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IOTDAE數(shù)據(jù)采集智慧終端服務為先「斯蒂爾曼」

發(fā)布時間:2021-04-09 09:16  

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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。

這就是說,城市將能夠實現(xiàn)自動化、遠程管理,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),溫度調節(jié)系統(tǒng),燈光系統(tǒng),甚至咖啡機都可以為你的使用習慣和模式收集數(shù)據(jù)。設置語音控制設備后,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)有助于推動機器學習。

該 MQTT協(xié)議能為大量低功率、不可靠運行網(wǎng)絡環(huán)境的物聯(lián)網(wǎng)設備提供通信i保障。在移動互聯(lián)網(wǎng)領域, Android應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)關鍵的數(shù)據(jù)類型,物聯(lián)網(wǎng)的zui終目標之一就是節(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)應用中發(fā)揮作用。能量采i集器也是物聯(lián)網(wǎng)的重要設備之一。

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重要。

連通性:速度需求

對于具有多種 IoT設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)基礎設施必須建立起來,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,然后用來改進應用程序、業(yè)務流程和生產(chǎn)等。多種類型的數(shù)據(jù)分析可用:

標準分析:標準分析是用來分析特定情況下應該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預測分析的結合。規(guī)范分析在商業(yè)應用中可以幫助解釋大量的信息,從而得到更加準確的結論。

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系;泊車應用、智能汽車和作物規(guī)劃都從空間分析的應用實例中獲益。

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

如果企業(yè)把 IT和 OT結合起來,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)行機構的數(shù)據(jù)進行分析可以立即得到結果,但不能得到深度結果。當數(shù)據(jù)分析越來越接近云端或遠程數(shù)據(jù)中心時,計算結果的深度會增加,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、關鍵任務 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)組織正在轉向邊緣即服務產(chǎn)品。