IOTDAE數據采集智慧終端的行業須知「斯蒂爾曼」

斯蒂爾曼智能科技有限公司——IOTDAE數據采集智慧終端

機器學習是一種人工智能，它不需要寫程序就能幫助計算機“學習”。在程序設計方面，電腦著重于接收到的數據。zui新的數據能幫助機器“理解”你的喜好，并據此自我調整。舉例來說，如果一個視頻網站推薦了一部你可能喜歡的電影，它就可以根據你過去的選擇來判斷你的喜好。

更安全更智能的路由器

大部分物聯網消費者都是在家使用，但是很少有安裝了安全軟件且易受攻擊的物聯網用戶。

許多物聯網設備制造商都很早就把注意力集中在物聯網產品的快速上市上，沒有考慮安全問題。伴隨著家庭物聯網設備數量的不斷增加，智能家居的安全問題也日益突出，為確保家庭智能家居的安全，在家庭路由器中增加安全功能是zui好的選擇，它是智能家居設備聯網的入口，通過路由器信息的安全保證了智能家居的安全。提供一些安全措施，如口令保護，防火墻等，并將其配置為只允許網絡上的某些設備。

Con1strained Application Protocol是一個協議，它運行在一個資源相對緊張的設備上。通常情況下， CoAP協議也運行在 UDP協議上。

這個 CoAP協議設計得很簡單，zui小的包只有4字節。CoAP協議采用 C/S體系結構，交互模式與 HTTP協議的請求-響應相似。通過與 coap://192.168.1.150:5683/2ndfloor/temperature相似的 URL，設備可以識別實體，并使用與 HTTP相似的 PUT、 GET、 PO1ST、 1DELET請求指令獲取或修改該實體的狀態。

伴隨著技術的進步，傳統的因特網已遠遠不能滿足日益增長的數據傳輸處理量，物聯網技術由此誕生。但是因為物聯網屬于新興事物，目前尚未被廣泛應用，所以大家對它還不太了解。

資料收集

物聯網應用的基礎層是數據采集，一般由各種傳感器、識讀器、讀寫器、攝像機、終端、 GPS等智能模塊和設備組成。收集則是通過對這些模塊和裝置的識別、讀取和采集來完成信息的獲取。這些技術主要有 RFID技術、傳感器控制技術、短距離無線通信技術等。

使用物聯網會添加來自新設備、環境和過程的數據，而這些數據以前用戶無法連接或探索。可以把這些數據看作獨立的資產，但是zui終目標是把它與其他數據結合起來，創建一個可分解和可利用的“數據庫”。盡管許多企業和組織都在按計劃收集這些數據，但是它們還沒有有效地挖掘數據，以使數據的真正價值zui大化。

它

當越來越多的物聯網項目部署并成熟時，大量(可能達數十億)數據將添加到現有的存儲庫中。許多組織都在做大量的工作，包括如何使用數據，如何雇用數據科學家以及如何使用第三方資源，如何結合工具來實現數據挖掘。

環境條件，如空氣質量、溫度/濕度和亮度，這樣你就能知道需要做哪些安全和舒適的改變。

能量利用模式，這樣你就可以知道你的建筑物是如何及何時使用能量的，并且可以采取措施來優化能源效率。

這些使用者的行為、活動水平和行為模式，讓你了解他們是如何影響能源效率指標的。

使用水，這樣就能把浪費降到zui低。

建筑的設備，因此能夠確定建筑的功率因數，并將這些數據用于預計的維修。

在物聯網部署方面，文化仍是采用的主要障礙。24小時監視和公司訪問我們個人數據的想法令人們感到緊張。造成這種情況的主要原因是數據將會發生什么，以及誰將擁有這些數據這一未知事實。

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。

不管是靜態的還是動態的，物聯網1.0階段數據的增長都是線性的，并不代表數字水平，但由于物聯網動態數據是連續不間斷的，所以數據的數量也很大。所以在物聯網1.0階段，數據的壓力是可以控制的，不像宣傳的那么不可計數和不可控制。

從數據的原始性來看，物聯網數據可分為能源數據、資產屬性數據、診斷數據、信號數據等幾類。能量資料：指能消耗的相關資料，或計算能量消耗所需的資料，如電流、電壓、功率因數、頻率、諧波等。能量數據是物聯網關鍵的數據類型，物聯網的zui終目標之一就是節能，然后才能獲得能量數據，了解能量數據，分析能量數據，才能在物聯網應用中發揮作用。能量采i集器也是物聯網的重要設備之一。

對于這種快速增長的需求，自動化有助于提高零部件的移動速度。自動 IoT設備(如機器人或自動駕駛汽車)能幫助你從工廠到達門口。因為這些設備都會產生數據量，并且依賴于不斷增加的數據量，所以存儲在數據旅程的每一步上至關重要。

連通性：速度需求

對于具有多種 IoT設備的多用戶用戶來說，連接速度、可靠性和大帶寬在今天的新世界中越來越重要。有能力在需要的時候訪問數據和快速獲得洞察力是非常重要的。數據基礎設施必須建立起來，以確保數據能夠在需要的時候和地方被傳送，接收，存儲和分析。越接近來源，延遲時間越短，這意味著更快的洞察力和價值。