物联网系统技术方案 南京绛门通讯科技股份有限公司 2016年12月
目录 一.前言 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.设计原则 (4) 1.3.系统分析 (5) 系统说明 (5) 运行环境与开发模式的选择 (5) 可行性分析 (7) 四大特点 (8) 二.解决方案 (8) 2.1.总体方案设计 (8) 系统框架结构 (8) 总体系统架构 (10) 系统组网图 (11) 物理组网图 (12) 系统总体功能构架 (12) 2.2.应用层功能需求详细设计 (12) 登陆 (12) 采集设备管理 (13) 监控管理 (14)
告警管理 (15) 统计分析 (15) 系统管理 (16) 2.3.基础层功能设计 (16) 身份认证 (16) 账户管理 (17) 权限管理 (17) 提醒机制 (17) 日志管理 (17) 三.关键性技术 (18) 3.1.系统技术架构方面的技术路线 (18) 3.2.Mysql集群部署 (19) 3.3.Nginx负载均衡 (20) 3.4.地图接口/工作流引擎集成/报表工具 (21) 四.性能配置 (21) 4.1.业务指标 (21) 4.2.性能指标 (22) 五.软硬件配置清单 (22) 5.1.软件方案 (22) 5.2.硬件方案 (23)
六.项目资金预估 (24) 七.项目实际计划 (24) 一. 前言 1.1.建设背景 物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的2.7%、22.0%、33.1%、37.5%和4.7%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。 1.2.设计原则 1、基础性和整体性 整个系统的各种软件应符合国际、国家及行业相关标准。 2、技术的先进、实用性 目前技术发展迅速，本系统需要考虑未来的扩展性，在采用的技术方面应体现先进、实用，才能确保本项目建设结束后相当一段时间内技术不落后。 由于此项目是工程建设项目，不是科研项目，所以使用先进技术并不能使用未经验证的、不成熟的技术和概念，而是以先进的、成功的理念为核心的成熟技术的组合。 3、系统的开放性、可扩展性和安全性 开放的结构意味着通信协议的开放和数据与数据结构的开放和共享。通信协议开放，系统接口透明，便于与其它系统组网，实现系统的集成与资源共享；数据与数据
物联网数据挖掘模型的研究 中国宁波，浙江大学宁波理工学院Shen Bin 中国杭州，浙江大学管理学院Liu Yuan，Wang Xiaoyi 摘要——在这篇论文中，我们提到了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。其中，多层数据挖掘模型包含四层：1）数据收集层，2）数据管理层，3）事件处理层，4）数据挖掘服务层。分布式数据挖掘模型可以解决数据存放在不同地点的问题。基于网格的数据挖掘模型使网格框架实现数据挖掘功能。多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。 关键词——物联网，数据挖掘模型，RFID技术 一、介绍 物联网（IOT）是下一代网络，包含上万亿节点来代表各种对象，从无所不在的小型传感器设备，掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群[23]。它是继电脑和网络革命之后的又一场科技革命。它集成了新的计算和通讯技术（如传感器网络，RFID技术，移动技术，实时定位，普遍存在计算和IPV6等）和建立下一代互联网的发展方向。IOT是IBM公司提出的智能星球的核心。物联网的智能对象（如传感器输入、制动器等）可以通过基于新信息和通讯技术的网络来通信。 S. Haller等人[2]提出了如下的定义：“它是这样的一个世界，物理对象可以无缝集成到信息网络，并且可以成为业务流程的积极参与者。服务可以在网络中影响到这些‘智能对象’，找到他们的国家以及与他们向关联的任何问题，并能考虑到安全和隐私问题。” 刘教授[3]从技术和经济的角度提出了对于IOT的想法：“从技术的角度上讲，IOT是传感器网络的集成，包括RFID和无所不在的网络。从经济的角度来看，这是一个开放的观念，集成了新的相关科技和应用，产品和服务，生产和市场。” 物联网将会产生大量的信息。让我们举一个例子，将超市引入一个采用RFID技术的供应链。RFID数据的原始形态是这样的形式：EPC，地点，时间。EPC代表了一个RFID读者阅读的唯一标识；地点是读者的位置；时间是阅读发生的时刻。这需要18个字节来储存一个RFID记录。一个超市，大约有700000个RFID记录。所以如果这个超市每秒都有读者在浏览，那么每秒大约产生12.6GBRFID数据流，每天将达到544TB的数据。因此，发展有效的思想去管理、分析、挖掘RFID数据是非常必要的。物联网数据可以分成几种类型：RFID数据流、地址/唯一标识、描述数据、位置数据、环境数据和传感器网络数据等[1]。它将给物联网的管理、分析、挖掘数据带来巨大的挑战。 二、相关研究
IoT平台的三种架构 现在所有的云端的物联网平台和设备之间的通讯，本质上都是建构在TCP/IP协议之上的，只是对数据包的再封装而已，基于此我们可以是用WiFi，4G来实现设备和云平台的通讯，不过设备与设备之间的通讯，可以有3G/4G，WiFi，Bluetooth等，下面iBeacon厂家云里物里科技介绍这几种常用的通讯架构。 1、基于移动3G/4G通讯 基于移动3G/4G通讯 此架构是最简单的架构，设备就如同我们的手机，基于移动通讯来上网，其主要需要考虑如下几点： （1）每个设备都需要一个SIM卡； （2）数据流量问题，这种架构完全是走数据流量的，因此将会产生流量费用，这都是要考虑的；
（3）通讯质量问题，这完全依赖于移动服务商的网络覆盖状况，就如同我们手机一样，在有些环境下是没有信号的，也就没办法收发数据。 2、基于Wifi局域网 基于移动Wifi或者有线局域网通讯 此架构，适合于所有的物联网设备都是运行在一个局部环境中，设备通过Wifi 或者有线连接到路由器，而由路由器统一连接的物联网服务器，就如同我们家中装一个Wifi路由器上网一样的架构，需要注意的是： （1）功耗问题，对于使用WiFi接入的设备，最好不要使用电池供电，因为Wifi 的功耗比较大；
（2）干扰问题，部署此种架构，一定要考虑是否有干扰源，如电磁干扰，可以考虑采用工业级的无线路由器，一般抗干扰能力比较强。 3、基于蓝牙通讯 一般的基于蓝牙的物联网，会考虑通过蓝牙网关来部署。 基于Bluetooth 蓝牙由于其点对点的通讯方式，所以要考虑如下问题： （1）蓝牙网关的容量问题，也就是一个蓝牙网关能接入几个蓝牙设备，这取决于蓝牙网关中使用了多少个蓝牙设备；
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
[标签:标题] 篇一：物联网练习题及答案 物联网基础与实践单项选择题 1. （A ）针对下一代信息浪潮提出了“智慧地球”战略。 A.IBM B.NEC C.NASA D.EDTD 2.日本在（C ）年提出了U-JAPAN战略。 A.2002 B.2003 C.2004 D.2005 3.韩国在（C ）年提出了U-KOREA战略。 A.2004 B.2005 C.2006 D.2007 4. 2009年我国推出的四万亿经济刺激计划中，用于地震灾区重建的比重占到（B ）。 A.20% B.25% C.28% D.30% 5.2009年，温家宝总理提出了（D ）的发展战略。 A.智慧中国 B.和谐社会 C.感动中国 D.感知中国 6.《让科技引领中国可持续发展》讲话发表于（B ）年。 A.2008 B.2009 C.2010 D.2011 7.近百年来，人类社会总共经历了（B ）次里程碑式的科技革命。 A.二 B.三 C.四 D.五 8.第三次科技革命就是以（A ）技术为代表的科技革命。 A.电子信息 B.生物转基因 C.空间技术 D.超级浮点计算 9.物联网的全球发展形势可能提前推动人类进入“智能时代”，也称（D ）。 A.计算时代 B.信息时代 C.互联时代 D.物连时代 10.射频识别技术属于物联网产业链的（A ）环节。 A.标识 B.感知 C.处理 D.信息传送 11.作为物联网发展的排头兵，（A ）技术是市场最为关注的技术。 A.射频识别 B.传感器 C.智能芯片 D.无线传输网络 12. （D ）被成为下一个万亿级的信息产业。 A.射频识别 B.智能芯片 C.软件服务 D.物联网 13.除了国内外形势的发展需求之外，（C ）也推动了物联网快速发展。 A.金融危机蔓延 B.其他领域发展乏力 C.技术逐步成熟 D.风投资金关注 14.条形码诞生于20世纪（B ）年代。 A.10 B.20 C.30 D.40 15.条形码只能够适用于（Ａ）领域。 A.流通 B.透明跟踪 C.性能描述 D.智能选择 16. （B ）将取代传统条形码，成为物品标识的最有效手段。 A.智能条码 B.电子标签 C.RFID D.智能标签 17.在射频技术和互联网技术结合方面最有代表性的研究是由（C ）完成的。 A.YALE B.HARV ARD C.MIT https://www.doczj.com/doc/f216921001.html,BRIDGE 18.1995年，（D ）首次提出物联网概念。 A.沃伦.巴菲特 B.乔布斯 C.保罗.艾伦 D.比尔.盖茨 19.首次提出物联网概念的著作是（A ）。 A.《未来之路》 B.《信息高速公路》 C.《扁平世界》 D.《天生偏执狂》 20.国际物品编码协会的英文简称是（A ）。
物联网三大应用场景 上期专栏把物联网应用分为三大类:RFID相关应用、基于传感网络的应用,以及M2M两化融合相关应用,同时也 描述了物联网典型的“管、控、营一体化”功能化应用场景。本期将从技术架构角度分别描绘三大类应用的典型场景。 物联网和智慧地球理念能够得以实现的原因,是因为世 界早已经迈入了3I时代(IBM提法),即Instrumented(工具植入化,40亿手机用户,300亿RFID,庞大的传感网络和工业信息化系统等), Interconnected(互联化),和Intelligent(智能化),我们只需要“百尺竿头,更上一步”就可以实现5A化(anywhere-任何地点, anything-任何事物, anytime-任何时间, anyway-任何方式, anyhow-任何原因)的物联网世界。图1中描述的这个宏观的应用场景对三大类物联网应用都适用,但从更深层的技 术架构来说,三大类应用存在业务细节上的差别,下面分别细述。 “1”代表客户端,可以是PC,PDA等,坐落在美洲;“2”代表运行在“云”服务器上的SaaS或非SaaS信息系统,坐落在非洲;“3”代表末端,可以是任何智能物件,坐落在亚洲。
基于RFID的物联网应用架构 电子标签可能是三类技术体系中最灵活的能够把“物”改变成为智能物件的,它的主要应用是把移动和非移动资产贴上标签,实现各种跟踪和管理。按瑞士ETH Fleisch教授的划分,RFID是穿孔卡、键盘和条码等应用技术的延伸,它比条码等技术自动化程度高,但它们都属于提高“输入”效率的技术,也都应该属于物联网应用技术范畴。Auto-ID中心的EPCGlobal体系就是针对所有可电子化的编码方式的,而不只是针对RFID。RFID只是编码的一种载体,此外还有其他基于物理、化学过程的载体,例如同方试金石公司的防伪技术。 EPCglobal提出了Auto-ID系统的五大技术组成,分别是EPC(电子产品码)标签、RFID标签阅读器、ALE中间件实现信息的过滤和采集、EPCIS信息服务系统,以及信息发现服务(包括ONS和PML)。由于从一开始就让世界各大洲的从业人员充分参与,EPCGlobal标准(架构图如下)得到了较广泛认同,这里不再对其标准体系架构赘述。 ONS(即对象命名服务Object Name Service)主要处理电子产品码与对应的EPCIS信息服务器地址的查询和映射管理(如图3),类似于互联网络中已经很成熟的域名解析服务(DNS)。在设计ONS规范时,EPCGlobal组织要求必须结合现有互联网基础设施和相关规范进行,这显然是一个正确的决
物联网体系架构知识总结 最初的物联网概念，国内普遍认为的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的，当时还被称之为传感网，其定义是：通过射频识别（RFID）、红外线感应、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，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概念。 在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网，提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景，初RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术到今天也得到了更加广泛的应用。 在我国，物联网的概念经过政府与企业的大力扶持已经深入人心。现在的物联网已经被贴上了“中国式”的标签，其含义为：物联网是将无处不在的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等，和“外在使能”的，如贴上RFID的各种资产、携带无线终端的个人与车辆的等等的“智能化物件或动物”或“智能尘埃”，通过各种无线和有限的长距离和短距离通讯网络实现互联互通（M2M）、应用大集成、以及基于计算机的SaaS营运等模式，在内网、专网、互联网的环境下，采用时适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持等管理和服务功能，实现对“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 物联网体系
IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： ?设备接入网络方案 ?设备间通信 ?物联网数据的用途 ?如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ ?物联网终端软件系统架构？ ?物联网云平台系统架构？ 2、方案分析 系统架构： 1）设备接入方式： 只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。 设备接入方式目前有2种： 直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G 通信模组。 网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。 在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。
一个典型的物联网网关架构如下： 常用的通信网络主要存在2种方式： 移动网络(主要户外设备用) ：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等 宽带(主要户内设备用) ：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议： 物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。 常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。 基于CCP接入（MQTT协议的精简版） 协议本身具备安全算法，不依赖TLS算法；协议大小更精简，包头，payload占用字节更少。例如header 只有1个字节；协议支持多种通信模式，相对于MQTT，不仅支持Pub/Sub，还支持RPC/RRPC 基于MQTT接入 被广泛用在嵌入式设备的消息传输上 COAP CoAP是一种软件协议旨在用于非常简单的电子设备,让他们通过互联网交互通信。 HTTP协议 用RESTAPI的方式连接IoT。设备可以通过POST方式实现Pub消息到某个Topic。 3）平台功能： ?设备接入：安全接入，确保设备在云端的安全及合法性；快速接入。 ?设备授权 ?数据收集
物联网的六域模型架构 目前，包括ISO/IEC JTC1/WG10、ITU SG20、IEEE P2413、IIC、IoT-A、OneM2M等在内的国际标准化组织或联盟都在研究物联网的参考体系结构。这些物联网参考体系结构表现形式不同，但本质基本一致，主要与描述物联网的视角有关。 从系统组成角度看，物联网是由用户域、目标对象域、感知控制域、服务提供域、运维管控域和资源交换域等六个域组成，即简称“物联网六域模型”。 图1 物联网六域模型的原理图 物联网六域模型是依据由中国主导的全球首个物联网顶层架构国际标准（ISO/IEC 30141-IoT Reference Architecture）提出。 该ISO/IEC 30141标准已通过国际标准草案（Draft International Standard，DIS）投票，2018年1月进入发布阶段的审议。 物联网六域模型的主要内容有： （1）用户域 用户域是不同类型物联网用户和用户系统的实体集合。具体是指物联网用户可通过用户系统及其它域的实体获取物理世界对象的感知和操控服务。 物联网不是单纯的技术问题，其源头是用户需求。设计物联网系统，首先要通过定义用户域来识别用户对物理世界的感知和控制需求。 （2）目标对象域 通过用户域定义了用户需求，该需求便映射了物理对象以及所需的信息参数。目标对象域是用户期望获取相关信息或执行相关操控的对象实体集合，包括感知对象和控制对象。 ●感知对象：是用户期望获取信息的对象； ●控制对象：是用户期望执行操控的对象。 感知对象和控制对象可与感知控制域中的实体（如传感网系统、标签识别系统、智能设备接口系统等）以非数据通信类接口或数据通信类接口的方式进行关联，实现物理世界和虚拟世界的接口绑定。 （3）感知控制域 感知控制域是各类获取感知对象信息与操控控制对象的软硬件系统的实体集合。感知控制域类似层级架构中的感知控制层，但该域完整地定义了前端实际场景中获得对象信息的感知控制系统，可实现针对物理世界对象的本地化感知、协同和操控，并为其它域提供远程管理和服务的接口。 （4）服务提供域 服务提供域是实现物联网基础服务和业务服务的软硬件系统的实体集合。该域可对感知数据、控制数据及服务关联数据的加工、处理和协同，为用户提供对物理世界对象的感知和操控服务的接口。 （5）运维管控域 运维管控域是实现物联网运行维护和法规符合性监管的软硬件系统的实体集合。该域可保障物联网的设备和系统的安全、可靠、高效运行，及保障物联网系统中实体及其行为与相关法律规则等的符合性。 （6）资源交换域 资源交换域是实现物联网系统与外部系统间信息资源的共享与交换，以及实现物联网系统信息和服务集中交易的软硬件系统的实体集合。该域可获取物联网服务所需外部信息资源，也可为外部
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
物联网技术架构及应用参考详解 CASAGRAS是欧盟所支持的项目计划，主要在支持与协调全球RFID相关活动与标准化。参与此计划的专家除来自欧洲外，还有来自中国、日本、韩国以及美国等。由于该份文件已经考虑到国际面向有关法规、标准与其它落实物联网的条件以及RFID在其中的角色，所以可做为各国发展物联网技术应用之参考。 前言日前笔者已对物联网（IoT）的概念及其发展有所陈述，但对于其所涉及的技术说明则甚为不足，认为有必要进一步补上这方面的资料。然而个人知识有限，手上的数据亦多片段不全，于是乎搜寻相关国际标准发展单位之数据库，希望更有系统的了解物联网技术，同时也能与读者分享。 CASAGRAS是欧盟所支持的项目计划，主要在支持与协调全球RFID相关活动与标准化，其全称为CoordinaTIon And Support AcTIon for Global RFID-related AcTIviTIes and Standardization。参与此计划的专家除来自欧洲外，还有来自中国、日本、南韩以及美国，其最终的报告RFID and the inclusive models for the internet of things于2009年9月发布。由于该份文件已经考虑到国际面向有关法规、标准与其它落实物联网的条件以及RFID在其中的角色，所以除了帮助欧洲委员会发展物联网策略与实施路径；事实上，该份报告也可做为各国发展物联网技术应用之参考。 以下仅摘译技术框架部份，做为物联网技术认知的起头。若读者自己想实时阅读全貌，可以CASAGRAS在网站搜寻，即可取得完整报告。 IoT技术框架概述对IoT的概念以及它与物理世界的接口技术或方法进行了解之后，计划目标已经过修订而不只紧抱RFID技术，也接受其它识别（Identification）、位置（Location）、通讯与数据撷取技术。 有以下三种硬件技术以及关联分层，可作为落实物联网的基础： 识别与数据撷取技术组成物理接口层； 固定的、移动的、无线的以及有线的通讯传输技术，以关联接口支持数据与语音传输； 网络技术（与通讯传输技术组合）促进以应用与服务为目的所支撑的对象群集。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
物联网信息安全模型综述 邵华1，范红1 （1.公安部第一研究所, 北京100048） 摘要：物联网是互联网的延伸，不仅传统的安全问题继续困扰物联网，而且新的、特有的安全问题也不断呈现，这些均对物联网安全模型提出了更高的要求。本文从安全防护对象以及方式对物联网信息安全模型进行分类，综述了当前比较流行的物联网信息安全模型，分析了现有安全模型优势与劣势，展望了物联网信息安全模型发展的趋势。 关键词：物联网；信息安全；安全模型 An Overview of Information Security Model for IOT Shao Hua1, Fan Hong1 (The First Research Institute of Ministry of Public Security Beijing 100048) Abstract：The internet of things is the extension of the internet, should not only to face the traditional security issues, but also deal with new and specific security problem, which made higher requirements for security model. This article from the security protection object and way to classify the information security model for IOT, summarizes the current popular information security model for IOT, analysis the advantages and disadvantages of the existing security model, and predicts the trend of the development of the IOT information security model. Keyword：Internet of things; information security; security model 1.引言 据不完全统计，2013年，全球有120亿感知设备连接物联网，预计到2020年，有近500亿设备连接物联网，而在2008年连接在互联网上的设备将超过地球上人口的总和。如此众多设备连接上网络，其造成的危害和影响也是无法估量，特别是当物联网应用在国家关键基础设施，如电力、交通、工业、制造业等，极有可能在现实世界造成电力中断、金融瘫痪、社会混乱等严重危害公共安全的事件，甚至将危及国家安全，因此伴随着物联网快速发展，物联网安全也越来越受到重视。信息安全模型最早可以追溯到1973年由Bell和Lapadula提出的机密性模型[1]，但物联网涉及技术纷繁复杂、防护对象层次不齐，传统的安全模型已不再适用新的安全需求。近年来，人们在原有的模型基础上，对物联网信息安全模型做了初步 1作者简介：邵华（1984－），男，湖北，安全工程师，硕士Email:haorrenhaomen@https://www.doczj.com/doc/f216921001.html,; 范红（1969－），女，河北，研究员，博士后Email: ysfanhong@https://www.doczj.com/doc/f216921001.html, 资助项目：国家发改委2012信息安全专项
I O T物联网方案分析精 选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： 设备接入网络方案 设备间通信 物联网数据的用途 如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ 物联网终端软件系统架构？ 物联网云平台系统架构？ 2、方案分析 系统架构： 1）设备接入方式： 只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。 设备接入方式目前有2种： 直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G通信模组。
网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。 在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。 一个典型的物联网网关架构如下：? 常用的通信网络主要存在2种方式： 移动网络(主要户外设备用)?：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等 宽带(主要户内设备用)?：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议： 物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。 常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
物联网的六域模型架 构
物联网的六域模型架构 目前，包括ISO/IEC JTC1/WG10、ITU SG20、IEEE P2413、IIC、IoT-A、OneM2M等在内的国际标准化组织或联盟都在研究物联网的参考体系结构。这些物联网参考体系结构表现形式不同，但本质基本一致，主要与描述物联网的视角有关。 从系统组成角度看，物联网是由用户域、目标对象域、感知控制域、服务提供域、运维管控域和资源交换域等六个域组成，即简称“物联网六域模型”。 图1 物联网六域模型的原理图 物联网六域模型是依据由中国主导的全球首个物联网顶层架构国际标准（ISO/IEC 30141-IoT Reference Architecture）提出。 该ISO/IEC 30141标准已通过国际标准草案（Draft International Standard，DIS）投票，2018年1月进入发布阶段的审议。 物联网六域模型的主要内容有：
（1）用户域 用户域是不同类型物联网用户和用户系统的实体集合。具体是指物联网用户可通过用户系统及其它域的实体获取物理世界对象的感知和操控服务。 物联网不是单纯的技术问题，其源头是用户需求。设计物联网系统，首先要通过定义用户域来识别用户对物理世界的感知和控制需求。 （2）目标对象域 通过用户域定义了用户需求，该需求便映射了物理对象以及所需的信息参数。目标对象域是用户期望获取相关信息或执行相关操控的对象实体集合，包括感知对象和控制对象。 ●感知对象：是用户期望获取信息的对象； ●控制对象：是用户期望执行操控的对象。 感知对象和控制对象可与感知控制域中的实体（如传感网系统、标签识别系统、智能设备接口系统等）以非数据通信类接口或数据通信类接口的方式进行关联，实现物理世界和虚拟世界的接口绑定。 （3）感知控制域 感知控制域是各类获取感知对象信息与操控控制对象的软硬件系统的实体集合。感知控制域类似层级架构中的感知控制层，但该域完整地定义了前端实际场景中获得对象信息的感知控制系统，可实现针对物理世界对象的本地化感知、协同和操控，并为其它域提供远程管理和服务的接口。 （4）服务提供域
从技术角度描绘物联网三大应用架构 https://www.doczj.com/doc/f216921001.html,作者：admin来源：浏览次数：21 网友评论 0 条 2010-04-01 10:22:24 物联网和智慧地球理念能够得以实现的原因，是因为世界早已经迈入了3I时代（IBM 提法），即Instrumented（工具植入化，40亿手机用户，300亿RFID，庞大的传感网络和工业信息化系统等）, Interconnected（互联化），和Intelligent（智能化），我们只需要“百尺竿头，更上一步”就可以实现5A化（anywhere-任何地点, anything-任何事物, anytime-任何时间, anyway-任何方式, anyhow-任何原因）的物联网世界。图1中描述的这个宏观的应用场景对三大类物联网应用都适用，但从更深层的技术架构来说，三大类应用存在业务细节上的差别，下面分别细述。 “1”代表客户端，可以是PC，PDA等，坐落在美洲；“2”代表运行在“云”服务器上的SaaS或非SaaS信息系统，坐落在非洲；“3”代表末端，可以是任何智能物件，坐落在亚洲。 基于RFID的物联网应用架构 电子标签可能是三类技术体系中最灵活的能够把“物”改变成为智能物件的，它的主要应用是把移动和非移动资产贴上标签，实现各种跟踪和管理。按瑞士ETH Fleisch 教授的划分，RFID是穿孔卡、键盘和条码等应用技术的延伸，它比条码等技术自动化程度
高，但它们都属于提高“输入”效率的技术，也都应该属于物联网应用技术范畴。Auto-ID 中心的EPCGlobal体系就是针对所有可电子化的编码方式的，而不只是针对RFID。RFID只是编码的一种载体，此外还有其他基于物理、化学过程的载体，例如同方试金石公司的防伪技术。 EPCglobal提出了Auto-ID系统的五大技术组成，分别是EPC（电子产品码）标签、RFID标签阅读器、ALE中间件实现信息的过滤和采集、EPCIS信息服务系统，以及信息发现服务（包括ONS和PML）。由于从一开始就让世界各大洲的从业人员充分参与，EPCGlobal 标准（架构图如下）得到了较广泛认同，这里不再对其标准体系架构赘述。 ONS（即对象命名服务Object Name Service）主要处理电子产品码与对应的EPCIS信息服务器地址的查询和映射管理（如图3），类似于互联网络中已经很成熟的域名解析服务（DN S）。在设计ONS规范时，EPCGlobal组织要求必须结合现有互联网基础设施和相关规范进行，这显然是一个正确的决定。于是ONS基本上按DNS的原理实现，甚至采用了DNS的现有基础设施，现今全球ONS服务也是EPCglobal委由世界最大的DNS营运商VeriSign营运。