你应该知道的4个物联网架构层

物联网代表着物联网，它是一种在各种传感器和设备之间进行互动的方式。现在有许多不同的物联网系统，每一个都是不同的。而且有不同的方式来看待每个物联网架构。

虽然存在许多变化，但所有物联网系统都遵循相同的基本结构。总共有四个主要的物联网架构。

物联网架构的不同要素

物联网网络由许多不同的云计算用途和部分组成。然而，这些物联网解决方案大多建立在核心理念上，这些物联网元素构成了今天几乎所有物联网系统的基础。它们被划分为不同的架构层次，以增强整个物联网网络。

Devices

我们可以使用物联网设备中的传感器来收集数据，之后我们可以将数据传输到服务器上。在物联网设备中，没有必要将传感器与设备相连。如果传感器是远程定位的，也可以完成数据收集和传输过程。物联网设备的一些例子 –

• 智能火灾报警器

• 健身追踪器

• 智能安全系统

Actuators

• 智能照明的开启或关闭

• 可以打开或关闭的智能锁和可以提高或降低温度的恒温器

Gateways

在一个网络中，网关作为入口和出口点。它们使数据在设备和网络之间来回传输。网关的例子包括互联网协议（IP）。

云网关

云网关是设备和云之间物联网通信的解决方案。

Data Lake

物联网设备产生的图像、视频和音频被存储在数据湖中，这是一个存储数据的位置，以后将被过滤和清理，然后交付给数据仓库供未来使用。

数据存储

我们需要将使用物联网设备的数据从数据湖转移到数据仓库，以获得有价值的洞察力。在数据仓库中，将在未来使用的信息被清理、过滤，并主要是结构化。

数据分析

数据分析是研究数据的过程，从数据收集中找到一些有价值的见解。而这些结果有助于在物联网设备中做出一些数据驱动的决策。

控制应用

控制程序作为一个渠道，通过它可以发送相关的命令和通知，使执行器能够运行。使用土壤传感器检测草坪的干燥程度和执行器激活喷头开始灌溉是控制应用的两个例子。

用户应用

物联网系统的软件组件（如智能手机应用程序）让用户管理物联网网络的运作方式。使用用户应用程序使用户能够访问额外的功能，打开或关闭设备，并发送命令。

机器学习

我们在物联网设备中需要更准确和精确的模型，这只能通过机器学习来实现。使用来自数据仓库的数据，ML模型给出了一些精确的未来结果，这可能会派上用场。新的模型在经过评估后被采用，并由数据分析师对其适用性和有效性竖起大拇指。

物联网架构层

1.传感器层

传感器层包含传感器和执行器，包括一些其他设备。传感器和执行器处理收到的数据并通过网络传输。现实世界中的物理特性被作为物联网架构基本层一部分的传感器所捕获。温度、烟雾、空气、水分和其他因素是参数的例子。

2.传输/连接层

连接层是物理设备和物联网架构之间的第二层。该层的目的是使用网关或边缘设备将数据从设备传输到互联网。通信可以使用直接的TCP或UDP通信，也可以使用网关，它可以作为LAN和WAN之间的链接。

3.处理层

物联网系统是为了收集、存储和处理数据，以满足这一层的更高要求。在处理层有两个主要阶段。

数据积累

每个设备都会在物联网网络上发送数以百万计的数据流。这里存在着不同格式、速率和大小的数据。专业人士必须强调将关键数据从这些海量数据流中分离出来，作为他们在这一层的首要任务。非结构化数据的原始形式，包括照片和视频流，可能相当大；因此，为企业收集情报需要效率。专业人员必须对企业实践有扎实的了解，以准确识别数据需求和某些未来优势。

数据抽象

在所有的数据被收集后，一些庞大的数据被提取出来，以获得有价值的洞察力，使企业受益。

• 收集来自物联网系统以及非物联网系统的所有信息

• 通过使用数据虚拟化，使数据在单一地点可用

• 管理各种形式的原始数据

在处理器层，设备和架构的互操作性是关键。一旦数据被积累和抽象化，数据分析师就可以简单地利用他们的商业头脑来寻找情报要素。

4.应用层

这一层位于云端，通过网络界面和电子邮件传递为终端用户的应用程序生成报告。

每个物联网系统都有特定的目的和目标，以满足业务需求。目前，大多数物联网应用在不同的技术堆栈上运行，并具有不同的复杂程度，为组织执行特定的职责。

结论

物联网架构可能因解决方案的不同而不同。但一般来说，这四个构件是存在的。物联网解决方案通过从数据中获取更多的价值并为客户提供相应的服务，使公司能够超越他们的客户。关键是要避免被物联网的技术术语所迷惑，并关注可能导致完全自动化的无数机会和发展。