解析物联网与工业物联网的差异

发布时间：2022-06-15 15:33:44 所属栏目：交互来源：互联网

导读：物联网（IoT）是对象或设备的网络，通常通过传感器连接到Internet，并且可以相互关联以及它们生成的数据。从智能手机，汽车到冰箱，恒温器和镜子，这些连接的事物正在慢慢进入我们生活的方方面面。到2025年，预计将有416亿台互联设备工业物联网（IIoT）或

　　物联网（IoT）是对象或设备的网络，通常通过传感器连接到Internet，并且可以相互关联以及它们生成的数据。从智能手机，汽车到冰箱，恒温器和镜子，这些连接的“事物”正在慢慢进入我们生活的方方面面。到2025年，预计将有416亿台互联设备

　　工业物联网（IIoT）或“ 工业4.0 ”是指将IoT技术和数据与制造和其他工业过程相结合，通常旨在提高自动化，效率和生产率。这是物联网在各个行业中实践应用的地方，例如：

　　用于制造的工厂设备，机器和设备

　　医疗保健中的健康监测设备

　　为什么物联网数据管理很重要？

　　当客户着手解决物联网和IIoT用例的旅程时，他们面临的第一个障碍是如何从物联网系统中检索数据并使数据可用于分析系统和决策。

　　从物联网系统将数据提取到数据湖或Apache Kafka等消息传递系统中的能力是关键的第一步。在大多数情况下，组织还希望充实和清理数据，以确保不良数据不会落入湖中，而分析师也已经充实了用于分析的数据。在某些情况下，客户希望在支持IoT的设备上实时实施操作。例如，如果工厂环境变得太热而无法获得最佳的油漆附着力，他们可能希望自动停止喷漆机。这种情况如果在制造过程中未得到纠正，可能会导致主要的质量和保修问题，更多信息尽在振工链。

　　物联网数据管理的5种必备功能

　　从物联网设备管理数据是实时分析过程的重要方面。为确保您的数据管理解决方案可以处理IoT数据需求，请查找以下五个关键功能：

　　多功能的连接性和处理各种数据的能力：物联网系统具有多种标准，并且物联网数据遵循多种协议（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多数物联网数据以半结构化或非结构化格式存在。因此，您的数据管理系统必须能够连接到所有这些系统并遵守各种协议，以便您可以从这些系统中提取数据。

　　边缘处理和扩展：良好的数据管理解决方案能够在将其吸收到数据湖之前，过滤掉来自IoT系统的错误记录（例如负温度读数）。它还应该能够使用元数据（例如时间戳或静态文本）来丰富数据，以支持更好的分析。

　　机器学习和物联网：改变游戏规则？

　　机器学习（ML）致力于最大程度地减少人工干预可自动化的任务，并且完全适用于IoT。机器学习为自动化和优化物联网世界提供了许多机会。通过使用机器学习算法，组织可以使用IoT数据来发现模式并构建模型，然后可以在IoT数据上对它们进行实时评分以使模型可操作，更多信息尽在振工链。

　　IoT中ML算法的常见用例是：

　　使用分类，异常检测和聚类技术进行智能流量预测。

　　使用线性回归，分类和回归树进行能源使用预测。

　　使用朴素贝叶斯算法进行食品安全预测。

　　借助K-means聚类算法实现智慧城市和智慧公民倡议

　　物联网数据管理的InformaTIca方法

　　InformaTIca提供了一个大数据流解决方案，该解决方案为物联网和流数据提供了AI驱动的端到端管理。该解决方案利用Sense-Reason-Act框架进行IoT数据管理，该框架使客户能够从IoT来源获取数据（感觉），在IoT数据上应用业务逻辑（原因），并在IoT设备上执行操作（操作）

　　Informatica IoT数据处理解决方案使用AI / ML算法解析复杂的非结构化数据并处理架构漂移。该解决方案使用Apache Spark Streaming的功能每秒处理数百万条消息。这使客户能够在数据通过管道移动时实时应用其扩展逻辑。
　　

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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