你应该了解的4层物联网架构

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物联网 (IoT) 代表“物联网”，它是一种各种传感器和设备之间交互的方式。 存在许多不同的物联网系统，每个系统都不同。并且有多种方法可以查看每个物联网架构。

尽管存在许多变体，但所有物联网系统都遵循相同的基本结构。总共有四种主要的物联网架构。

物联网架构的不同组成部分

物联网网络包含许多不同的云计算用途和部件。但是，大多数这些物联网解决方案都是基于核心思想建立的，这些物联网元素构成了当今几乎所有物联网系统的基础。它们被划分为不同的架构层以增强整个物联网网络。

设备

我们可以使用物联网设备中的传感器来收集数据，然后将其传输到服务器。在物联网设备中，无需将传感器与设备连接。如果传感器远程放置，也可以完成数据收集和传输过程。物联网设备的一些示例：

• 智能火灾报警器

• 健身追踪器

• 智能安全系统

执行器

称为执行器的设备可创建运动以执行预编程活动，例如：

• 打开或关闭智能照明

• 打开或关闭的智能锁和升高或降低温度的恒温器

网关

在网络内，网关充当入口和出口点。它们使数据可以在设备和网络之间来回传输。网关的实例包括互联网协议 (IP)。

云网关

云网关是设备与云之间物联网通信的解决方案。

数据湖

物联网设备生成的图像、视频和音频存储在数据湖中，这是一个存储数据的场所，这些数据将在以后进行过滤和清理，然后再交付到数据仓库以供将来使用。

数据存储

我们需要使用物联网设备将数据从数据湖传输到数据仓库以获得有价值的洞察。在数据仓库中，将用于将来的信息经过清理、过滤和主要结构化。

数据分析

数据分析是从数据收集中查找一些有价值的见解的过程。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。

控制应用程序

控制程序充当管道，通过它可以发送启用执行器操作的相关命令和通知。使用土壤传感器检测草坪的干燥度以及执行器激活洒水器以开始灌溉是控制应用程序的两个示例。

用户应用程序

物联网系统的软件组件（例如智能手机应用程序）允许用户管理物联网网络的运行方式。使用用户应用程序，用户可以访问其他功能，打开或关闭设备以及发送命令。

机器学习

我们需要物联网设备中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 ML 模型的数据可以提供一些精确的未来结果，这可能非常有用。在评估并由数据分析师认可其适用性和有效性后，将采用新模型。

物联网架构层

1. 传感器层

传感器层包含传感器和执行器，以及其他一些设备。传感器和执行器处理接收到的数据并将其通过网络传输。现实世界中的物理特性被作为物联网架构基础层的传感器捕获。例如温度、烟雾、空气、湿度和其他因素。

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。此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 TCP 或 UDP 通信完成，也可以使用网关完成，网关可以作为 LAN 和 WAN 之间的链接。

3. 处理层

物联网系统旨在为此层的更高要求收集、存储和处理数据。处理层有两个主要阶段。

数据积累

每个设备都通过物联网网络发送数百万个数据流。这里存在不同格式、速率和大小的数据。专业人员必须强调将关键数据与这些海量数据流分开作为此层中的首要任务。其原始形式的非结构化数据（包括照片和视频流）可能非常大；因此，收集业务情报需要效率。专业人员必须对公司实践有深入的了解，才能准确识别数据需求和某些未来的优势。

数据抽象

收集所有数据后，将提取一些海量数据以获得可以使企业受益的有价值的见解。数据抽象可以按如下方式进行：

• 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，使数据可从单个位置获得

• 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至关重要。一旦数据被积累和抽象，数据分析师就可以轻松地利用他们的业务敏锐度来查找情报元素。

4. 应用层

此层位于云中，并通过 Web 接口和电子邮件传递为最终用户的应用程序生成报告。

每个物联网系统都有特定的目标和目标来满足业务需求。目前，大多数物联网应用程序都在各种技术堆栈上运行，并且具有不同的复杂程度，为组织执行特定任务。

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结论

物联网架构可能因解决方案而异。但一般来说，这四个构建块都存在。物联网解决方案使公司能够通过从数据中获得更多价值并相应地为客户服务来超越客户。避免被物联网的技术术语弄糊涂，并关注可能导致完全自动化的无数机会和发展，这一点至关重要。