图解物联网—物联网基础知识

一、物联网网络基础知识

1、物联网

       物联网的英语是Internet of Things,缩写为IoT,这里的“物”指的是我们身边一切能与网络相连的物品。物联网就是“物”之间通过连接互联网来共享信息并产生有用的信息,而且无需人为管理就能运行的机制。这样一来,就创造出了一直未能实现的魔法般的世界。

2、物联网的相关动向

       物联网市场是由若干个市场形成的,包括作为“物”的设备市场,掌管物与物之间联系的网络市场,还有运营管理类的平台市场,分析采集到的数据的分析处理市场等。

       说起创建物联网市场的要素,那就要提到通信模块价格趋向低廉以及云服务的普及。英特尔公司在2014 年10 月将一款名为英特尔Edison的单板计算机投入了市场。这款单板机在一个只有邮票大小的模块上搭载了双核双线程的CPU 和1 GB 内存、4 GB 的存储空间、双频的Wi-Fi以及蓝牙4.0。除此之外,微软还公布了名为Microsoft Azure IntelligentSystems Service(Azure 智能系统服务)的解决方案,它负责用云技术实现数据管理和处理,以及通信管理等功能。此外,在平台、分析处理和网络安全等方面,针对物联网的产品和服务也已经开始投入市场。物联网市场今后的重点在于跟熟悉各垂直市场的从业者加强合作,积极提供试验环境以及开发贴近用户生活的服务项目。

3、“泛在网络”社会

  21 世纪初,一个名为“泛在网络”的概念开始受到人们的关注。泛在网络的理念在于使人们能够通过“随时随地”连接互联网等网络来利用多种多样的服务(图1.2)。近年来,通过智能手机和平板电脑,甚至游戏机、电视机等一些过去无法连接到网络的“物”,就可以随时随地访问互联网。

4、 “物”的互联网连接

  随着宽带的普及,泛在网络社会日益得到实现。此外,能搭载在机器上的超低功耗传感器投入市场、无线通信技术进步等,都促使除了电脑、服务器和智能手机等传统连接互联网的IT 相关设备以外,各种各样的“物”也可以连接互联网(图1.3)

 5、机器对机器通信所实现的事

   在物联网的实现方面,近年来机器对机器通信等关键技术备受人们关注(图1.4)

   泛在计算的世界是一个所有的“物”都内置计算机中,随时随地可以得到计算机帮助的世界。而机器对机器通信支撑着泛在计算的世界,并通过支撑社会的基础设施——智能社区和智能电网等形式逐步得到实现。此外,机器对机器通信不仅可以通过3G 和LTE 电路的信息系统实现,还可以通过本地网络中的无线通信和有线通信来实现。

6、物联网实现的世界

  我们可以借助机器对机器通信采集和积累信息,并灵活运用从信息中分析出的数据来方便我们的生活。除了那些一眼就能看明白的设备,具有连通性(机器和系统间的互联性和关联性)的设备也在不断地随处增加。物联网的趋势指的就是这一现象。

  物联网所实现的世界:1. 智能设备。2. 具备连通性的“物”。3. 网络。4. Web 系统。5. 数据分析技术

   要实现物联网,需要很多技术要素。除了传感器等电子零件和电子电路以外,还包括Web 应用中经常用到的技术,以及数据分析等。

7、设备

  物联网与以往的Web 服务不同,设备在其中担任着重要的作用。设备指的是一种“物”,它上面装有一种名为传感器的电子零件,并与网络相连接。比如大家拿着的智能手机和平板电脑就是设备的一种。家电产品、我们时刻戴着的手表以及伞等,只要能满足上述条件,就是设备(图1.6)。 

   这些设备起着两个作用:感测和反馈。下面我们分别说明它们各自的作用。

感测的作用

  感测指的是搜集设备本身的状态和周边环境的状态并通知系统(图1.7)。这里说的状态包括房门的开闭状态、房间的温度和湿度、房间里面有没有人,等等。设备是利用传感器这种电子零件来实现感测的

 反馈的作用

  设备的另外一个作用是接收从系统发来的通知,显示信息或执行指定操作(图1.8)。系统会基于从传感器处搜集到的信息进行一些反馈,并针对现实世界采取行动。

   反馈有多种方法。大体分成如图1.9 所示的3 种方法,分别是可视化、通知,以及控制。

 8、传感器

  传感器负责把物理现象用电子信号的形式输出。例如有的传感器可以把温度和湿度作为电子信号输出,还有的传感器能把超声波和红外线等人类难以感知的现象转换成电子信号输出。

   通过传感器输出的电子信号,系统就能够获取现实世界的“物”的状态和环境的状态。

 9、网络

  在把设备连接到物联网服务时,网络是不可或缺的。不仅要把设备连接到物联网服务,还得把设备连接到其他设备。物联网使用的网络大体上分为两种:一种是把设备连接到其他设备的网络,另一种是把设备连接到物联网服务的网络(图1.12)。

 把设备连接到其他设备的网络

  无法直接连接到互联网的设备也是存在的。我们通过把设备连接到其他设备,就能通过其他设备把这些不能连接到互联网的设备连接到互联网。前面我们介绍的传感器节点和网关正是两个典型的例子。蓝牙和ZigBee 是两种具有代表性的网络标准。它们是用无线连接的,利用的通信协议也是固定的。这些协议的特征有采用擅长近距离通信的无线连接、低功耗、易于嵌入嵌入式设备等。

 把设备连接到服务器的网络

  把设备连接到物联网服务的网络时,会用到互联网线路。4G 和5G 等移动线路最为常用。

10、物联网服务

物联网服务有两个作用:一是从设备接收数据以及发送数据给设备;二是处理和保存数据(图1.14)。

 数据交换

  物联网服务则不采用Web 浏览器,而是接收从设备直接发来的数据。设备发来的数据内容包括设备搭载的传感器所采集到的信息,以及用户对设备进行的操作。设备和物联网服务的通信方法大致分为两种:同步传输和异步传输(图1.15)

  在异步传输中,设备会把数据发送给物联网服务,每发送一次,就算作一次传输。此外,从物联网服务向设备进行传输时,无需等待设备发来的请求,可以在任意时间点执行发送。采用这个方法能在物联网服务规定的任意一个时刻发送消息。但是,物联网服务需要预先知道发送消息的设备的IP 地址。

 处理和保存数据

  处理和保存数据的操作包括把从设备接收到的数据保存到数据库,以及从接收到的数据来判断如何控制设备。

11、数据分析

  数据分析的代表性方法有两种,分别是统计分析和机器学习。

 统计分析

  统计分析是用数学手法通过搜集到的大量数据来明确事物的联系性的方法。比如为了实现给空调节能的目的,我们调查了空调在某个固定的温度下运转时,房间的温度和空调的耗电量,并将这些数据制成了表格(图1.18)。

   从这个关系中可以推导出在室温下把空调温度设定在多少才能最省电,由此就能决定阈值了。

  上述示例采用的是先填表再分析的方法,除此之外还有一种叫作回归分析的统计方法。

机器学习

  统计分析基于大量数据之间的联系性,明确当前数据间形成的关联。机器学习则不仅仅能进行分析,还能预测今后的发展状况。

  机器学习分为两个阶段:学习阶段和识别阶段(图1.19)。在学习阶段,一个名为学习器的程序会基于一些训练数据,机械性地掌握这些数据之间的联系。作为学习阶段的结果,计算机会根据机器学习的算法输出参数,然后以这个参数为基础创建叫作鉴别器(discriminator)的程序。只要把未知的数据给这个鉴别器,就能输出最适合这个值的结果。

   举个例子,假设我们想使用若干种传感器来识别房间里有没有人。这种情况下需要准备两种数据,即房间里有人时的传感器数据(正面例子)和房间里没人时的传感器数据(反面例子)。计算机通过把这两种数据分别交给学习器,可以获取制作鉴别器用的参数。对于以参数为基准制作的鉴别器而言,只要输入从各个感测设备接收到的数据,鉴别器就能输出结果,告诉我们现在房间里是否有人。

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风君子

独自遨游何稽首 揭天掀地慰生平

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