斯蒂爾曼智能科技有限公司——IOTDAE數(shù)據(jù)采集智慧終端

更加智能化的城市

用戶并非物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的唯i一使用者。為了節(jié)省時間和降低成本，城市和企業(yè)將越來越多地采用智能技術(shù)。

這就是說，城市將能夠?qū)崿F(xiàn)自動化、遠(yuǎn)程管理，并通過諸如自動售貨亭、攝像機監(jiān)控系統(tǒng)、自行車租賃站點和出租車等設(shè)備收集數(shù)據(jù)。

AI越來越重要

智能化家庭中控系統(tǒng)，溫度調(diào)節(jié)系統(tǒng)，燈光系統(tǒng)，甚至咖啡機都可以為你的使用習(xí)慣和模式收集數(shù)據(jù)。設(shè)置語音控制設(shè)備后，您可以讓它們記錄您對它們說了什么，并將這些錄音存儲在云中。多數(shù)情況下，收集的數(shù)據(jù)有助于推動機器學(xué)習(xí)。

該 MQTT協(xié)議能為大量低功率、不可靠運行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供通信i保障。在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域， Android應(yīng)用程序的推送功能大多是基于 MQTT協(xié)議實現(xiàn)的，有些即時通訊工具的實現(xiàn)也是基于 MQTT協(xié)議。

MQTT-SN協(xié)定

MQTT-SN (MQTT for Sensor Network)協(xié)議是傳感器版本的 MQTT協(xié)議。盡管 MQTT協(xié)議是輕量的應(yīng)用層協(xié)議，但 MQTT是在 TCP協(xié)議棧之上運行的，而 TCP協(xié)議在一些計算能力和電力都非常有限的設(shè)備上，如傳感器，不太適用。

不管是靜態(tài)的還是動態(tài)的，物聯(lián)網(wǎng)1.0階段數(shù)據(jù)的增長都是線性的，并不代表數(shù)字水平，但由于物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)是連續(xù)不間斷的，所以數(shù)據(jù)的數(shù)量也很大。所以在物聯(lián)網(wǎng)1.0階段，數(shù)據(jù)的壓力是可以控制的，不像宣傳的那么不可計數(shù)和不可控制。

從數(shù)據(jù)的原始性來看，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可分為能源數(shù)據(jù)、資產(chǎn)屬性數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、信號數(shù)據(jù)等幾類。能量資料：指能消耗的相關(guān)資料，或計算能量消耗所需的資料，如電流、電壓、功率因數(shù)、頻率、諧波等。能量數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)類型，物聯(lián)網(wǎng)的zui終目標(biāo)之一就是節(jié)能，然后才能獲得能量數(shù)據(jù)，了解能量數(shù)據(jù)，分析能量數(shù)據(jù)，才能在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中發(fā)揮作用。能量采i集器也是物聯(lián)網(wǎng)的重要設(shè)備之一。

對于這種快速增長的需求，自動化有助于提高零部件的移動速度。自動 IoT設(shè)備(如機器人或自動駕駛汽車)能幫助你從工廠到達門口。因為這些設(shè)備都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)量，并且依賴于不斷增加的數(shù)據(jù)量，所以存儲在數(shù)據(jù)旅程的每一步上至關(guān)重要。

連通性：速度需求

對于具有多種 IoT設(shè)備的多用戶用戶來說，連接速度、可靠性和大帶寬在今天的新世界中越來越重要。有能力在需要的時候訪問數(shù)據(jù)和快速獲得洞察力是非常重要的。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施必須建立起來，以確保數(shù)據(jù)能夠在需要的時候和地方被傳送，接收，存儲和分析。越接近來源，延遲時間越短，這意味著更快的洞察力和價值。

利用分析工具對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)進行分析，從而進行物聯(lián)網(wǎng)分析。利用物聯(lián)網(wǎng)分析，有價值的信息可以從大量數(shù)據(jù)中提取出來，然后用來改進應(yīng)用程序、業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)等。多種類型的數(shù)據(jù)分析可用：

標(biāo)準(zhǔn)分析：標(biāo)準(zhǔn)分析是用來分析特定情況下應(yīng)該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預(yù)測分析的結(jié)合。規(guī)范分析在商業(yè)應(yīng)用中可以幫助解釋大量的信息，從而得到更加準(zhǔn)確的結(jié)論。

SpaceAnalytics：該方法用于分析基于位置的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應(yīng)用。對各種地理模式進行空間分析，確定各種物理對象之間的空間關(guān)系；泊車應(yīng)用、智能汽車和作物規(guī)劃都從空間分析的應(yīng)用實例中獲益。

在安全和網(wǎng)絡(luò)支持方面， OT與 IT合作。軟體與資料融合，邊緣資料直接進入 IT系統(tǒng)，例如預(yù)算管理。集成了 OT和 IT功能的物理設(shè)備，包括路由器，控制系統(tǒng)等。

如果企業(yè)把 IT和 OT結(jié)合起來，就能減少空間、時間和能量的消耗，減少采購和管理。常規(guī)系統(tǒng)中，對傳感器或執(zhí)行機構(gòu)的數(shù)據(jù)進行分析可以立即得到結(jié)果，但不能得到深度結(jié)果。當(dāng)數(shù)據(jù)分析越來越接近云端或遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心時，計算結(jié)果的深度會增加，但時間會增加。近幾年，數(shù)據(jù)分析主要是在云中進行，但云的功能已經(jīng)轉(zhuǎn)向了邊緣。在數(shù)據(jù)中心中，企業(yè)組織面臨著前所未i有的挑戰(zhàn)，如帶寬限制、關(guān)鍵任務(wù) OT系統(tǒng)、惡劣的物理環(huán)境、不可靠的連接和不斷增加的安全漏洞。為了管理這些困難，企業(yè)組織正在轉(zhuǎn)向邊緣即服務(wù)產(chǎn)品。