物联网的六域模型架构
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。
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
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。
物联网系统技术方案
物联网系统技术方案 南京绛门通讯科技股份有限公司 2016年12月
目录 一.前言 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.设计原则 (4) 1.3.系统分析 (5) 系统说明 (5) 运行环境与开发模式的选择 (5) 可行性分析 (7) 四大特点 (8) 二.解决方案 (8) 2.1.总体方案设计 (8) 系统框架结构 (8) 总体系统架构 (10) 系统组网图 (11) 物理组网图 (12) 系统总体功能构架 (12) 2.2.应用层功能需求详细设计 (12) 登陆 (12) 采集设备管理 (13) 监控管理 (14)
告警管理 (15) 统计分析 (15) 系统管理 (16) 2.3.基础层功能设计 (16) 身份认证 (16) 账户管理 (17) 权限管理 (17) 提醒机制 (17) 日志管理 (17) 三.关键性技术 (18) 3.1.系统技术架构方面的技术路线 (18) 3.2.Mysql集群部署 (19) 3.3.Nginx负载均衡 (20) 3.4.地图接口/工作流引擎集成/报表工具 (21) 四.性能配置 (21) 4.1.业务指标 (21) 4.2.性能指标 (22) 五.软硬件配置清单 (22) 5.1.软件方案 (22) 5.2.硬件方案 (23)
六.项目资金预估 (24) 七.项目实际计划 (24) 一. 前言 1.1.建设背景 物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的2.7%、22.0%、33.1%、37.5%和4.7%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。 1.2.设计原则 1、基础性和整体性 整个系统的各种软件应符合国际、国家及行业相关标准。 2、技术的先进、实用性 目前技术发展迅速，本系统需要考虑未来的扩展性，在采用的技术方面应体现先进、实用，才能确保本项目建设结束后相当一段时间内技术不落后。 由于此项目是工程建设项目，不是科研项目，所以使用先进技术并不能使用未经验证的、不成熟的技术和概念，而是以先进的、成功的理念为核心的成熟技术的组合。 3、系统的开放性、可扩展性和安全性 开放的结构意味着通信协议的开放和数据与数据结构的开放和共享。通信协议开放，系统接口透明，便于与其它系统组网，实现系统的集成与资源共享；数据与数据
IoT平台的三种架构
IoT平台的三种架构 现在所有的云端的物联网平台和设备之间的通讯，本质上都是建构在TCP/IP协议之上的，只是对数据包的再封装而已，基于此我们可以是用WiFi，4G来实现设备和云平台的通讯，不过设备与设备之间的通讯，可以有3G/4G，WiFi，Bluetooth等，下面iBeacon厂家云里物里科技介绍这几种常用的通讯架构。 1、基于移动3G/4G通讯 基于移动3G/4G通讯 此架构是最简单的架构，设备就如同我们的手机，基于移动通讯来上网，其主要需要考虑如下几点： （1）每个设备都需要一个SIM卡； （2）数据流量问题，这种架构完全是走数据流量的，因此将会产生流量费用，这都是要考虑的；
（3）通讯质量问题，这完全依赖于移动服务商的网络覆盖状况，就如同我们手机一样，在有些环境下是没有信号的，也就没办法收发数据。 2、基于Wifi局域网 基于移动Wifi或者有线局域网通讯 此架构，适合于所有的物联网设备都是运行在一个局部环境中，设备通过Wifi 或者有线连接到路由器，而由路由器统一连接的物联网服务器，就如同我们家中装一个Wifi路由器上网一样的架构，需要注意的是： （1）功耗问题，对于使用WiFi接入的设备，最好不要使用电池供电，因为Wifi 的功耗比较大；
（2）干扰问题，部署此种架构，一定要考虑是否有干扰源，如电磁干扰，可以考虑采用工业级的无线路由器，一般抗干扰能力比较强。 3、基于蓝牙通讯 一般的基于蓝牙的物联网，会考虑通过蓝牙网关来部署。 基于Bluetooth 蓝牙由于其点对点的通讯方式，所以要考虑如下问题： （1）蓝牙网关的容量问题，也就是一个蓝牙网关能接入几个蓝牙设备，这取决于蓝牙网关中使用了多少个蓝牙设备；
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
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
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
物联网数据处理的要求
2 物联网的数据特性 2.1 数据的多态性与异构性 无线传感网中有各种各样的传感器，而每一类传感器在不同应用系统中又有不同用途。显然，这些传感器结构不同、性能各异，其采集的数据结构也各不相同。在RFID系统中也有多个RFID标签，多种读写器；M2M系统中的微型计算设备更是形形色色。它们的数据结构也不可能遵循统一模式。物联网中的数据有文本数据，也有图像、音频、视频等多媒体数据。有静态数据，也有动态数据（如波形）。数据的多态性、感知模型的异构性导致了数据的异构性[1]。物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法，这是数据多态性和异构性的根本原因。显然，系统的功能越复杂，传感器节点、RFID标签种类越多，其异构性问题也将越突出。这种异构性加剧了数据处理和软件开发的难度。 2.2 数据的海量性 物联网往往是由若干个无线识别的物体彼此连接和结合形成的动态网络。一个中型超市的商品数量动辄数百万乃至数千万件。在一个超市RFID系统中，假定有1000万件商品都需要跟踪，每天读取10次，每次100个字节，每天的数据量就达10GB，每年将达3650GB。在生态监测等实时监控领域，无线传感网需记录多个节点的多媒体信息，数据量更大的惊人，每天可达1TB以上。此外，在一些应急处理的实施监控系统系统中，数据是以流（stream）的形式实时、高速、源源不断地产生的，这愈发加剧了数据的海量性。 2.3 数据的时效性 被感知的事物的状态可能是瞬息万变的。因此不管WSN还是RFID系统，物联网的数据采集工作是随时进行的，每隔一定周期向服务器发送一次数据，数据更新很快，历史数据只用于记录事务的发展进程虽可以备份，但因其海量性不可能长期保存。只有新数据才能反映系统所感知的“物”的现有状态，所以系统的反应速度或者响应时间是系统可靠性和实用性的关键。这要求物联网的软件数据处理系统必须具有足够的运行速度，否则可能得出错误的结论甚至造成巨大损失。 2.4 数据传输的难题 对于WSN而言，国内一些物联网应用研究表明[2]：文本型数据易传难感，多媒体数据易感难传；在出现数据传输故障时，很难判定是网络中断还是软件故障；理想化的系统模型假设因其忽略了WSN运行过程中伴随的各种不确定的、动态的环境因素往往难以实地应用。甚至电源（电池）的寿命可以决定整个WSN的寿命。因此WSN式物联网在实际应用中，节点的数量目前还难以突破1000大关，这并不完全是由上述异构性、海量性等原因所致。数据采集、传输元器件的性能——功耗、实用性、可靠性和稳定性，成为目前WSN数据管理的瓶颈。 3 物联网数据处理的要求 上述特性给数据质量控制、数据存储、数据压缩、数据集成、数据融合、数据查询带来极大挑战，迫使人们不断探索行之有效的技术手段。满足以上特性的要求，解决数据处理的矛盾。 3.1 数据异构性的要求 解决数据的异构性问题必须从基础软件入手。不同的微型计算设备可能要采用不同的操作系统，不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库，不同的系统需要不同的中间件。其中，操作系统解决运行平台问题，数据库解决数据的存储、挖掘、检索问题，中间件解决解决数据的传递、过滤、融合问题。操作系统、数据库、中间件这些基础软件的正确选择和使用可以屏蔽数据的异构性，实现数据的顺利传递、过滤、融合，为及时、正确感知事物的存在及其现状具有重要意义。尤其是数据库和中间件是解决异构性的关键。 对于运动着的物联网系统，必须感知事物的空间信息。这些数据的处理归根结底属于时
物联网的六域模型架构
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
一种通用物联网数据分析平台的设计与实现
一种通用物联网数据分析平台的设计与实现 发表时间：2016-10-10T14:16:20.773Z 来源：《低碳地产》2016年第3期作者：黄璜 [导读] 随着技术的发展以及物联网技术的成熟，物联网现已经广泛地应用于智能家居、交通、消防、健康护理。 常熟达涅利冶金设备有限公司 【摘要】目前在实际应用的过程中存在种类繁多、采集信息量大以及数据类型及格式不一致的物联网传感器设备，这些物联网传感器设备在实际应用的过程中在处理与分析问题也存在差异，设计并且实现一种通用物联网数据分析平台。在构建一种通用物联网数据分析平台的过程中，包括存储、分析以及呈现的模型，并且为其提供了统一的Web Service物联网数据服务接口。此平台可以通过ECA的相关规则来执行触发动作，从而能够对特定的事件进行监测及预警。除此之外，还通过图表或者表格的方式提供一个可定制的数据可视化界面，主要目的在于便于用户对物联网数据进行观察。 【关键词】物联网；数据；分析平台 随着技术的发展以及物联网技术的成熟，物联网现已经广泛地应用于智能家居、交通、消防、健康护理、物流快递以及环境监测等领域中。并且还研发出能应用于人们日常生活中的物联原型系统，进一步探索人们日常工作及娱乐中的人机交互方式。除此之外，开发的一种基于网络的基础架构可以被用对各种数据进行存储、搜索以及共享，从而促进设备和用户之间的交互，但设备不一定都能提供RESTful接口，因此此类架构在实际应用的过程中具有一定的局限性。而一种基于服务的物联网数据交换平台，主机可以将其采集到的实时数据传输到服务器，而服务器与各个应用系统之间可以对数据进行交换。而由于数据的多样化，使得在实际应用的过程中需要不断地更新数据，采用Web Service进行发布，因此容易对系统的扩展造成一定困难。而随着网络时代的到来，人们对于数据信息的快捷度的要求更高，人们希望在观察处理数据的基础上做出相应的对策。本文采用一种通用物联网数据分析平台，能够通过Web Service接口，实现采集端以及服务端之间的交互，从而能提高平台构建的灵活度。 一、平台功能模块设计 本次物联网数据平台主要采用的是模块化设计，因而可以将平台的功能细化为用户管理、Web Service接口、ECA规则模块以及数据可视化模块功能等多个模块。平台功能模块基本结构如图1所示，现对各个模块的功能进行如下分析： 图1 平台功能模块基本结构 （一）用户管理 用户管理在物联网数据平台应用的过程中主要是为了确保数据的安全有效，用户主要是通过注册及密码机制来对平台进行使用，显著地防止了非法用户对数据平台的恶意攻击。并且平台在设计的过程中采用基于角色权限的访问控制，从而能对数据进行安全共享功能。在每个功能模块中又可细分为多个子功能，各自对应其相应的权限，平台管理员在此过程中可以为不同的用户分配不同权限，从而能在一定程度上增加用户访问控制的灵活度。 （二）鉴权管理 一部分应用对物联网数据具有较为严格的安全和保密要求，因此平台可以提供API key的鉴权管理机制。一般来说，用户可以注册一个或以上应用，平台则会自动地为注册应用生成API key。在实际应用的过程中，当用户提出服务请求时，鉴权管理模块会认证用户提交信息。 （三）Web Service接口 平台在顶层采用Web Service方式对底层提供服务进行封装，并且可以提供不同的交互方式，客户端采用服务器可以向Web Service接口发送请求及接收。Web Service交互基本原理如图2所示。传感器所采集的数据在上传到服务器的过程中均需要通过Web Service接口，平台对Web Service接口所接收到的数据类型和格式进行了规定，而不同的数据可以采用一个通用数据接收端口。当接口在应用的过程中能够正确地接收客户端上传的数据后，能够处理数据；若接口在接收数据的过程中出现错误，平台会给出错误信息。客户端可以通过Web Service接口来获取历史数据，并将这些信息采用可视化图表的方式呈现出来，主要目的在于便于用户能够对节点状态进行查看，并且对节点以后的数据变化情况进行预测，并对其进行相应措施。 图2 Web Service交互基本原理 （四）ECA规则模块 在平台应用的过程中，客户端可以通过Web Service接口可以对平台发送传感器的各种数据，平台可以通过ECA规则模块分析所接收到的数据，并且能及时地发现其中存在的缺陷和问题。比如可以将平台应用在健康护理中，并将测得的数值通过Web Service接口发送至服务端，当患者的高压值在140mmHg以上或者低压值在90mmHg以上时，平台会通知用户可能有患有高血压的可能性，并且在此过程中告知用
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。
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
数据中心建设架构设计
数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 1.1 功能区说明 图1：数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 1.2 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet 高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。
但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 1.3 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。 1.4 数据库区
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/b410748048.html,; 范红（1969－），女，河北，研究员，博士后Email: ysfanhong@https://www.360docs.net/doc/b410748048.html, 资助项目：国家发改委2012信息安全专项
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
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。
物联网大数据处理中实时流计算系统的实践
170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012