
IOT网关,接收sensor数据的总入口,主要是日志,安全防护,流控,协议转换等功能,
图1 IOT网关
之前有提到IOT网关是基于python的twisted框架实现的,初期的时候该IOT网关主要实现的功能是 数据接收和转换功能 和 安全防护 。
数据接收和转换功能 ,这里很简单,拟定好数据交互格式后,IOT网关按照约定好的格式进行解析,然后转发给后端服务进行进一步的处理
安全防护 ,设备的区分主要是依靠烧录到硬件的SN号来实现,SN号包含的信息比较多,如生产批次,设备型号等,受制于厂商我安全防护不能做的非常完善,同时sensor与IOT网关的交互不能非常复杂。安全防护这一块理论上是设备接入要一型一密或者一机一密,协议上还应该启用tls/ssl安全通信协议。
图2 鉴权
安全防护要做ssl这类的安全通信协议的话,要考虑设备厂商实现通信模块能力,设备功耗,设备性能(低端设备cpu性能可能比较差,可考虑对称加密形式),IOT网关也需要引入相应模块。
另外认证从性能方面考虑,后期在设备比较多的情况下,可以加入redis等内存型key-value数据库,缓存设备信息,提高鉴权模块性能。
实践中,我们的sensor基本都是依靠电池供电,因此我们的IOT网关基本是面向短链接(后期我们有监测设备,依靠外部电源直接供电,为长连接),因此在每次发起连接我们都要进行一次鉴权,鉴权通过后,设备方可上传传感器监测数据和设备自身状态。
图3 数据交互流程
这一块的调试工作长达半年左右,才基本稳定下来,主要集中在设备商处除了硬件稳定性,还有在调试中发现传输的字符串乱码(c语言处理问题),沾包(厂商开发人员tcp协议不熟),优化传输效率,关闭cork或者 Nagle 算法(传输包很小)。
因为IOT网关不能主动断连接,理论 *** 作中,IOT网关应该和sensor有心跳协议,保证连接的有效性。设备商在数据流程交互完成后,竟然没有close 连接,直接休眠,导致网关所在服务器的连接的文件描述符一直没有正常释放,后面为了预防这种现象,我开启了 *** 作系统层面的keepalve定时器,回收失效连接(系统默认时间是2小时左右,我缩短了失效时间),理论上来说应该是应用层面去实现心跳协议。
整个IOT网关的设计,是无状态,可伸缩的,单网关在普通型ecs上可轻松达到数百tps。
举例工业领域,生产执行管理系统(MES)的做法就是利用物联网技术自动采集生产数据,通过整合和分析最终呈现在管理者手上。
数据的存储和分析都需要调用数据库,呈现在手机App也需要各种数据库的调用和协议。
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使用教材
备注
物联网产业与技术导论
《物联网:技术、应用、标准与商业模式》,电子工业出版社,等教材。
在学完高等数学,物理,化学,通信原理,数字电路,计算机原理,程序设计原理等课程后开设本课程,全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
C语言程序设计
《C语言程序设计》,清华大学出版社,等教材。
物联网涉及底层编程,C语言为必修课,同时需要了解OSGi,OPC,Silverlight等技术标准
Java程序设计
《Java语言程序设计教程》,机械工业出版社,等教材。
物联网应用层,服务器端集成技术,开放Java技术也是必修课,同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术
无线传感网络概论
《无线传感器网络理论、技术与实现》,国防工业出版社,《短距离无线通讯入门与实战》北京航空航天大学出版社,等教材。
学习各种无线RF通讯技术与标准,Zigbee, 蓝牙,WiFi,GPRS,CDMA,3G, 4G, 5G,Mote等等
TCP/IP网络与协议
《TCP/IP网络与协议》,清华大学出版社,等教材。
TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础,Socket编程技术也是基础技能,为必修课
嵌入式系统
《嵌入式系统技术教程》,人民邮电出版社等教材。
嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术,了解TinyOS等,为必修课
传感器技术概论
《传感器技术》,中国计量出版社,等教材。
物联网专业学生需要对传感器技术与发展,尤其是在应用中如何选用有所了解,但不一定需要了解传感器的设计与生产,对相关的材料科学,生物技术等有深入了解
RFID技术概论
《射频识别(RFID)技术原理与应用》,机械工业出版社,等教材。
RFID作为物联网主要技术之一,需要了解,它本身(与智能卡技术融合)可以是一个细分专业或行业,也可以是研究生专业选题方向。
工业信息化及现场总线技术
《现场总线技术及应用教程》,机械工业出版社,等教材。
工业信息化也是物联网主要应用领域,需要了解,它本身也可以是一个细分专业或行业,也可作为研究生专业选题方向。
M2M技术概论
《M2M: The Wireless Revolution》,TSTC Publishing,等教材。
本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材,在美国首次提出了M2M专业教学大纲,M2M也是物联网主要领域,需要了解,建议直接用英文授课。
物联网软件、标准、与中间件技术
《中间件技术原理与应用》,清华大学出版社,《物联网:技术、应用、标准与商业模式》,电子工业出版社,等教材。
物联网产业发展的关键在于应用,软件是灵魂,中间件是产业化的基石,需要学习和了解,尤其是对毕业后有志于走向工业和企业界的学生。
关于物联网,你别被这5个大数据忽悠了
但它的概念非常模糊。在一些谈话中,不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种:1大量的数据;2超出传统数据库功能的数据集;3使用软件工具来分析前两个意义的数据集。
物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住,从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。
然而,挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下,公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况:通过精确调整能源并最大化节省能源,使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间,对信息的需求就不是那么急迫了:数据主要在确定长期趋势时才能有价值。
现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值,还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反,消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。
我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。
五种大数据类型
状态数据
冷库中的空气压缩机是否正常运作它们中是否有一个已经罢工了不用担心,状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。
状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据,并把它作为基础。在许多市场中,状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料,但它也具有它自身的重要价值。
看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然,长期的数据能帮到城市规划者,但对于消费者来说,实时状态数据才是最重要的。
定位数据
我的货物到哪儿了它到达目的地了吗定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大,但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。
作为早期的物联网市场,农业领域也需要充分利用位置数据,因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现,这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场,尤其是在时间紧迫时,这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。
个性化数据
不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本,所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。
尽管如此,自动化也是不可避免的。没有人会为了节省475美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样,那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。
可供行为参考数据
把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%,并且其中一大部分(根据EPA显示,最高达到30%)被浪费了。为什么呢因为对于大多数建筑物的所有者来说:能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题,但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。
对于这一问题相应地产生了两种方法:1能够改变系统实时状态的自动化技术;2能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案,也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究,这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。
反馈数据
你了解你的顾客的真实想法吗你也许认为你了解,但是你可能错了。在不远的将来,生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据,从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运,从零售商处销售,最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。
物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路,在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现,并鼓励持续的产品改进和创新。
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它们之间的关系是互相关联、互相作用的:物联网是很多数据库的来源(设备数据),而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算,设备数据的分析要依赖于数据库,而数据库的采集、分析同样依托云计算,物联网反过来能为云计算提供ISSA层的设备和服务控制,数据库分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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