物联网和大数据案例阐述
最近很多人跟我讨论物联网和大数据，但他们大都还对这两个技术分类认识不是很清晰。在这里我结合我们的一些案例对这两个概念做一些阐述。
物联网是一个完整的概念，不仅包括远端的传感器数据采集、传输、存储和展示，还包括对采集的传感器历史数据的分析，以及基于分析结果所产生的决策、反馈和控制动作。相对于传统的人的认知方式，物联网相当于增强了人的“五官“的识别能力，使人能够获取到原本很多无法直接获取的信息。而基于物联网的数据分析，则相当于增强了人的”大脑”的感知能力，让人能够摆脱传统思维的局限性，实现更多维度、更全面的、更实时的认知和判断能力。
通常意义上的大数据，指的都是对批量数据的计算。由于原本的存储和计算能力有限，最近十年陆续发展出了一系列包括Hadoop、Spark在内的新技术，用以高效、实时的处理海量的数据（批量数据为主），而在此基础上，将原来的一些处理小数据集的数据挖掘技术，同大数据结合起来，实现对很多业务系统数据（批量数据为主）的分析，比如针对不同标签的群体的分类和画像，并进行精准营销。而随着实时性的提高，最近几年流式计算和分析也被提到了一个更高的层次，来处理时时刻刻都需要分析和处理的、带有时间标签的数据，如物联网数据或日志数据。
如大家所见，这两个看似毫无关联的技术，是可以通过数据（一个产生数据，一个处理和分析数据）紧密的联系在一起的。
区分IoT、IIoT和工业大数据
需追根溯源
在进一步阐述之前，我需要帮大家区分几个概念。
首先区分传统物联网和工业物联网传统物联网主要针对消费者以及智慧城市等，通过增加众多分散广泛的传感器采集和传输实时数据，构建实时监控、展示、告警和历史数据查询的能力；而工业物联网，则主要指的是通过采集现有工业设备的控制系统数据（很少需要增加传感器），在监控告警的基础上，通过深入的数据分析，找到提高设备可靠性、降低
单位代码：10293 密级：公开 专业学位硕士论文 论文题目：物联网传感器数据处理平台的设计与实现
Design and Realization of the Platform for Sensor Data Processing on Internet of Things Thesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree of Master of Engineering By GeDan Supervisor: Prof. Chen Liu, Associate Prof.Hao Yang March 2016
南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名：_____________ 日期：____________ 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源：来源：CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f714418172.html, 物联网要与大数据结合 作者： 来源：《中国计算机报》2015年第25期 物联网是IBM下一个期待收获的大市场。今年3月，IBM宣布，将在未来四年投资30亿美元打造一个全新的物联网业务部，并创建一个基于云计算的开放平台，帮助客户和生态系统中的合作伙伴构建物联网解决方案。 很多人熟知的IBM倡导的智慧地球（Smarter Planet）和智慧城市（Smarter Cities），其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上，包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在，IBM又将物联网与大数据联系在一起，希望将企业与物联网的数据进行深度融合，从而帮助企业做出更好的决策。 在近日举行的亚洲消费电子展上，IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题，分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。 IBM统计，当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中，90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施，多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后，物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示，数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值，进而带动整个行业的创新、变革与转型。 在亚洲消费电子展上，IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践，尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻。举例来说，IBM 助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系，全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作，共同开发车联网服务设备，将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。 IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示：“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化，并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力，发掘新的商业机会和价值，从而彻底改变现行的商业运行模式。” 在物联网方面，IBM的优势主要体现在以下几方面：第一，在理念和技术方面，IBM提 出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化，在物联网技术上有长时间的积累；第二，从战略决策层面看，IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合，并成立了专门的物联网业务部门；第三，从产品和服务方面看，IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务，并结合各行业用户的需求，提供了行业最佳实践。
物联网大数据平台总体设计V0.2
目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)
5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.doczj.com/doc/f714418172.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存
人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析 发表时间：2020-03-24T06:18:51.145Z 来源：《防护工程》2019年21期作者：苏冠明 [导读] 人工智能物联网大数据平台技术解决方案，是依托于物联网与大数据技术，结合人工智能和区块链技术，使得技术和产品之间有机结合，相互赋能，从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。 南宁富桂精密工业有限公司广西南宁 530000 摘要：人工智能物联网大数据平台技术解决方案，是依托于物联网与大数据技术，结合人工智能和区块链技术，使得技术和产品之间有机结合，相互赋能，从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。这是一种采用自我建设和合作模式相互打造的交互式云化场景，也是一种虚拟的产品与交互体系相结合的技术平台。在这一平台中多种负能形成综合解决方案，最为常用的是：AI+BloclChain+Iot+Data。 关键词：人工智能；物联网；大数据；平台技术 引言：人工智能是一个举世瞩目的课题，人工智能物联网技术是建立在人工智能基础之上的，早在2016年，人工智能就可以与人类的智力进行对抗，在举世瞩目的人与机器人围棋大赛上人工智能的序幕缓缓拉开。物联网作为第3次信息技术革命的产物，近来发展非常迅速，这两大创新的科技可以尝试结合，从而形成对未来科技的挑战与触动。 一、人工智能物联网大数据平台的研究背景 人工智能是在1966年由美国计算机领域专家所提出来的概念，这是世界范围内的新概念是人工智能学科的起始，科学家和专家加入到新的领域进行研究和学习，在这一程度上人工智能得到了较快的发展。人们提出了很多关于人工智能领域的新认识，解决了以往认识狭窄并缺乏常识性认知的难题。随着科学技术的不断发展，人工智能技术再次被带入人们的视野，是直到2016年谷歌所推出的围棋机器人人工技术，他证明了人工智能已经进入到一个成指数型发展的增长状态。而今物联网提倡万物互联，IOT技术指的是通过各种传感器使用相关视频识别技术，支撑物与物之间的连接，这为人们的生活带来了非常好的帮助，任何时刻任何地点人计算机和物品之间的互联互通，将在未来打造出全新的智能化与人性化相结合的物联网，这种人工智能物联网技术被称之为AIOT技术，人工智能物联网技术在当下的领域之内应用非常火爆，具有良好的发展前景。 二、国内外关于人工智能物联网技术的认知 相对来说人工智能物联网技术还属于刚刚起步的萌芽阶段，但是在探索的过程中，各个国家都从技术领域和应用领域内对于人工智能做出了全新的尝试。 （一）国外的人工智能物联网技术发展现状 美国的科学技术一直在全国范围内处于非常领先的局面，拥有知名的IT公司，著名的美国谷歌公司、微软公司、IBM公司作为全世界知名的IT企业，成为世界领域内的巨头公司，在很早以前就已经开始对于人工智能物联网技术进行广泛的研究和技术革新，希望能够通过自己的发现和发明推出属于自己的领先产品。其中比较有代表性的就是美国谷歌公司在2018年推出了新款人工智能物联网芯片，这款Egde TPU具有比较低的功能消耗和较低的成本，而且最关键的是体积非常小。报道称，这一芯片的大小比一美分的硬币还要小，而且还可以有对应的软件与之呼应，从而可以使得传感器中获得的数据快速的被传送到云端。这为人工智能物联网提供了非常良好的软硬件基础。在芯片的设备上执行指定搜集数据对于物联网来说是比较重要的，但是不可否认的是，物联网所使用的传感器连接和数据搜集绝对不仅仅是这么简单，它应该还可以推出在本地非常实时的智能化决策，这才是互联网与人工智能相结合的真谛。微软公司推出的人工智能物联网产品Azune IoT Edge也是一种替代性的综合性产品，它可以把人工智能和自定义的逻辑部署在所有的这一设备明显更为先进，而且使用该服务模式能够使得整个物联网系统以更加高效而稳定的效率运转。 与此同时，德国在2011年率先提出了工业4.0时代的概念，认为信息化的革命时代已经全面来临，以精准和逻辑严谨著称的德国，提出了利用8年时间发展德国新工业时代的建议。而且认为德国政府在建立德国工业4.0时代之后，各项技术设施的设备建设都已经较为完备，为人们所能提供的人工智能服务也越来越完善，而且利用人工智能物联网打造新的科技已经具备了智能物联网的信息技术和智能工厂技术。虽然目前德国并没有实现物与物之间万物互联的模式，但是有望可以实现工厂、消费者、产品结合信息数据之间的相互转换，从而能够实现基于社会生产模式所建立的物联网模式。这是对于整个社会工业生产水平和生活水平的显著提升。日本的电子科技技术始终走在时代的前列，日本在2020年有望达到国内生产总值突破600亿日元，并认为日本经济所面临的第4次产业革命战略必须要有物联网、大数据和人工智能三个核心方向。日本的知名企业已经把人工智能物联网与自身行业特点紧密结合，并且根据实际情况来完善智能产业的发展新方向。 （二）国内人工智能物联网发展的现状 中国科学技术的实力不断加强，一大批非常优秀的IT企业也开始诞生，百度、腾讯、阿里、小米成为中国领域内非常著名的龙头企业，当然对于应用型人工智能物联网场景的研究一刻也没有停止。2017年小米人工智能物联网开发大会宣布与百度联手，从而能够对于中
到2025年，联网设备的数量预计将增加两倍。相对的，物联网也加入了重要的大数据源行列，这使得数据从业者可能将注意力转向物联网大数据中。 物联网大数据不同于其他大数据类型。为了形成一个清晰的画面，想象一个不断生成数据的传感器网络。例如在制造中，它可以是某一特定机械零件的温度值，以及振动、润滑、湿度、压力等。因此，物联网大数据是机器生成的，而不是人类创造的。它主要表示数字流，而不是文本块。 现在，假设每个传感器每秒产生5次测量，总体已经安装了1000个传感器。而且这种高容量的数据是不断流动的(顺便说一下，这种数据有一个特殊的名称——流数据)。当然，纯数据收集并不是最终目标，需要的是有价值的见解，其中一些见解尽可能接近实时。如果压力突然下降到临界水平，肯定是想在第一时间或者即使性得知，如果时间有所延长，到那时，维护团队可能已经在尝试修复损坏的机器单元。 物联网大数据的存储，预处理和分析 当然，最终业务目标总是为解决方案的体系结构奠定基础。然而，物联网大数据的性质在数据存储、预处理和分析方面留下了印记，所以，让我们需要仔细看看每个进程的特定特性。 物联网大数据存储 由于必须处理大量以不同格式快速到达的结构化和非结构化数据，传统的数据仓库已经无法满足需求，需要一个数据湖和一个大数据仓
库。数据会分成几个区域，比如着陆区(其原始格式的原始数据)，暂存区(基本清洁和过滤后的数据应用和原始数据从其他数据源)，以及分析沙箱(数据科学探索活动)。需要一个大数据仓库来从数据湖中提取数据，进行转换，并以更有组织的方式存储。 物联网大数据预处理 决定是存储原始数据还是已经预处理的数据非常重要。事实上，正确回答这个问题是物联网大数据面临的挑战之一。让我们回到我们的例子中，用一个传感器每秒传输5个温度值。一种选择是存储所有5个读数，而另一种选择是只存储一个值，例如它们的平均值、中值、模式，每个聚合周期为1秒。为了清楚地可视化这种方法对所需存储容量的影响，将传感器的总数量乘以它们的预期运行时间，然后乘以它们的读取频率。 如果计划中有一部分是实时洞察，那么仍然可以在不将所有读数发送到数据存储的情况下获得实时警报。例如，系统能够摄取整个数据流，并且已经设置了触发即时警报的临界阈值或偏差。不过，只有一些经过过滤或压缩的数据被发送到数据存储。 避免数据丢失的方法 此外，也有必要提前考虑一下，如果由于某种原因，比如由于传感器暂时故障或与网关的连接中断，读数流将会停止。 这里有两种方法： 使用可靠的鲁棒算法来处理数据遗漏。 例如，使用多个冗余传感器来测量相同的参数。一方面，这增加了可
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
大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统” ，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间
的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。
Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督 作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实 物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页
物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1
物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网
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
物联网大数据平台总体设计V0.2 拓 2015.10
目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)
5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档围 本文档仅限于xx科技公司部人员和直接协助xx科技进行大平台建设的 相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。
2 物联网的数据特性 2.1 数据的多态性与异构性 无线传感网中有各种各样的传感器，而每一类传感器在不同应用系统中又有不同用途。显然，这些传感器结构不同、性能各异，其采集的数据结构也各不相同。在RFID系统中也有多个RFID标签，多种读写器；M2M系统中的微型计算设备更是形形色色。它们的数据结构也不可能遵循统一模式。物联网中的数据有文本数据，也有图像、音频、视频等多媒体数据。有静态数据，也有动态数据（如波形）。数据的多态性、感知模型的异构性导致了数据的异构性[1]。物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法，这是数据多态性和异构性的根本原因。显然，系统的功能越复杂，传感器节点、RFID标签种类越多，其异构性问题也将越突出。这种异构性加剧了数据处理和软件开发的难度。 2.2 数据的海量性 物联网往往是由若干个无线识别的物体彼此连接和结合形成的动态网络。一个中型超市的商品数量动辄数百万乃至数千万件。在一个超市RFID系统中，假定有1000万件商品都需要跟踪，每天读取10次，每次100个字节，每天的数据量就达10GB，每年将达3650GB。在生态监测等实时监控领域，无线传感网需记录多个节点的多媒体信息，数据量更大的惊人，每天可达1TB以上。此外，在一些应急处理的实施监控系统系统中，数据是以流（stream）的形式实时、高速、源源不断地产生的，这愈发加剧了数据的海量性。 2.3 数据的时效性 被感知的事物的状态可能是瞬息万变的。因此不管WSN还是RFID系统，物联网的数据采集工作是随时进行的，每隔一定周期向服务器发送一次数据，数据更新很快，历史数据只用于记录事务的发展进程虽可以备份，但因其海量性不可能长期保存。只有新数据才能反映系统所感知的“物”的现有状态，所以系统的反应速度或者响应时间是系统可靠性和实用性的关键。这要求物联网的软件数据处理系统必须具有足够的运行速度，否则可能得出错误的结论甚至造成巨大损失。 2.4 数据传输的难题 对于WSN而言，国内一些物联网应用研究表明[2]：文本型数据易传难感，多媒体数据易感难传；在出现数据传输故障时，很难判定是网络中断还是软件故障；理想化的系统模型假设因其忽略了WSN运行过程中伴随的各种不确定的、动态的环境因素往往难以实地应用。甚至电源（电池）的寿命可以决定整个WSN的寿命。因此WSN式物联网在实际应用中，节点的数量目前还难以突破1000大关，这并不完全是由上述异构性、海量性等原因所致。数据采集、传输元器件的性能——功耗、实用性、可靠性和稳定性，成为目前WSN数据管理的瓶颈。 3 物联网数据处理的要求 上述特性给数据质量控制、数据存储、数据压缩、数据集成、数据融合、数据查询带来极大挑战，迫使人们不断探索行之有效的技术手段。满足以上特性的要求，解决数据处理的矛盾。 3.1 数据异构性的要求 解决数据的异构性问题必须从基础软件入手。不同的微型计算设备可能要采用不同的操作系统，不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库，不同的系统需要不同的中间件。其中，操作系统解决运行平台问题，数据库解决数据的存储、挖掘、检索问题，中间件解决解决数据的传递、过滤、融合问题。操作系统、数据库、中间件这些基础软件的正确选择和使用可以屏蔽数据的异构性，实现数据的顺利传递、过滤、融合，为及时、正确感知事物的存在及其现状具有重要意义。尤其是数据库和中间件是解决异构性的关键。 对于运动着的物联网系统，必须感知事物的空间信息。这些数据的处理归根结底属于时
7-30整理 物联网大数据平台总体设计V0.2 李拓 2015.10
目录 1.引言 (3) .文档目的 (3) .文档范围 (3) .预期的读者及阅读建议 (3) .术语 (3) 2.项目概述 (4) .项目背景 (4) .设计目标 (4) 技术规划路线建议 (4) 大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 大数据应用集成点规划建议 (5) 大数据团队建设规划建议 (5) 大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) .数据平台愿景 (5) .数据处理流程 (8) .主要功能 (8) .设计原则 (9) .平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) .数据平台结构图 (10) .数据采集系统 (11) .数据存储系统 (11) .离线计算系统 (12) .海量数据库系统 (12) .管理系统 (13)
5.应用平台架构设计 (14) .应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) .运维工程师 (16) .应用开发工程师 (16) .通信协议开发工程师 (16) .基于Hadoop的开发工程师 (16) .数据开发工程师 (16) .数据挖掘工程师 (17)
1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容： 1.平台总体架构设计； 2.五大子系统设计； 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计； 5.平台运维及团队建设； 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者： 1.北京xx科技的大平台项目相关人员； 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员； 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。
《物联网数据处理》实验报告 2015学年 实验一：数据收集、整理和展示 一．实验目的： 掌握使用EXCEL进行数据的搜集整理和显示 二．实验内容： 1.设计调查问卷 （1）设计“考试成绩影响因素调查表”，具体内容见教材P288—P289 （2）设计“某房地产中介的客户数据”，具体内容见教材P303—P304 2.某班数学考试成绩如下: 786397837966776573827794998156937260 7082 597985676084987492659976799588848689 8789 试根据60分以下为不及格、60-75分为中、76-89分为良、90-100为优的标准，将学生成绩进行分组，并制作频数分布表和柱形图 三．实验结果： 1.（1）
1.（2）
2.截图 频数分布表
四．实验结论： 本实验主要考察数据的收集与整理。前两个小实验是Excel问卷设计。问卷设计包括两个工作表，一个是问卷，另一个是问卷选择。问卷选择保存了问卷调查的结果。插入表单控件，根据具体情况选择单选框或者复选框，设置相应的控件命令，单元格链接等操作。注意分组框的应用，将属于一个组的选项按钮框放置在一个分组框里，不同题目的选项就不会混在一起了。 第三个小实验主要是对数据的整理与展示。涉及到的函数公式主要是FREQUENCY，还有插入图表功能的熟练使用。在设置上下线的时候要留意一些边界问题，不留心的话边界上的数据漏掉了。我采取了取小数边界，因为都是整数，所以小数边界左右的整数就不会遗漏了。 实验二：数据分布特征 一．实验目的： 使用EXCEL计算描述统计量 二．实验内容： 已知3个学校学生的体重（单位：kg），使用函数和描述统计工具分别计算每个学校学生体重的众数、中位数、算术平均数、标准差、峰度、偏度