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數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-4000服務(wù)至上「在線咨詢」

發(fā)布時(shí)間:2021-04-05 15:12  

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斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-4000

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是什么?

近幾年來,被稱為物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)網(wǎng)對(duì)象系統(tǒng)發(fā)展迅速,任何物理對(duì)象都可以成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分。全世界估計(jì)在2021年擁有350億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。另外,在2025年,來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)將達(dá)到79.4 ZB。很明顯,來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)加劇了問題。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集以多種方式影響大數(shù)據(jù):在很多方面,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比其他類型的數(shù)據(jù)更為豐富。因?yàn)閭鞲衅骺梢耘c任何物理設(shè)備相連,所以物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是多種多樣的,也是精細(xì)的,這就意味著企業(yè)可以獲得更多關(guān)于其商業(yè)運(yùn)作的數(shù)據(jù)。

安全是實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的首要任務(wù)。在很多物聯(lián)網(wǎng)部署中,需要結(jié)合使用公共和私人數(shù)據(jù)源,但如何才能安全地管理數(shù)據(jù)?有些數(shù)據(jù)將與關(guān)鍵任務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)作(例如交通流量、能源和供水基礎(chǔ)設(shè)施)相關(guān)。另外,還有一些由中央政府、地方當(dāng)局和公共機(jī)構(gòu)發(fā)布的公共領(lǐng)域或“公開”數(shù)據(jù),包括環(huán)境(天氣、水災(zāi)、空氣質(zhì)量)、交通(機(jī)場(chǎng)、道路、電動(dòng)汽車、停車場(chǎng)、公交)、城鎮(zhèn)和城市(住房、城市規(guī)劃、休閑、廢物和能源)、教育、健康(醫(yī)院、醫(yī)i療表現(xiàn))等等。

在此情況下,需要中間件,它可以對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的分割,并確定合適的通信優(yōu)先級(jí),以便將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、高i效地路由到合適的存儲(chǔ)庫(kù)和分析引擎。數(shù)據(jù)收集得越多,挑戰(zhàn)越大。它要求一個(gè)綜合的數(shù)據(jù)策略,不僅包括各種數(shù)據(jù)源,而且還包括引入數(shù)據(jù)的途徑和收集數(shù)據(jù)的方法。







自動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)裝置管理

要處理的大量設(shè)備使管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得復(fù)雜起來。但由于每一種設(shè)備都有自己的弱點(diǎn),因此持續(xù)管理是必須的。班森·陳建議:“使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理和自動(dòng)化工具,網(wǎng)絡(luò)中的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備越多,管理就越困難。使用自動(dòng)化工具可以簡(jiǎn)化管理流程,減少設(shè)備的差錯(cuò)和遺漏,并確保所有操作在所有設(shè)備上的一致性。

管理zui起碼意味著在部署前要設(shè)置足夠嚴(yán)格的安全級(jí)別,定期檢查和更新固件,并且盡量使用安全補(bǔ)丁。另外,在設(shè)備壽命結(jié)束時(shí),要更換它。物聯(lián)網(wǎng)安全實(shí)踐和工具在不斷發(fā)展,定期檢查系統(tǒng)是保證設(shè)備分布式網(wǎng)絡(luò)安全的唯i一方法。

在此背景下,發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛出臺(tái)戰(zhàn)略規(guī)劃,抓住新一輪信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇。“智慧地球”計(jì)劃以美國(guó)的“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用”為核心,歐盟的“十四點(diǎn)行動(dòng)計(jì)劃”,日本的“U-Japan計(jì)劃”,韓國(guó)的“IT839計(jì)劃”和“u-Korea計(jì)劃”,新加坡的“下一代I-Hub計(jì)劃”,臺(tái)灣的“U-Taiwan計(jì)劃”等等都把物聯(lián)網(wǎng)作為當(dāng)前發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標(biāo)。世界范圍內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量在2017年達(dá)到84億臺(tái),比2016年的64億臺(tái)增加31%,2020年將達(dá)到204億臺(tái)。2018年,制造業(yè)將成為對(duì)物聯(lián)網(wǎng)解決方案投資zui為活躍的行業(yè),總開支預(yù)計(jì)將達(dá)1890億美元,占總開支的24.47%;運(yùn)輸和汽車聯(lián)網(wǎng)、智能建筑等跨行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的開支將分別達(dá)850億美元和920億美元。2018年消費(fèi)者在物聯(lián)網(wǎng)上的花費(fèi)將達(dá)到620億美元,并在第五大行業(yè)中排名第五,主要應(yīng)用包括智能家居,家庭自動(dòng)化,保鮮和智能家電。





利用分析工具對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)分析。利用物聯(lián)網(wǎng)分析,有價(jià)值的信息可以從大量數(shù)據(jù)中提取出來,然后用來改進(jìn)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(cè)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(duì)各種地理模式進(jìn)行空間分析,確定各種物理對(duì)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(shí)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(jìn)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(shí)間和能量的消耗,減少采購(gòu)和管理。常規(guī)系統(tǒng)中,對(duì)傳感器或執(zhí)行機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí),計(jì)算結(jié)果的深度會(huì)增加,但時(shí)間會(huì)增加。近幾年,數(shù)據(jù)分析主要是在云中進(jìn)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。