找最优解来优化系统的性能和效率。
【物联产业】解构物联网要懂这四张网感知、传输、平台和应用
【物联产业】解构物联网要懂这四张网感知、传输、平台和应用物联产业解构物联网要懂这四张网感知、传输、平台和应用物联网是指通过互联网将日常生活中的各种物体与设备连接起来，实现智能化管理和互联互通的一种新兴技术。
在物联产业的发展过程中，有四个关键要素：网感知、网传输、网平台和网应用。
本文将围绕这四个要素进行解构，以便更好地了解物联网的运行机制和应用价值。
一、网感知网感知是物联网的基础要素之一，它指的是通过传感器、识别技术等手段，实时感知和采集周围环境的各种信息。
这些信息可以包括温度、湿度、光照强度、运动状态等等。
感知数据的准确性和实时性对于物联网的正常运行具有重要影响。
以家庭智能化为例，通过安装各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器等，可以实时监测家庭的温度、湿度和火灾等情况，为居民提供更安全、舒适的生活环境。
二、网传输网传输是指将感知到的数据通过网络传输到云端或其他设备中进行存储和分析的过程。
在物联网中，数据的传输需要考虑传输的速度、稳定性和安全性。
常见的传输方式包括有线传输和无线传输。
无线传输方式具有灵活性高、安装便捷等优点，适用于移动设备和跨地域的数据传输。
而有线传输方式则具有传输速度快、稳定性高等优点，适用于对数据传输速度有较高要求的场景。
通过合理选择传输方式可以保证数据的及时性和准确性，为后续的数据分析和决策提供必要的支持。
三、网平台网平台是实现物联网功能的关键环节，它是连接物联设备和应用程序之间的桥梁。
网平台主要负责数据的存储、处理和分发。
在实践中，网平台往往具备云计算、大数据分析和人工智能等先进技术，以满足不同场景下的需求。
通过网平台，物联设备上的感知数据可以被及时存储、处理和分析，为用户提供精准的服务和决策支持。
例如，在智慧城市建设中，通过网平台可以对交通状况、环境质量等信息进行实时监测和分析，为城市管理者提供决策依据，同时，也为市民提供更加便利和高效的出行体验。
四、网应用网应用是物联网的价值体现，它是通过对感知数据的分析和应用，实现智能化管理和服务的过程。
物联网技术基础
物联网技术基础物联网技术作为现代科技的发展趋势，正逐渐渗透进各个领域，改变着人们的生活方式和工作方式。
本文将从物联网的定义、技术组成、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨，旨在介绍物联网技术的基础知识和相关概念。
一、物联网的定义物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网连接和交互的物品间构成的庞大网络。
它利用传感器、射频识别技术、互联网通信协议、人工智能等技术手段，将各种感知设备、无线通信设备、网络设备和计算设备相互连接，实现物与物之间、物与人之间的智能交互和信息共享。
二、物联网技术的组成1. 传感器技术：物联网的核心组成部分之一是传感器技术。
传感器能够感知物理量，将物理量转换为电信号，并传递给物联网系统。
例如温度传感器、湿度传感器、光感传感器等，它们能够实时感知环境变化。
2. 通信技术：物联网中需要实现设备之间的通信和连接。
目前常用的物联网通信技术有WiFi、蓝牙、ZigBee等。
这些技术能够实现设备之间的无线互联，将感知到的数据传输给物联网系统。
3. 云计算技术：物联网需要处理海量的数据，并进行存储和分析。
云计算技术为物联网提供了庞大的计算和存储能力，能够实现大规模数据的处理和应用。
4. 大数据分析技术：物联网中的数据量庞大且多样化，需要进行有效的分析和挖掘。
大数据分析技术可以对物联网中的数据进行深入挖掘，发现隐藏在数据中的规律和价值。
三、物联网技术的应用领域1. 智能家居：物联网技术将各种家电设备、安防设备、照明设备等连接到一起，实现智能化的管理和控制。
通过手机App或语音控制，用户可以随时随地对家居设备进行控制，提升居住的舒适度和便利性。
2. 工业自动化：利用物联网技术，可以实现工业设备的远程监控和智能化控制。
通过传感器感知生产环境，及时发现问题并作出相应调整，提高生产效率和产品质量。
3. 智慧交通：物联网技术应用于交通领域，可以实现交通管理的智能化。
通过车联网技术，实现车辆之间、车辆与交通设施之间的互联互通，提高交通流畅度和车辆安全性。
物联网典型的四层架构分析
物联网典型的四层架构分析什么是物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分。
其英文名称是TheInternetofthings。
顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思：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。
因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
在现阶段，物联网是借助各种信息传感技术和信息传输和处理技术，使管理的对象（人或物）的状态能被感知、能被识别，而形成的局部应用网络;在不远的将来，物联网是将这些局部应用网络通过互联网和通信网连接在一起，形成的人与物、物与物相联系的一个巨大网络，是感知中国、感知地球的基础设施。
物联网组成部分1、传感器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。
传感器在日常生活生产中很常见，它可以把一些物理量的变化变为电信号的变化。
例如话筒和喇叭就是一对语音传感器。
除日常会用到的传感器之外，传感器还有很多种类。
这些传感器很少被用到，因而它们的价格很高，正是这个原因阻碍了物联网络的发展。
传感器可以是声、光、压力、震动、速度、重量、密度、硬度、湿度、温度、图像、语音、电波、化学；或者是气体的流速、流量、气压、成分；或是液体的流速、流量、成分；或是固体的数量、重量、硬度等。
2、电子标签（ID）电子标签是上个世纪新发展起来的技术，已经获得了很多应用，例如超市用于标识商品的条形码。
现有的电子标签有条形码、二维码、磁卡、接触式IC卡、。
物联网的技术体系架构有哪些
当前随着云计算、大数据和人工智能的发展，物联网的知识体系也得到了丰富和发展，总体上涉及到六大方面内容，分别是设备、网络、物联网平台、数据分析、人工智能（应用）和安全。
物联网知识的第一层是设备层，设备层涉及到嵌入式编程技术，经过多年的发展，嵌入式编程已经深入到诸多行业领域。
在5G通信的推动下，未来更多的设备可以连接到物联网体系中，所以嵌入式编程的范围也会得到一定程度的拓展。
早期的设备主要以各种传感器为主，目前设备的边界已经逐渐拓展到更大的领域。
物联网平台知识是物联网技术体系的重要组成部分，目前物联网平台的相关技术依然处在成熟的过程中，由于物联网平台目前与行业应用领域的关系比较密切，所以物联网平台未来向行业领域垂直发展将是一个重要的趋势。
物联网平台与云计算有紧密的联系，同时物联网平台的解决方案中还包括边缘计算的相关内容，未来云计算与边缘计算的结合将为物联网提供更加丰富的解决方案。
物联网的数据分析层涉及到大数据相关技术，而且物联网的数据分析与传统的结构化数据分析具有较大的不同，一方面物联网的数据量更大，这对数据分析效率提出了更高的要求，另一方面物联网的数据类型更加丰富，数据分析的难度也有了较大幅度的提升。
物联网的应用层主要涉及到人工智能技术，物联网也是人工智能产品重要的落地应用场景，所以未来物联网与人工智能技术的结合会越来越紧密。
扩展资料：物联网特征：物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。
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 [5] 。
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。
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。
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。
根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:(1)获取信息的功能。
物联网计算架构、分层及典型组网拓扑
物联网计算架构、分层及典型组网拓扑物联网（Internet of Things）简称：IoT，是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，被广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网大事件- NB-IoT标准演进窄带蜂窝物联网通信技术NB-IoT标准从2015年9月正式立项，于2016年6月核心标准冻结。
物联网大事件 -软银收购ARM2016年7月18日，日本软银集团和英国ARM公司共同宣布，双方达成协议，软银集团以243亿英镑（折合人民币2028亿元，折合日元3.3万亿）收购ARM。
物联网(Internet Of Things)概念最早于1999年由美国MIT提出，早期的物联网是指依托RFID（Radio Frequency Identification）技术和设备，按约定的通信协议与互联网结合，使物品信息实现智能化识别和管理，实现物品信息互联、可交换和共享而形成的网络。
通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的层次划分感知识别层感知层负责信息收集和信号处理。
通过感知识别技术，让物品“开口说话、发布信息”，这是物联网区别于其他网络的最独特部分。
感知识别层的信息生成设备，既包括采用自动生成方式的RFID电子标签、传感器、定位系统等部分，还包括采用人工生成方式的各种智能设备，例如智能手机、PDA、多媒体播放器、笔记本电脑等。
感知识别层位于物联网四层模型的最底端，是所有上层结构的基础。
网络构建层其直接通过现有的互联网、移动通信网、卫星通信网等基础网络设施，对来自感知识别层的信息进行接入和传输。
在物联网四层模型中，网络构建层接驳感知识别层和平台管理层，具有强大的纽带作用。
物联网体系结构PPT通用课件
1.1 物联网概念
• 物联网的概念是由麻省理工学院Auto-ID研究中心于 1999年提出的。当时基于互联网、RFID技术、EPC 标准，在计算机互联网的基础上，利用射频识别技 术、无线数据通信技术等，构造了一个实现全球物 品信息实时共享的实物互联网。
1.2 物联网定义
目前较为公认的物联网的定义是：
2.3.5 产品电子代码EPC
• EPC系统（物联网）是在计算机互联网和射频技术 RFID的基础上，利用全球统一标识系统编码技术 给每一个实体对象一个唯一的代码，构造了一个实 现全球物品信息实时共享的实物互联网“Internet of things”。
2.3.5 产品电子代码EPC
• EPC 系统主要由如下六方面组成： （1） EPC编码标准 （2） EPC 标签 （3） 识读器 （4） Savant (神经网络软件) （5） 对象名解析服务(Object Naming Service：ONS) （6） 实体标记语言（Physical Markup Language PML）
1.2 物联网定义
• 物联网中的“物”的涵义要满足以下条件才能够被纳 入“物联网”的范围： ① 要有相应信息的接收器； ② 要有数据传输通路； ③ 要有一定的存储功能； ④ 要有CPU；
1.2 物联网定义
⑤ 要有操作系统； ⑥ 要有专门的应用程序； ⑦ 要有数据发送器； ⑧ 遵循物联网的通信协议； ⑨ 在世界网络中有可被识别的唯一编号。
2.3.1 RFID技术
RFID标签打印机
2.3.1 RFID技术
感应式读写器
2.3.1 RFID技术
• RFID工作原理 标签进入磁场后，接收解读器发出的射频信号，凭借感 应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息 (Passive Tag，无源标签或被动标签)，或者主动发送某 一频率的信号(Active Tag，有源标签或主动标签)；解读 器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据 处理。
物联网的结构体系
物联网的结构体系物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过将传感器、无线通信技术、云计算、大数据等技术与物体连接起来，实现物理世界与数字世界的互联互通。
物联网的快速发展使得各行各业都纷纷应用其技术，从而构建起复杂而庞大的结构体系。
本文将从物联网的组成部分、网络架构、数据处理和应用层面等方面进行论述，揭示物联网的结构体系。
一、物联网的组成部分物联网的组成部分包含物体、传感器、网络和应用四个主要方面。
1. 物体物体是指连接到网络中的实体，包括各类设备、传感器、智能终端等。
这些物体能够感知、收集和处理数据，并通过网络与其他物体进行通信。
2. 传感器传感器是物联网中的关键技术之一，用于感知物理世界的各种信息，如温度、湿度、光强等。
传感器能够将感知到的数据转换成可传输的数字信号，并通过网络发送到其他设备进行处理。
3. 网络物联网的网络是实现物体之间互联互通的基础设施。
它包括传输介质、通信协议和网络拓扑结构等要素。
常用的物联网网络包括无线传感网、蜂窝网络、以太网等。
4. 应用物联网应用是物联网的核心价值所在，它通过对感知数据的分析和处理，实现对物体的远程监控、智能控制和数据分析。
物联网应用广泛应用于智慧城市、智能交通、农业环保等领域。
二、物联网的网络架构物联网的网络架构是指物体之间的连接方式和关系。
常见的物联网网络架构有集中式架构、边缘计算架构和分布式架构。
1. 集中式架构集中式架构是指物联网中心节点负责接收、处理和分发感知数据。
这种架构适用于规模较小、数据量较少的场景，但缺点是中心节点容易成为单点故障。
2. 边缘计算架构边缘计算架构是指将计算任务从云端下沉到网络边缘，实现数据近端处理和响应。
这种架构具有低延迟、高可靠性的优势，并适用于物联网应用对实时性和隐私保护要求较高的场景。
3. 分布式架构分布式架构是指将计算和存储任务分发到多个节点中进行处理。
这种架构具有高可伸缩性和高容错性的特点，能够满足大规模物联网应用的需求。
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物联网的四大计算基础解析
从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。
当开始将物联网与OT和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。
在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。
大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。
数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。
大多数数据处理的支持者都支持云模型，即总是应该向云发送一些东西。
这也是第一种物联网计算基础。
下面就随着物联网解决方案供应商云里物里科技一起来看下这四大基础计算的详细介绍。
1．物联网的云计算
通过物联网和云计算模型，基本上推动和处理你的感官数据在云。
你有一个摄入模块，它可以接收数据并存储在一个数据湖（一个非常大的存储器），然后对它进行并行处理（它可以是Spark，Azure HD Insight，Hive，等等），然后使用快节奏的信息来做决定。
自从开始构建物联网解决方案，现在有了许多新的产品和服务，可以非常容易地做到这一点：
可以使用AWS Kinesis和Big data lambda services
可以利用Azure的生态系统，让构建大数据能力变得极其容易
或者，可以使用像Google Cloud产品这样的工具如Cloud IoT Core
在物联网中面临的一些挑战是：
私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌，微软，亚马逊等感到不舒服
延迟和网络中断问题
增加了存储成本、数据安全性和持久性
通常，大数据框架不足以创建一个能够满足数据需求的大型摄入模块
2．面向物联网的雾计算
通过雾计算，可以变得更加强大。
雾计算使用的是本地处理单元或计算机，而不是将数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。
4－5年前，还没有像Sigfox和LoraWAN那样的无线解决方案，BLE也没有mesh 或远程功能。
因此，必须使用更昂贵的网络解决方案，以确保能够建立一个安全，持久的连接到数据处理单元。
这个中心单元是解决方案的核心，很少有专业的解决方案提供商。
从实施一个雾网络中可以了解到：
这并不是很简单，需要知道和理解很多事情。
构建软件，或者说在物联网上所做的，是更直接和开放的。
而且，当把网络当成一道屏障时，它会降低速度。
对于这样的实现，需要一个非常大的团队和多个供应商。
通常也会面临供应商的锁定。
OpenFog是一个由著名业内人士开发的专为雾计算架构而设计的开放雾计算框架。
它提供了用例，试验台，技术规格，还有一个参考体系结构。
3．物联网边缘计算
物联网是关于捕捉微小的交互作用，并尽可能快地做出反应。
边缘计算离数据源最近，能够在传感器区域应用机器学习。
如果陷入了边缘和雾计算的讨论，应该明白，边缘计算是所有关于智能传感器节点的应用，而雾计算仍然是关于局域网络，可以为数据量大的操作提供计算能力。
像微软和亚马逊这样的行业巨头已经发布了Azure IoT Edge和AWS Green Gas，用于提高物联网网关和传感器节点上的机器智能，这些网关和传感器节点拥有良好的计算能力。
虽然这些都是非常好的解决方案，可以让工作变得非常简单，但是它显著地改变了从业者所知道和使用的边缘计算的含义。
边缘计算不应该要求机器学习算法在网关上运行来构建智能。
2015年，Alex在ECI 会议上谈到了嵌入式人工智能在神经记忆处理器上的工作：
真正的边缘计算将发生在这样的神经元装置上，它们可以预装机器学习算法，服务于单一的目的和责任。
那会很棒吗？让我们假设仓库的结束节点可以对很少的几个关键字符串执行本地NLP，这些关键字符串构成密码，比如＂芝麻开门＂！
这种边缘设备通常有一个类似神经网络的结构，所以当加载一个机器学习算法的时候，基本上就是在里面燃烧了一个神经网络。
但这种燃烧是永久性的，无法逆转．有一个全新的嵌入式设备空间，可以在低功率传感器节点上促进嵌入式边缘智能。
4．物联网的MIST计算
可以做以下事情来促进物联网的数据处理和智能化：
基于云计算的模型
基于雾的计算模型
边缘计算模型
这里有一种计算机类型，它补充了雾和边缘计算，使它们变得更好，而不需要再等上年。
可以简单地引入物联网设备的网络功能，分配工作负载，既没有雾也没有边缘计算提供的动态智能模型。
建立这种模式可以带来高速的数据处理和智能提取的设备，具有256kb的内存大小和～100kb/秒的数据传输速率。
对于Mesh网络，肯定会看到这样一个计算模型的促进者，会有人提出一个更好的基于MIST系统的模型，可以很容易地使用它。