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對物聯網設備的發展趨勢進行了綜述。據 IOTAnalytics (IOT Analytics)的數據，2016年，有47億多臺設備與互聯網相連。如今，即將到2021年，物聯網設備的市場規模將達到近116億臺。

互聯網罪犯將繼續利用物聯網設備實施 D1DoS攻擊

在2016年，世界上出現了首i款物聯網惡意軟件 Mirai，這是一款能夠感i染 DVR、攝像頭等網絡設備的惡意軟件。惡意軟件 Mirai使用默認的密碼和用戶名來訪問設備。

米拉惡意軟件通過實施(D1DoS)攻擊，把受影響的設備變成僵i尸網絡，利用因特網流量壓制網站。這次攻擊zui終導致全球zui大的一家網站托管公司倒閉，導致眾多知i名網站和服務暫停數小時

也就是說，在物聯網行業，資本的力量相對較弱。假如你擁有先發制人的優勢，后來者想要單靠資本的力量趕超或將你擠出市場，那么他付出的代價就比在互聯網行業更大。

因此，物聯網行業目前仍是一片藍海，小型企業也完全有能力與大型企業同臺競爭。隨著 AI和區塊i鏈的熱度降溫，物聯網將成為下一個風口。對于程序員來說，在風吹雨打之前做些準備是很有必要的。消息隊列遙測傳輸協議(Message Queue Telemetry Transport, Message Queue Telemetry Transport)是 IBM的 AndyStanford-Clark和 Arcom的 Arlen Nipper1999年為一項將石油管道連接到衛i星網絡的項目而開發的。

因此，需要使用中間件來有效地分割數據網絡，并確定合適的流量優先級，以便將數據正確有效地路由到合適的存儲庫和分析引擎。數據收集得越多，挑戰越大。它要求一個綜合的數據策略，不僅包括各種數據源，而且還包括引入數據的途徑和收集數據的方法。

資料保密

人們對物聯網i監測和訪問個人數據的能力感到非常緊張。值得慶幸的是，大部分物聯網數據是以匿名、安全的方式收集和傳輸的。這些數據將被解讀、分類、分析，并與其他數據整合，作為跟蹤過程的一部分。相對于電子商務網站收集的個人數據，物聯網數據組合主要是用來提供總體情況，追i蹤趨勢和變化。另外，隱私設計是物聯網系統解決方案的一個固有功能，可以減輕隱私問題。

資料應用

等待服務器或云計算平臺對數據做出結論之后，這些結論數據就會被下傳到各個終端應用設備上，它們根據這些數據，自動地執行相應的指令和操作。zui后在更快的速度下，智能地、自動地滿足人們的需要，實現其目標。使人們真正享受科技發展所帶來的生活變化。

上面介紹了物聯網技術在應用過程中，從數據產生、傳輸處理、應用反饋、應用實現四個階段。希望大家在閱讀后，能對物聯網有更全i面的認識和認識。由于技術的發展，物聯網的優勢正逐步被挖掘出來，應用場景將會越來越廣泛，而且每個人都將越來越離不開它。

許多物聯網設備共同工作的企業，其目標是將特定的存儲解決方案放在zui需要它們的地方，以確保在整個物聯網數據過程中正確地處理數據。邊界計算比以前更重要了，因為它能為諸如 HD視頻會議、遠程學習或遠程醫i療這樣的用例提供正面用戶體驗。

流行病有可能成為加速5 G需求的催化劑。新的分散化的勞動力仍然需要高質量的虛擬連接，這將繼續推動對高速低延遲連接的需求，即使在旅途中。

通過在工廠中引入超低延遲的新標準，5 G還有助于工業物聯網向前發展，以實現更加可靠的自主生產過程。對于5 G的處理能力要求很高，數據存儲需求也隨之出現。物聯網設備，如機器人和攝像機，用來跟蹤整個供應鏈的資產，并收集諸如溫度和振動等數據來跟蹤集裝箱運輸的入口。使用支持 IoT的設備在運輸路線上收集運輸中的供應鏈數據，從而幫助優化路線規劃。

Pascal Property類數據： Pascal Property數據通常指硬件資產數據，如設備的規格、參數等屬性，設備的位置信息，設備之間的依賴關系等。在工業物聯網中，資產類別數據被廣泛應用于資產管理領域，資產管理是物聯網中一個非常重要的功能，甚至可以作為一個獨立的系統進行研究，因為它可以與 ERP、 MES、物流等系統對接。診斷性數據：診斷性數據是指在設備運行期間檢測到設備運行狀態的數據，診斷性數據可分為兩類：一類為設備運行參數，如設備的輸入/輸出值，這里通常指與傳統工業自動化有關的類數據，即 OT技術；另一類為設備外部診斷數據，如設備的表面溫度、設備噪聲、設備的振動等，值得指出的是外部診斷技術正是物聯網技術的體現，它包含了新傳感器技術和物聯網通信技術。周邊診斷數據是預測性維護的重要元數據，也是深度控制模型的基礎，因此診斷類數據是我們重點要研究的數據類型。

狀況資料：物聯網中很基本、很流行的資料是狀況資料。多數物聯網設備會產生狀態數據，作為原始數據收集起來，然后用于更復雜的分析。

定位資料：把定位資料想像為室內 GPS。定位數據可以讓你實時跟蹤包裹，托盤和設備，而不是引導你去特定的目的地。農場主可在收獲時追i蹤設備；倉庫管理員可在車間找到特定的零件托盤；在消費者層面，可利用定位數據跟蹤手機、筆記本電腦，甚至是鑰匙。

必須對物聯網傳感器和設備產生的大量數據進行處理才能使用。然而，因為數據通常來自多種設備或不同格式，所以在對數據進行處理或應用任何分析之前，都需要做一些事情：將數據標準化或轉換成統一格式，以確保格式與應用程序兼容。為新轉換的格式數據存儲或創建備份。篩選重復、過時或無用的數據，以幫助提高精i確度。整合其它來源的結構性(或非結構性)數據，從而豐富您當前的數據集。

它可以直接從設備向云端傳輸數據，也可以從設備向驅動器傳輸數據。信息技術與 OT融合和邊緣服務不斷改善過程。如果 IT承擔著保護任務， OT負責生產、供電， IT和 OT團隊就會產生分歧。

理解數據采集和 OT非常重要，這是非常重要的。邊界包括計算機和傳感器。信息技術/OT使邊界分析更加有效

公司必須識別優點，比如機器上有 IoT傳感器。它是由傳感器、致動器、數據采集系統等一系列通用技術構成的，主要應用于機械臂、自動駕駛汽車等領域。