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物联网基础学了什么

2021.10.15 15:43:57  来源: 蓝色海洋经济网   作者: 管理员   字体:【
【导读】首先,物联网在本书中的定义是,一个把事物联系起来的大型网络。其分成了基于工业的IIOT 与 基于为个人生活带来便利的ciot。其中iiot的数据量大于ciot的数据量,并且对安全性的要求更高,并且以工……

为期两天的物联网基础课程,学到了一些与物联网有关的概念。


首先,物联网在本书中的定义是,一个把事物联系起来的大型网络。其分成了基于工业的IIOT 与 基于为个人生活带来便利的ciot。其中iiot的数据量大于ciot的数据量,并且对安全性的要求更高,并且以工业系统作为核心,而ciot则以用户作为核心。ciot又可基于个体,团体,社区。


近年来,互联网的发展趋势分为研究期,企业宣传期,盈利期(amazon, eBay),社交媒体网络(Facebook, LinkedIn)。2015年的hype cycle of emerging technology图可以看出,iot已经走过了初始爆发期,将会进入平稳上升阶段。


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物联网中的事物具有以下特征,独立的id(多为ip地址),检测其他事物的存在,自动化,可互相通信协作,可以实现基于服务的操作,自动化物件之间的协作,低功耗,可编程,可支持在功能失败下的安全性。


关于cyber-physical system的概念。


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CPS是物理网络系统的框架,这是一个可以支持物理网络部分与计算工程协作的智能系统。他的生命周期如下,感应(sensing),数据(data),信息(information)是经过验证的信息,智能(intelligence)是采用分析算法取得的智能化信息,决策(decision),优化(optimization),协调(coordination)无缝协调进程。合作(collaboration)不同平台协议之间的合作,开展(actuation)。以上的流程可以简化为如下感应(sense)-控制(control)-action(行动)-effect(生效)。


面向商业


得益于廉价的芯片技术,网络带宽,处理进程以及设备连接端口和无线网的普及,物联网得以快速发展。同时的,智能手机,云计算,大数据,ipv6技术也推动着物联网的发展。一个被连接的世界,可以享受由智能设备带来的好处,智能设备具有检测,控制,优化以及自动化的好处。以下是产品到系统的进化过程,由一个产品,到智能产品,到连接的智能产品,到产品系统,最终到一个由各个系统组成的庞大系统。iot行业现今拥有良好的盈利预期。其中自动化控制的应用包括,智能停车,建筑结构检测,交通控制,智能灯光, 废物处理,智能道路等等。


iiot 的最主要需求可被归纳如下,云计算,随时随处的可接入性,安全性,用户体验,智能机器,资源管理和大数据分析。目前其主要的壁垒是缺乏统一化标准和安全性考量。iiot的成熟化过程分别是,conventional(传统化不可连接的独立目标), instrumented(设备互相连接并且做出反应),software defined(软件提升智能化),smart(渐渐完备的监控以及智能化),autonomous(设备提供实时响应,高性能,并且自适应性)。


iot的盈利话包括降低成本和提升回报。iot的使用目标包含人,事物,组织,平台,技术。总结下来,包含硬件附加费用(hardware premium, service revenue, data revenue, ecosystem building),服务的盈利,数据的盈利,生态系统的盈利。


iot由传感器(sensor),处理器(processor),网关(Gateway),应用(application)四个基础模块组成。传感器分为active与passive两种,区别为是否需要能量。既然说到了sensor,那么与之相对的是actuator,负责将信号变成可以感知的原件。感应器的属性有准确性,可重复性,范围,噪音,分辨率,选择性。


iot通信技术包括,wpan,wlan,wan。wifi技术属于wlan,bluetooth,zigbee,6lowpan属于wpan。其中zigbee由终端,协调器,路由器组成。智能服务作为范围由小到大分为家,办公室,商场,城市,农业,能源,交通,军事。


实现iot技术。


SMACT模型是指 social(社交),mobile(移动),analytics(分析),cloud(云),things in the internet(网络中的事物),他们被称为数字化技术,是影响我们工业与生活的技术。其中前四者之间互相影响,并且与iot技术组成稳健的生态系统。


社交媒体与iot的主要挑战在安全性危机和数据隐私性,政府政策因素,设计与处理能力等。大数据分析通过monitor-analyze-decide-control-instrument的生命周期来与iot结合,大数据分析的特点有,庞大的数据量(volume),快速的计算处理(velocity),多变的信息渠道(variety)。iot分析与其他的分析区别在于大数据量,高复杂性和更加自动化。大数据分析的过程是(data source)数据源,(data processing)数据处理,(data exploration)数据探索,(data mining)数据挖掘,(data presentation)数据展示,(decision marking)做出决策。


IOT的安全与政策性问题


在安全性问题方面,iot技术面临的主要挑战有,日益增长的安全威胁,数据隐私性问题等等。导致iot安全性的主要原因分为,不安全的网络接口,不完善的验证与授权,不安全的网络,缺乏传输层加密,隐私的问题,不安全的云接入口,不安全的移动设备接口,不完备的安全配置,软件与防火墙漏洞,物理设备缺乏安全性;其中个人信息的安全性是最大的问题。OWASP是一个全球非营利组织,旨在提升软件安全性能,其提供了上述问题的解决方案。

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