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物聯網架構
物聯網架構
物聯網具有改變世界的巨大潛力，沒錯！我們都知道。但為什么我們這么說，你想到了一個問題，什么是物聯網？你認為它是一個系統，它從某個系統中獲取數據，將其存儲到云中，并將其顯示在我們的系統或網絡上，這是我們的基本假設。雖然您認為它只是在云上發送數據并對其進行監控，但它不僅如此。
IoT 的基本定義是“物聯網 (IoT)”，它是由數千、數百甚至數十億個相互連接的設備、計算機對象、動物、人組成的系統，這些設備、計算機對象、動物、人具有唯一標識符并可以通過網絡傳輸信息數據無需人與人或人與計算機的交互。
我們將首先了解什么是物聯網；稍后，我們將深入了解它是如何工作的。要了解其工作流程，最好先學習架構。我們將把它的架構分解成四個簡單的部分，并了解它們在實際應用中的意義。
互聯設備
就像智能汽車、智慧城市、智慧醫院一樣，我們周圍的一切都變成了與物聯網相連的設備。
正如你之前看到的，我們將一一跳到這個話題上。我們將看到物聯網的一些重要元素，例如：
物聯網簡介
物聯網架構
物聯網應用
物聯網簡介
人類通過互聯網相互交流，這最終意味著我們是虛擬連接的。同樣，如果事物可以通過互聯網傳輸其信息，則該術語稱為物聯網。它分為多個層，但基本上分為四個基本部分，我們將在后面討論。
物聯網最顯著的優勢是您可以坐在世界的任何角落監控或控制任何設備。您不需要處于特定的通信范圍內。
如果你想了解物聯網系統是如何工作的，首先了解它的架構是非常重要的。在此之下，我們將學習架構的基本構建塊。
物聯網架構
物聯網架構由第一層組成，即連接到互聯網的傳感器或設備。使用他們的嵌入式傳感器和執行器可以感知他們的環境，然后數據被累積并發送到物聯網網關。
下一階段（第二階段）由物聯網網關組成，這些 網關 收集足夠數量的未處理數據，將其轉換為數字數據包，過濾然后對其進行處理，以便為邊緣分析過程做好準備。
第三層由 邊緣分析表示。它用于處理數據和增強信息分析。它是維護物聯網數據的最重要因素。在這個領域，人工智能（AI）和機器學習（ML）技術被用來整理數據，并為系統/云提供合適的數據。
之后，信息被傳輸到 數據中心，這些數據中心 可能是基于云的，也可能是安裝在本地的。這是使用邊緣計算等多種技術存儲、管理和分析信息的地方。
傳感器、執行器和控制器：
術語傳感器是一種可以感測數據并將其轉換為與從感測元件獲得的數據相關的電信號的設備。它只是像我們人類一樣產生輸出。當我們觸摸熱的東西時我們會尖叫，當我們感到冷時會顫抖。
物聯網的第一層由連接到這樣一個設備的傳感器組成，該設備可以在云平臺上傳輸傳感器的數據。市場上有大量傳感器可用于測量/感測某些物理或生物參數。
第一層的重要性： 要處理特定數據，我們應該知道我們要處理哪些數據以及我們希望在我們的 IoT 平臺上看到哪些確切參數。傳感器和傳感器連接設備是從該區域獲取信息的最重要的事情。這起著至關重要的作用，因為它為您提供了要進一步處理的數據。您可以無線控制這些設備，因為它們與 Internet 網關連接設備集成在一起。
示例： 氣體傳感器、濕度傳感器、PIR 傳感器是傳感器的示例，水泵、電磁閥、電磁水泵是執行器設備的示例，而微控制器 wifi 集成板也進入這一層。
物聯網網關
智能設備需要智能網關。物聯網網關是云平臺和傳感器數據之間的入口和出口。
網關總是像網絡翻譯協議的翻譯器。所有網絡都有一個限制通信的邊界。它是連接兩種不同網絡協議的節點。當一個網絡想要與其他網絡通信時。數據包被傳遞到網關，然后通過有效路徑由網關設備路由。
它可以翻譯智能設備使用的各種協議或語言，例如 wifi、藍牙、以太網、MQTT 或串口。物聯網網關是智能的。他們在將傳感器數據發送到云端之前，在網絡邊緣收集傳感器數據、轉換協議和處理傳感器數據。
網關層將其解釋為一個單獨的物聯網架構層。這背后的原因，對于信息收集、過濾和傳輸到邊緣分析和基于云的平臺的過程至關重要。操作或發送數據 從一個智能家居收集數據并不是一項大任務，但共享智慧城市的數據卻是一項出色的任務。因為在該智能區域中連接了數千個傳感器，每個傳感器每秒都在收集和生成數據。
物聯網網關僅將關鍵數據傳遞到其他網絡，并維護設備連接、安全更新和管理等參數。智能物聯網網關，旨在通過加密保持安全性和復雜性，使數據不會丟失。
較新的網關也可作為代碼平臺運行。假設它會關閉 AC（空調），如果代碼是在冰凍溫度下關閉 AC。
第二層的重要性：第二層可以過濾掉重要的數據，這樣可以最大限度地減少數據量，只有特定部分（最重要的處理）數據才能準確讀數轉發。最終它在云/存儲中心節省了大量空間。它還節省了設備、傳感器和控制器的能源。
網關的另一個最重要的方面是安全性，智能物聯網網關在傳輸和維護來自雙方的數據流時提供高安全性。
物聯網網關示例： Wifi 集成控制器、藍牙設備、LORA、以太網設備、Zigbee、LTE 設備、光纖設備是物聯網網關的最佳示例。
邊緣分析和邊緣計算
邊緣分析是在將傳感器置于云端之前對其進行操作或獲取關鍵信息的過程。讓我們通過一個例子來理解這個概念。假設，在公司的特定傳感器累積區域，相機捕捉公司日?；顒拥臄祿?。它不斷記錄每一秒的數據。想象一下它一天注冊了多少信息并將其發送到云端。取而代之的是，如果我們將運動傳感器與相機連接起來，那么該相機只會在檢測到運動的瞬間記錄剪輯。在該系統中，運動傳感器將充當邊緣設備。
我們可以減少到達集中式云存儲庫的直接連接，防止它變得超重。邊緣分析用于減少響應時間并加快數據處理。
同樣，邊緣計算是一種開放的 IT 基礎設施，它在將數據/命令發送到網關或系統中的類似層之前對其進行分析。
這一層的重要性：邊緣技術支持數據流加速，包括無延遲的實時數據處理。如今，物聯網設備正在行業中滾雪球。據統計，到 2025 年，物聯網設備的數量將增加數十億。為了處理如此海量的數據，邊緣系統對于在云上發送重要和關鍵的數據至關重要。最終，它將有效地減少數據的帶寬。
這一層的優缺點
在談論這個系統的好處時，它的好處多于缺點。服務是它減少了云資源的使用。它提供了更快和實時的響應，并且不會在兩個網絡之間造成任何通信間隙。邊緣設備就像物聯網傳感器和設備的防火墻，也有助于網絡資源。
邊緣技術將通過轉向現代、智能的邊緣計算架構來開啟新的機遇。
數據存儲中心/云平臺
假設您正在運行一個基于 IoT 的系統，您可以在其中使用一些 IoT 應用程序控制家用電器。在這種情況下，云是用于存儲系統實時數據的最關鍵因素，我們每秒都會通過它獲得系統更新。
數據中心是一個由聯網計算機和存儲組成的系統，用于組織、處理和廣播大量數據。同樣，云是支持物聯網設備和應用程序的龐大網絡。物聯網云還包括用于連接、管理和保護網絡和物聯網設備的設施和標準。這種結構/系統嚴重依賴于數據中心內包含的應用程序、服務和數據，使其成為日常運營的中心點和關鍵資產。
如果說data-Sensors/云平臺扮演著骨干的角色，那么云就是IoT（物聯網）中的大腦。
正如統計數據所說，到 2025 年底，物聯網設備將達到數十億。它將轉換為將這些數據存儲到云/數據中心的巨大需求。當您必須一起操作/監控數十萬甚至數百萬臺設備時，云還提供了高可擴展性。將來自每個傳感器的大量數據放入非常密集。在云的幫助下，這些數據可以有效地存儲并與邊緣計算聚合。由于這些參數，它被認為是物聯網系統中的重要層。
物聯網應用
該系統的物聯網架構包括三個階段：物理、通信和應用。物理層由多傳感器網絡組成，用于監控患者的重要信息數據，如營養、醫療攝入和身體活動。物理層中還包括另一個監控網絡，由內部傳感器和執行器組成，用于管理空氣質量、溫度、研究并確定人員的任何危險狀況。
第二層包括 OT （操作技術） 設備，這些設備收集傳感器收集的知識，將其轉換為有意義的數據包并將其傳輸到后端目的地。第三層是使用基于云的數據分析引擎和機器學習機制接收、存儲和處理數據的地方。
所呈現的醫療保健監控系統必須為不同的用戶提供訪問權限——例如，醫療保健提供者、患者本身以及任何家庭成員或看護人。這樣做時，所有數據都以某種加密格式保持安全，以便只能由特定設備訪問。
除此之外，很少有現實世界的物聯網應用程序：
智能穿戴設備
智能汽車
智能起搏器
廢物管理
智能家居應用
追蹤工業問題
供應鏈
農業和病蟲害防治
最后的話
從上面我們了解到，物聯網架構分為四個關鍵層。這些層根據系統進行細分。物聯網架構有利于可擴展性、監控數據、實時結果和實時操作。
越來越多的物聯網設備是為消費者使用而創建的，包括聯網汽車、家庭自動化、可穿戴技術、相關健康以及具有遠程監控功能的設備。我們需要了解系統的基本塊和架構才能實現如此巨大的大規模增長，因此我們通過閱讀本文了解架構的基本內容。