物联网应用技术(物联网的应用实例)

2022-04-08 14:19:14 admin 673

物联网应用技术

物联网应用技术背后的概念既强大又复杂,为了使物联网难题中的元素完美融合,它们都必须是经过深思熟虑的结构的一部分。这就是物联网应用技术架构进入阶段的地方,尤其是在物联网设备管理方面。

从物联网炒作到物联网现实

在听到“物联网应用技术”这个标语时首先想到的可能是一台智能咖啡机,它甚至在他醒来并意识到之前就知道他早上需要什么样的咖啡。或者,更好的是,一辆具有未来感的自动驾驶汽车在没有“司机”甚至触摸一次方向盘的情况下在物联网应用技术赋能的街道上疾驰而过。

虽然这些充满希望但天真的愿景并不像听起来那么遥远,但物联网应用技术不仅与家庭和城市自动化有关。事实上,它不仅仅是一个流行词,它代表了很多很多。事实上,正如物联网应用技术有能力改变和改善我们的日常生活以及我们作为一个社会的运作方式一样,它也可以改变商业运作的方式,并最终改变我们对几乎所有方面的看法我们的世界。

为什么需要强大的物联网架构?

尽管如此,在谈论物联网应用技术时,人们还是非常关注它的潜力。关于物联网应用技术能够做什么以及它将如何赋予我们生活力量的新闻不断涌现,但对于许多人来说,这些令人振奋的愿景似乎并没有像我们希望的那样迅速转化为现实。然而,巨大的变化确实发生了,但它发生在点点滴滴中,而不是巨大的飞跃中。原因很简单,但它往往远离公众视线:物联网系统固有的多样性扼杀了进步,并经常阻碍万物互联。

为什么需要强大的物联网架构?

作为物联网应用技术面临的两个最大挑战之一(另一个是安全性),碎片化是物联网的核心,因为它旨在连接的事物具有多样性。要将任何物联网系统投入使用,都需要将所有资源、硬件、软件和系统(无论它们有多么不同)整合到一个框架中,以形成一个集成、可靠且具有成本效益的解决方案。简单来说,每个物联网部署都需要一个坚如磐石的物联网架构才能实现其设计目的;该系统的最终效率和适用性在很大程度上取决于所开发基础设施的质量。

物联网架构构建块

虽然每个物联网系统都不同,但每个物联网应用技术架构的基础及其一般数据处理流程大致相同。首先,它由事物组成,这些事物是连接到互联网的对象,它们通过嵌入式传感器和执行器能够感知周围的环境并收集信息,然后将信息传递到物联网网关。下一阶段包括物联网数据采集系统和网关,它们收集大量未处理的数据,将其转换为数字流,对其进行过滤和预处理,以便为分析做好准备。第三层由负责进一步处理和增强数据分析的边缘设备代表。这一层也是可视化和机器学习技术可能介入的地方。在那之后,数据被传输到可以基于云或本地安装的数据中心。这是存储、管理和深入分析数据以获得可行见解的地方。

这些是详细描述的物联网应用技术架构的四层:

3 层物联网架构

事物、传感器和控制器

作为每物个联网系统的基础,连接的设备负责提供物联网应用技术的本质,即数据。为了获取外界或物体本身的物理参数,他们需要传感器。这些可以嵌入到设备本身中,也可以作为独立对象实现以测量和收集遥测数据。例如,考虑农业传感器,其任务是测量空气和土壤温度和湿度、土壤 pH 值或作物暴露于阳光下的参数。

该层的另一个不可或缺的元素是执行器。通过与传感器密切合作,它们可以将智能对象生成的数据转化为物理动作。让我们想象一个配备了所有必要传感器的智能浇水系统。根据传感器提供的输入,系统实时分析情况并命令执行器打开位于土壤湿度低于设定值的地方的选定水阀。阀门保持打开状态,直到传感器报告值恢复为默认值。显然,所有这一切都是在没有任何人为干预的情况下发生的。

同样重要的是,连接的对象不仅应该能够与其相应的网关或数据采集系统进行双向通信,而且还应该能够相互识别和交谈以收集和共享信息并实时协作以利用整个部署的价值。特别是在资源受限和电池供电的设备的情况下,实现这一点并非易事,因为这种通信需要大量的计算能力并消耗宝贵的能量和带宽。因此,一个健壮的架构只有在使用适合用途、安全和轻量级的通信协议时才能实现有效的设备管理,例如轻量级 M2M它已成为管理低功耗轻量级设备的领先标准协议,这些设备在许多物联网应用技术用例中都很典型

 

事物、传感器和控制器

网关和数据采集

尽管该层仍然与给定设备上的传感器和执行器紧密相连,但必须将其描述为一个单独的物联网架构阶段,因为它对于数据收集、过滤和传输到边缘基础设施和基于云的平台的过程至关重要. 考虑到百万设备部署可能产生的大量输入和输出,数据的聚合、选择和传输能力应该成为人们关注的焦点。作为连接的事物与云和分析之间的中介,网关和数据采集系统提供了必要的连接点,将其余层连接在一起。

网关位于 OT 和 IT 世界的边缘,通过将传感器数据转换为易于传输和可用于其他系统组件的格式,促进传感器与系统其余部分之间的通信。更重要的是,他们能够控制、过滤和选择数据,以最大限度地减少需要转发到云端的信息量,这对网络传输成本和响应时间产生积极影响。因此,网关为传感器数据的本地预处理提供了场所,这些数据被压缩成有用的捆绑包,以供进一步处理。

网关支持的另一个方面是安全性。由于网关负责管理双向信息流,借助适当的加密和安全工具,它们可以防止物联网云数据泄露,并降低对物联网设备进行恶意外部攻击的风险。

网关和数据采集

边缘分析

虽然不是每个物联网架构的必然组成部分,但边缘设备可以带来显着的好处,尤其是对大型物联网项目。面对物联网云平台有限的可访问性和数据传输速度,边缘系统可以在物联网数据的处理和分析中提供更快的响应时间和更大的灵活性。由于数据分析的速度是某些工业物联网应用的关键,边缘计算最近在工业物联网应用技术生态系统中的普及率急剧上升。

由于边缘基础设施在物理上可以更靠近数据源,因此它可以更轻松、更快速地实时处理物联网材料并以即时可操作情报的形式提供输出。在这种情况下,只有真正需要云能力才能处理的较大数据块才会被转发到那里。通过最大限度地减少网络暴露,可以显着增强安全性,同时降低功耗和带宽消耗有助于更有效地利用业务资源。

边缘分析

如果说传感器是神经元,网关是物联网应用技术的骨干,那么云就是物联网体内的大脑。与边缘解决方案相反,数据中心或基于云的系统旨在使用强大的数据分析引擎和机器学习机制来存储、处理和分析海量数据以获得更深入的洞察力,而边缘系统永远无法支持。

在过去几年中,云计算的采用率越来越高(尤其是在工业物联网应用技术架构中),它有助于提高生产率、减少计划外停机时间和能源消耗以及许多其他商业利益。

如果配备适当的用户应用程序解决方案,云可以提供商业智能和演示选项,帮助人类与系统交互、控制和监控系统,并根据实时查看的报告、仪表板和数据做出明智的决策。数据中心/云平台

物联网应用技术架构示例

医疗保健是采用物联网技术的主要行业之一。原因是物联网应用技术系统有助于为患者提供高质量的护理,并将其与长期但大量的节省相结合。

在医疗保健领域,关键的物联网应用包括但不限于增强患者和人员的安全和保障,减少不必要的医疗保健成本,以及通过采用物联网赋能的智能医疗和应急系统在适当的时间提供适当的支持.

鉴于未来面临的巨大人口挑战,医疗保健领域最关注的问题之一是老年人护理以及对糖尿病和心脏相关疾病等疾病的监测。因此,预防在为老年患者提供更好的健康方面起着关键作用。因此,难怪物联网在健康监测方面越来越受欢迎,其中可靠性、安全性和实时精确控制是必须的。

老年患者自动监测系统示例需要数据收集和实时分析、用于访问基础设施服务的网络连接以及支持用户界面和显示的应用程序。因此,其架构必须包括用于收集患者数据的身体传感器、用于过滤和转发数据的网关、用于分析数据并将数据无线发送到云端的微控制器或微处理器,以及用于将数据传输到远程位置(如紧急情况)的通信工具用于监控和跟踪目的的服务或医疗保健提供者。

系统的物联网应用技术架构包括三个阶段:物理、通信和应用。第一层具有多传感器网络,可评估患者的重要读数,例如营养、医疗摄入量和身体活动。物理层还包括另一个监控网络,由内部传感器和执行器组成,以维持空气质量、温度,并分析和确定患者的任何危险状况。第二层包括 OT 设备,这些设备收集传感器收集的信息,将其转换为有意义的数据流并将其传输到后端目的地。第三层是使用基于云的数据分析引擎和机器学习机制接收、存储和处理数据的地方。

什么是物联网架构?

提出的医疗保健监控系统必须为不同的用户提供可访问性。例如,医疗保健提供者、患者本人以及任何家庭成员或护理人员。鉴于此,在医疗保健监控中使用物联网应用技术的挑战之一是提供数据安全和隐私。安全性可以通过在传输数据时进行加密来实现。一个例子是使用微处理器,它通过安全套接字层 (SSL) 确保并提供安全的加密通信方法。

结论

如前所述,物联网应用技术架构可能因解决方案而异,但其核心由四个构建块组成,这些构建块对于提供构成可持续物联网应用技术生态系统的基本特性至关重要:功能性、可扩展性、可用性、可维护性和成本效益。这里重要的是不要让自己被物联网架构的复杂性所淹没,不要忽视实施有吸引力和面向未来的物联网项目的可能性。值得注意的是,来自各个行业的许多主要业务参与者越来越关注开发强大的物联网架构,这使他们成功地从数据中榨取更多业务价值,以赋予他们竞争优势并帮助超越他们竞争对手。

虽然在克服物联网应用技术技术碎片化方面确实还有大量工作要做,但回顾过去,很明显,迄今为止已经做了很多努力来整合物联网应用技术所采用的各种技术和标准(例如:LwM2M , oneM2M),并且有希望有一个更加统一和标准化的未来。然而,在这成为现实之前,实现物联网承诺的关键并不一定在于获得单一的物联网技术,而是将所有技术放在一起,以便它们在收集中有效,通过构建强大、面向未来、可扩展且安全的物联网应用技术架构来管理、分析和利用数据。

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