物联网的六域模型架构

目前，包括ISO/IEC JTC1/WG10、ITU SG20、IEEE P2413、IIC、IoT-A、OneM2M等在内的国际标准化组织或联盟都在研究物联网的参考体系结构。这些物联网参考体系结构表现形式不同，但本质基本一致，主要与描述物联网的视角有关。

从系统组成角度看，物联网是由用户域、目标对象域、感知控制域、服务提供域、运维管控域和资源交换域等六个域组成，即简称“物联网六域模型”。

图1 物联网六域模型的原理图

物联网六域模型是依据由中国主导的全球首个物联网顶层架构国际标准（ISO/IEC 30141-IoT Reference Architecture）提出。

该ISO/IEC 30141标准已通过国际标准草案（Draft International Standard，DIS）投票，2018年1月进入发布阶段的审议。

物联网六域模型的主要内容有：

（1）用户域

用户域是不同类型物联网用户和用户系统的实体集合。具体是指物联网用户可通过用户系统及其它域的实体获取物理世界对象的感知和操控服务。

物联网不是单纯的技术问题，其源头是用户需求。设计物联网系统，首先要通过定义用户域来识别用户对物理世界的感知和控制需求。

（2）目标对象域

通过用户域定义了用户需求，该需求便映射了物理对象以及所需的信息参数。目标对象域是用户期望获取相关信息或执行相关操控的对象实体集合，包括感知对象和控制对象。

●感知对象：是用户期望获取信息的对象；

●控制对象：是用户期望执行操控的对象。

感知对象和控制对象可与感知控制域中的实体（如传感网系统、标签识别系统、智能设备接口系统等）以非数据通信类接口或数据通信类接口的方式进行关联，实现物理世界和虚拟世界的接口绑定。

（3）感知控制域

感知控制域是各类获取感知对象信息与操控控制对象的软硬件系统的实体集合。感知控制域类似层级架构中的感知控制层，但该域完整地定义了前端实际场景中获得对象信息的感知控制系统，可实现针对物理世界对象的本地化感知、协同和操控，并为其它域提供远程管理和服务的接口。

（4）服务提供域

服务提供域是实现物联网基础服务和业务服务的软硬件系统的实体集合。该域可对感知数据、控制数据及服务关联数据的加工、处理和协同，为用户提供对物理世界对象的感知和操控服务的接口。

（5）运维管控域

运维管控域是实现物联网运行维护和法规符合性监管的软硬件系统的实体集合。该域可保障物联网的设备和系统的安全、可靠、高效运行，及保障物联网系统中实体及其行为与相关法律规则等的符合性。

（6）资源交换域

资源交换域是实现物联网系统与外部系统间信息资源的共享与交换，以及实现物联网系统信息和服务集中交易的软硬件系统的实体集合。该域可获取物联网服务所需外部信息资源，也可为外部

系统提供所需的物联网系统的信息资源，以及为物联网系统的信息流、服务流、资金流的交换提供保障。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

物联网数据挖掘模型的研究

物联网数据挖掘模型的研究中国宁波，浙江大学宁波理工学院Shen Bin 中国杭州，浙江大学管理学院Liu Yuan，Wang Xiaoyi 摘要——在这篇论文中，我们提到了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。其中，多层数据挖掘模型包含四层：1）数据收集层，2）数据管理层，3）事件处理层，4）数据挖掘服务层。分布式数据挖掘模型可以解决数据存放在不同地点的问题。基于网格的数据挖掘模型使网格框架实现数据挖掘功能。多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。关键词——物联网，数据挖掘模型，RFID技术一、介绍物联网（IOT）是下一代网络，包含上万亿节点来代表各种对象，从无所不在的小型传感器设备，掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群[23]。它是继电脑和网络革命之后的又一场科技革命。它集成了新的计算和通讯技术（如传感器网络，RFID技术，移动技术，实时定位，普遍存在计算和IPV6等）和建立下一代互联网的发展方向。IOT是IBM公司提出的智能星球的核心。物联网的智能对象（如传感器输入、制动器等）可以通过基于新信息和通讯技术的网络来通信。 S. Haller等人[2]提出了如下的定义：“它是这样的一个世界，物理对象可以无缝集成到信息网络，并且可以成为业务流程的积极参与者。服务可以在网络中影响到这些‘智能对象’，找到他们的国家以及与他们向关联的任何问题，并能考虑到安全和隐私问题。” 刘教授[3]从技术和经济的角度提出了对于IOT的想法：“从技术的角度上讲，IOT是传感器网络的集成，包括RFID和无所不在的网络。从经济的角度来看，这是一个开放的观念，集成了新的相关科技和应用，产品和服务，生产和市场。” 物联网将会产生大量的信息。让我们举一个例子，将超市引入一个采用RFID技术的供应链。RFID数据的原始形态是这样的形式：EPC，地点，时间。EPC代表了一个RFID读者阅读的唯一标识；地点是读者的位置；时间是阅读发生的时刻。这需要18个字节来储存一个RFID记录。一个超市，大约有700000个RFID记录。所以如果这个超市每秒都有读者在浏览，那么每秒大约产生12.6GBRFID数据流，每天将达到544TB的数据。因此，发展有效的思想去管理、分析、挖掘RFID数据是非常必要的。物联网数据可以分成几种类型：RFID数据流、地址/唯一标识、描述数据、位置数据、环境数据和传感器网络数据等[1]。它将给物联网的管理、分析、挖掘数据带来巨大的挑战。二、相关研究

深入浅出解析大数据平台架构

目录：什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。大数据的4V特征-来源公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

智能工厂信息化架构及MES系统整体规划-----180626

智能工厂信息化架构及MES系统整体规划企业信息化架构基于制造企业的三个管理平台规划，其信息化系统整体架构规划如下: 工业软件软件工业控制書能设备基于整体信息化架构规划，实现的网络拓扑架构如下: 客户、供应商，外协5

MES 整体规划 MES 生产执行系统自上向下分为五个层次：用户整合层、分析系统层、应用子系统层、 DCS/PLC 智能仪表手工录入 ■] 针对具体一个工厂或制造车间的网络拓扑架构如下: 公囲员工通过克厢访问「 1 耳农忡办厂商各事业胡生产管控平台层和数据中心层。如下图所示:

系统层次结构说明用户整合层：通过统一的门户，采用灵活严格的权限设置，使企业内外的用户都能在这个平台上进行业务操作，实现全面的协作。分析系统层：整合企业的所有有效信息，为管理层提供决策支持。应用子系统层：基于SOA模式的标准应用模块组成，可根据企业需求灵活配置。生产管控平台层：由应用建模平台、工作流平台、系统运行平台组成，是整个系统的核心组成部分和运行基础，该平台具有开放性和可扩展性，能满足企业不断扩展的业务需求。生产数据中心层：由数据采集总线、实时数据库、分析数据库、数据访问服务组成。基于SOA的先进技术平台平台化：基于SOA的平台化设计，集应用建模系统、工作流系统、实时数据系统、系统运行于一体。灵活性：提供灵活的“随需应变”策略，支持业务规则和界面的灵活配置，支持工艺流程的灵活定义，可根据业务需求变化快速重构系统。先进性：采用最先进的软件技术，利用BS+CS应用模式，包括SOA技术、WEB技术、XML技术、中间件技术、软件组件技术等。安全性：充分保证控制系统的安全性。可靠性：合理的系统架构设计，保证系统平台的可靠性达到99.99%。开放性：向下与DCS、PLC、SCADA等过程控制系统集成，向上与ERP、CRM和SCM等应用系统集成。分布式：支持分布式应用部署和分布式数据管理，支持负载平衡，满足集团化企业的管理需求。国际化：支持多语言灵活切换。易用性：界面友好、风格统一，操作简单方便。适合联宜电机的先进生产管理系统

苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢？本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不存在难点，在此不再详细说明。任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟

三维可视化智能物联网管理平台设计

三维可视化智能物联网管理平台技术方案二〇一二年八月

目录一、概述 (3) 1.1项目背景 (3) 1.2建设系统的意义 (4) 1.3设计依据和参考资料 (5) 二、系统特点 (5) 三、设计原则 (6) 3.1可靠性 (6) 3.2先进性与合理性 (6) 3.3开发性 (6) 3.4可扩展性 (6) 四、系统总体构架 (6) 4.1系统整体框图 (6) 4.2系统研究内容 (7) 五、系统组成 (8) 5.1软件组成 (8) 5.2 硬件组成 (9) 5.3 软件功能 (10) 5.4 开发环境 (14) 5.5 系统报价 (14)

一、概述 1.1项目背景物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把需要联网的物品与网络连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪监控和管理的一种网络，它是在网络基础上的延伸和扩展应用。物联网是被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。有业内专家认为物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本，另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。目前，美国、加拿大、欧盟、日本、韩国等都在投入巨资深入研究探索物联网，并启动了以物联网为基础的“智慧地球”、“U-Japan”、“U-Korea”、“物联网行动计划”等国家性区域战略规划。我国把发展物联网已经提到国家的战略高度，它不但是信息技术发展到一定阶段的升级需要，同时也是实现国家产业结构调整，推动产业转型升级的一次重要契机。2010年9月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》发布，新一代信息技术、节能环保、新能源等七个产业被列为中国的战略性新兴产业，将在今后加快推进，其中物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分，更是在近一年里受到政府、企业和科研机构的大力支持。当前，世界各国的物联网基本都处于技术研究与试验阶段，物联网相关技术研究还处于起步发展阶段，在物联网基础研究和技术开发等方面还面临许多挑战。物联网涉及到的关键技术领域很多，包括RFID识别技术、泛在传感技术与纳米嵌入技术、IPV6地址技术以及等。从软件的角度来看，物联网软件技术研究方面也是处于起步阶段，尤其是基础软件的研究均处于探索阶段。面对物联网所带来的大数据量、数据时效性高、安全与隐私性要求高等挑战，人们也在不断地探索亲的解决办法。在物联网系统中，由于传感器节点及采样数据的异构性，基础软件显得尤为重要。物联网基础软件不仅屏蔽了各类传感器硬件及数据的差异，实现了物联网节点及数据的统一处理，而且实现了海量物联网节点之间的协同工作，从而大大简化了物联网应用程序的开发。我们以动态位置感知类应用为例，相关的传感器可以包括GPS传感器、RFID传感器、手机定

网络教学平台的体系结构与总体设计

网络教学平台的体系结构与总体设计余胜泉、陈天、何克抗 ysq@https://www.360docs.net/doc/381732567.html, 北京师范大学现代教育技术研究所（100875）网上教学支持系统设计的基本出发点在于：我们认为网上教学不仅仅是将教学材料在网上发布，而更多的是学生与教师之间、学生与学生之间的充分沟通与交流，由于远程教学教师与学生之间在空间上的分离，这种沟通与交流就显得尤为重要，另外，传统教学过程中一些保证教学质量的关键环节，如作业、考试、图书馆、笔记记录等，都应该能够在网上得到很好的支持。所有的沟通与交流以及关键教学环节的支持，都需要一些专用的工具来支持，而现有Internet 技术并没有提供这些工具，因此需要进行工具开发。此外网上交互式的程序设计，是一般非计算机专业教师所难以做到的，因此，我们开发了一套网上的教学支持平台，为教师在网上实施教学提供全面的工具支持，屏蔽了程序设计的复杂性，使得教师能够集中精力于教学，也使得网上教学从简单的教学信息发布变成一个充满交互与交流的虚拟学习社区。一、设计的基本构想 1．一体化管理网络教学支持系统应该与教学内容紧密集成，应该实施一体化管理，而不是相互分离的系统。目前，Internet上的一些现成工具，如电子邮件、WEB、新闻组等，都有一定的教学功能，还有一些大学也开发了一些教学支持工具，如用户注册系统、讨论组、聊天室等，但这些工具都是与教学内容相分离的，是一些相对独立的系统，对教学的紧密性要求支持不够，象某些系统，要学习几门课程，就需要登录几次，使用起来很不方便。一体化管理就是要使教学支持系统真正符合教学的要求，在一个统一的系统中可以完成教学（学习）过程中的各种活动，而不需要来回在几个系统之间切换，降低操作的复杂度及学习的难度。 2．完全开放远程教学所涉及的行业范围大，学习者的数量多，教学内容的形态需求复杂，这就要求系统具有完全的开放性，能够容纳各种形态的网上教学内容，不能仅仅限于支持某些专用工具开发的教学内容，不能只是支持某些文件格式。本系统将采用开放的文件存储格式，支持所有能够在网上运行（包括需要插件的文件）的课程内容与文件格式，不对课程开发工具作限定要求，只要求该工具开发出的课程内容能够在网上运行即可。 3．简化交互式教学设计的复杂性我们认为，网上教学不仅仅是将教学内容在网上发布，更为重要的是教师与学生、学生与学生、教师与教师之间的充分沟通与交互，从而打破了传统课堂的授课模式，。由于师生在物理空间的分离，师生之间的交互显得更加重要，可以说，这种交互的广度与深度，是决定网上教学质量的关键性因素。网上教学包括一些基本的教学环节：教学内容的发布、作业、答疑、考试、讨论（同步／异步）、作笔记等等，而现有Internet工具并不能很好地支持这些活动，需要教师进行复杂的交互性程序设计，这对大部分教师来说，是无法完成的。教学支持平台就是要解决这些交互式工具支持问题，使得教师无需花费大量的精力去开发程序，就可以很方便获得很好的交互性支持，从而可以专注于教学内容与教学活动。教学支持平台的首要功能就是降低实施网上教学的技术难度，提供方便实用的教学工具，简化交互式教学设计的复杂性。 4．支持多种教学策略网上教学完全打破了传统课堂授课的模式，改变了传统教学中教师与学生之间的关系，教

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明）数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？；分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相

关架构进行描述。 1.2.技术架构设计如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

IOT物联网方案分析范文

IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： ?设备接入网络方案 ?设备间通信 ?物联网数据的用途 ?如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ ?物联网终端软件系统架构？ ?物联网云平台系统架构？ 2、方案分析系统架构： 1）设备接入方式：只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。设备接入方式目前有2种：直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G 通信模组。网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。

一个典型的物联网网关架构如下：常用的通信网络主要存在2种方式：移动网络(主要户外设备用) ：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等宽带(主要户内设备用) ：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议：物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。基于CCP接入（MQTT协议的精简版）协议本身具备安全算法，不依赖TLS算法；协议大小更精简，包头，payload占用字节更少。例如header 只有1个字节；协议支持多种通信模式，相对于MQTT，不仅支持Pub/Sub，还支持RPC/RRPC 基于MQTT接入被广泛用在嵌入式设备的消息传输上 COAP CoAP是一种软件协议旨在用于非常简单的电子设备,让他们通过互联网交互通信。 HTTP协议用RESTAPI的方式连接IoT。设备可以通过POST方式实现Pub消息到某个Topic。 3）平台功能： ?设备接入：安全接入，确保设备在云端的安全及合法性；快速接入。 ?设备授权 ?数据收集

很详细的系统架构图

很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，

浅谈工业物联网云平台项目架构设计

浅谈工业物联网云平台项目架构设计前言早在1999年就已经有了“物联网”这个概念，但是直到十年之后的2009年，IBM提出“智慧地球”的概念，才推动很多国家把物联网研究和发展提升到战略层面。但是比较遗憾的是，直到现在的2015年，我国的物联网的发展依然主要靠政府项目来拉动，所以现在的发展似乎前景越来越不明朗。政府似乎意识到这是个问题，在一些互联网公司的倡导和推动下，提出了“互联网+”的概念。虽然“互联网+”和“物联网”都是以网为主，但是发展的侧重有了本质区别。“互联网+”是以互联网为主，外围智能模块和传感器为辅，构建互联生态。而“物联网”却是以互联网为基础，重点在传感器数据采集，设备控制，远程监控为主。但是现在很多互联网公司，做的是“互联网+“的事，却以”物联网“的名义来宣传。所以现在的人越来越搞不清”物联网“的真实定位了。我一直认为从技术角度来看，所谓“物联网“就是传统工控网的一个外延。传统的工业现场，考虑到生产安全，都是内部网络。另外实施和维护的代价相对较高。而在互联网和移动互联网越来越完善的今天，在各个领域都有了远程测控的要求。比如目前比较典型的农业大棚监控、森林防火监控、鱼塘监测和养殖管理等等。 “互联网+”和“物联网”由于发展的侧重点不同，在做架构设计上肯定有所不同。“互联网+“的项目，其实更看重的是用户数，通信数据流量，这是衡量一个”互联网+“项目成功的标志，当然这是也是那些做云平台为主的互联网公司最看重的，用户数和通信数据流量正是他们的利益点所在。而以中小项目为主的“物联网”项目，其实更看重的，一是系统稳定可靠，能保证系统长期稳定的运行，因为有些监控点往往部署在人迹罕至的地方，系统的可靠性成为关键。二就是系统便于开发和维护，因为基于不同行业，不同工艺需求的，很难开发出像民用领域的通用产品，需要根据现场实际调整相关的业务逻辑和监控画面，所以是否易于开发很关键。当然维护更为重要，因为偏工业级的“物联网”项目一般设计至少是三年或更长的生命周期，所以项目维护难以避免，甚至系统还会根据

物联网信息安全模型综述

物联网信息安全模型综述邵华1，范红1 （1.公安部第一研究所, 北京100048）摘要：物联网是互联网的延伸，不仅传统的安全问题继续困扰物联网，而且新的、特有的安全问题也不断呈现，这些均对物联网安全模型提出了更高的要求。本文从安全防护对象以及方式对物联网信息安全模型进行分类，综述了当前比较流行的物联网信息安全模型，分析了现有安全模型优势与劣势，展望了物联网信息安全模型发展的趋势。关键词：物联网；信息安全；安全模型 An Overview of Information Security Model for IOT Shao Hua1, Fan Hong1 (The First Research Institute of Ministry of Public Security Beijing 100048) Abstract：The internet of things is the extension of the internet, should not only to face the traditional security issues, but also deal with new and specific security problem, which made higher requirements for security model. This article from the security protection object and way to classify the information security model for IOT, summarizes the current popular information security model for IOT, analysis the advantages and disadvantages of the existing security model, and predicts the trend of the development of the IOT information security model. Keyword：Internet of things; information security; security model 1.引言据不完全统计，2013年，全球有120亿感知设备连接物联网，预计到2020年，有近500亿设备连接物联网，而在2008年连接在互联网上的设备将超过地球上人口的总和。如此众多设备连接上网络，其造成的危害和影响也是无法估量，特别是当物联网应用在国家关键基础设施，如电力、交通、工业、制造业等，极有可能在现实世界造成电力中断、金融瘫痪、社会混乱等严重危害公共安全的事件，甚至将危及国家安全，因此伴随着物联网快速发展，物联网安全也越来越受到重视。信息安全模型最早可以追溯到1973年由Bell和Lapadula提出的机密性模型[1]，但物联网涉及技术纷繁复杂、防护对象层次不齐，传统的安全模型已不再适用新的安全需求。近年来，人们在原有的模型基础上，对物联网信息安全模型做了初步 1作者简介：邵华（1984－），男，湖北，安全工程师，硕士Email:haorrenhaomen@https://www.360docs.net/doc/381732567.html,; 范红（1969－），女，河北，研究员，博士后Email: ysfanhong@https://www.360docs.net/doc/381732567.html, 资助项目：国家发改委2012信息安全专项

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。数据推送为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

智慧社区平台系统架构设计说明书

目录 1、引言 (3) 1.1背景 (3) 1.2说明 (3) 2、范围 (3) 2.1 软件名称 (3) 2.2 软件功能 (3) 2.3 需求边界 (3) 3、总体设计 (4) 3.1 架构设计目标和约束 (4) 3.1.1 运行环境 (4) 3.1.2 开发环境 (4) 3.2 设计思想 (4) 3.3 架构体系描述 (4) 3.4 架构体系 (5) 3.4.1 数据支撑层 (5) 3.4.2 应用层 (5) 3.4.3 终端层 (5) 3.5 重要业务流程 (6) 3.5.1 核心数据采集输出流程 (6) 3.5.2 应用数据采集输出流程 (6) 3.6 模块划分 (6) 3.6.1 数据支撑层 (6) 3.6.2 应用层 (7) 3.6.3 终端层 (8) 4、部署 (8) 4.1 云服务器部署 (8) 4.2 部署服务器系统要求 (9)

1、引言 1.1背景智慧社区系统软件系统整体架构是为了快速搭建智慧社区运营平台，将硬件数据采集并建立智慧社区应用的架构整体解决方案。 1.2说明本文档是对于智慧社区应用平台进行详细设计和编码的重要依据。对该软件的整个系统的结构关系进行了详细描述，阐述了系统的总体框架，包括物理、逻辑结构，说明了体系结构所采取的设计策略和所有技术，并对相关内容做出了统一的规定。为今后的设计、编码、测试都提供了可以参考的模版并且提高效率，使整个开发过程做到资源利用最大化，减少由于需求变更而修改的时间，大大的降低了成本，节约了时间。 2、范围 2.1软件名称中文名称：智慧社区应用平台 2.2软件功能建立智慧社区的数据管理中心，并通过建立硬件数据标准接口，像平台中的应用子系统提供数据支撑服务。 2.3需求边界要做的事情： 1、定义核心数据标准，建立核心数据库； 2、建立核心数据接口，用于支撑应用系统，并能够实现对接口的权限控制； 3、定义应用数据标准，建立应用数据库； 4、建立应用数据接口，用于支撑终端系统展示。不做的事情： 1、应用子系统的实现； 2、硬件数据的采集及数据处理； 3、终端系统的实现。

IOT物联网方案分析精选文档

I O T物联网方案分析精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点：设备接入网络方案设备间通信物联网数据的用途如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？物联网终端软件系统架构？物联网云平台系统架构？ 2、方案分析系统架构： 1）设备接入方式：只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。设备接入方式目前有2种：直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G通信模组。

网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。一个典型的物联网网关架构如下：? 常用的通信网络主要存在2种方式：移动网络(主要户外设备用)?：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等宽带(主要户内设备用)?：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议：物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。一、大数据技术栈大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。二、lambda架构和kappa架构目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

基于软件体系架构的智慧城市基础设施管理平台设计

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/381732567.html, 基于软件体系架构的智慧城市基础设施管理平台设计作者：缪明李乐来源：《硅谷》2013年第11期摘要本文基于城市基础设施建设中的共性问题，提出基于软件体系结构设计思想建设城市基础设施管理平台架构，对平台设计中包含的核心组件进行定义。该平台能够为城市基础设施建设领域软件复用提供模型。关键词软件体系架构；智慧城市；基础设施；管理平台中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）11-0000-00 智慧城市是可视化城市管理与运营模式平台，是智慧地球的核心组成。在云计算、物联网等技术的支撑下，城市建设基础设施的信息、数据成为支撑城市信息管理与事务决策的综合平台。城市的发展是社会变革的重要标志，随着我国城市数字化、智能化建设步伐的加快，我国城市规模不断扩大，人口数量激增，城市的建设与运营模式成为制约城市发展的主要因素。如何合理建设城市布局，综合统筹管理城市建设中各行业、领域的基础设施数据、信息，形成可共享的城市管理平台是当前智慧城市建设中的关键问题之一。 1 智慧城市 1.1 智慧城市的内涵智慧城市的概念起源于“智慧地球”理念，是一种将物联网、云计算作为核心技术手段来改变城市建设与运营模式，通过对城市建设与社会事务处理进行更加便捷、快速和智能的响应，达到提高城市运行效率的城市建设模式。智慧城市建设的基本理念是，将传感器等各类型感知设备配置到城市建设与布局的关键地理位置，形成可实时获取城市运行数据和信息的物联网，再通过云计算平台实现物联网资源和数据的整合与共享，为城市管理与综合决策提供数据与应用服务支持。因此，从功能实现的角度来看，一般将智慧城市模型划分为三个层次，分别是感知层。网络层和应用层。各层次之间借助物理载体承载数据与信息，利用云计算等核心技术提供服务，满足城市建设与运营的需要。智慧城市的基本特征主要包括：