物联网的四大挑战 如何解决实现智能化？
&&来源：Locin
本着要对消费产品、卫生保健、零售、生产等方面积极改革的信念，(IoT)承诺要把人们身边的所有事物都&&冰箱、汽车、建筑物甚至油田，一切都将走向。但也有它的阴暗面;如果我们不能解决它带来的问题，那我们就有大麻烦了。
想要弄清到底有什么样的隐患，最简单的方法就是从它的配置下手。让我们来假想以下场面：有一个大型食品仓库和配送中心，两者都采用了联网设备来维持各个区域温度，例如恒温冷藏区、常温区和冷冻区。
配置要求包括以下：
几十个食品区域，排放要保证能最高效地利用能源;
仓库里要装几千个恒温计还有通风设施和湿度;
仓库和配送中心外围要安装几百个，例如墙上、屋顶、通风口等等;
几十个供货商负责提供设备和;
实时气候变化通知，以免仓库遭到不测;
排查一切可能会引起温度失常或通风故障的安全漏洞和故障。
现在让我们来看看的四大挑战，以及如何解决这些问题。
问题1：对数据理解欠缺
你手里掌握着很多数据并不代表你能理解和活用它们。因为在以上案例中设备使用的区域广、种类多，一个供货商很难为整个仓库给出最好的解决办法。就算有人给出来了，他的方案也很有可能会被推翻重来，这样单单成本就已经高得离谱了。
想要为仓库打造一个高效、安全的环境，那就必须要建立，每一个商家提供的设备都能和别的商家的设备交换和交流信息。然而在供应商如此之多、而且仓库中还保留了部分传统设备的情况下。这套方案几乎是不现实的。如果不能更好地解决这个问题的话，那么仓库的设计师面临的简直就是个现代巴别塔。
要保证所有的数据都能互相理解沟通、发挥最大效用的话，可行方案之一就是建立一个枢纽模型。我们可以建立很多通路，中央服务器则负责全时段接收来自各个设备和的数据。规则引擎专门负责分析这些数据，然后集线器把正确的指令发送给接受，比如由于阳光东南部外墙温度较高，需要立即降低区域 2 的冷藏温度。
这种集线器必须能够翻译翻译不同种类的数据和单位，例如从摄氏度到华氏度。它还必须配备一个通用数据模型，这样才能比较和整合来自不同来自不公供应商的设备的数据信息，于是才能保证系统能够&理解数据&。
问题 2：信息量实在太大
有些情况下，由于整个系统的数据量实在太大，把数据通过网络传送到某个中央服务器是根本不可能的。举个栗子，单单是装在仓库墙上的某一个，它要采集的数据就有温度、湿度、硬件版本、软件版本、剩余电量、位置变动等等，你要是想听的话我还有一大串能讲。
这些信息可能每 30 秒钟都会更新一次，或者可能由于环境要求，几秒钟就得更新一次。但是由于信息量实在太大，把这些数据全部发送到中央服务器是不可能的。而且整个仓库还不止这一个，全部加起来大概有好几千个;它们可能连型号都不一样。
这时候我们就需要信息整合方案，保证系统能够筛选出必要信息，转换成通用数据模型，然后下达报告、维修等各种指令。比方说，我们案例中的仓库可以仅通过区域 3 外墙上的 50 个就判断出整个区域 3 的内外温度平衡状态。
问题 3：安全性
之前我们说，P2P模型对于我们案例中的仓库或是在任何的大面积使用案例中都至关重要。但是这个方案也会带来巨大的安全隐患。
整个系统的安全性取决于全系统中安全最差的那个设备。如果某一个供应商提供的设备安全性较差，那么其他的供应商提供的设备再安全也没用;一个设备出错，可能就会引起意想不到的蝴蝶效应。举个栗子，一个有安全漏洞的设备可能会向设备汇报错误的室外温度，造成设备下达调温指令错误，整个区域的温度出错，于是区域里的食品也全部都坏了。
想要解决这个问题的话，整个仓库的 P2P 模型必须采取某种方式，好让系统能通过确认某个附近的数据来二次检查该给的数据。举个栗子，如果某一个室外测出的温度特别高，而它附近的给的温度却都普遍比它低的时候，系统就不该仅针对该给的数据立刻下达温度调节指令。系统应该发送警报，验证该的可靠性并再次确认和比较其周边所给的数据。
通过确认周边的数据来验证数据可靠性是个非常实用的办法。除此之外，我们还可以让系统通过回顾历史数据中的异常读数，判断这些异常是否和气候情况、库存量、年份月份、一天中的时间点等因素有关。
问题 4：设备出问题
还有一个弊端，我称之为&神经病设备&，指的就是设备或是莫名其妙地突然出故障，开始向系统发送错误的读数。这种设备的&神经病&症状有很多潜在原因;最有可能的有软件 bug、电量低下、或是设备本身有缺陷等等。比较罕见的原因也可能是装修工不小把油漆洒到了设备上，遮住了的某块夹板。
虽说这些&神经病设备&并不会对系统造成外在的安全威胁，但它们的破坏力是不可估量的。比如在我们的仓库案例中，如果管理员没有按照我们之前的提议做好保险措施的话，这种故障可能就会让某个区域的食品全部变质。就如我们之前所说，提防这些&神经病设备&和提高系统安全性的办法是可以通用的。比较历史异常读数、确认周边读数等，这些方案都能有效地防止系统做出毁灭性的决定或是下达危险指令。
很多企业都认为是个商机，他们可以把运用到现有的产品中。而在这些野心勃勃的计划成真之前，设计师必须清楚的弊端和危险性。知道最简单也最重要的方法是什么吗?首先要谨慎选择你的供应商。记得要选择能整合和扩展的平台，开发通用数据模型。总之每一步都千万要谨慎，要预料到最坏的情况，制作出最完善的解决方案。有了这些，你才能成功。
标签：&&[17]&&&&[2]&&&&[1]&&&&[19]
[整理编辑：中国测控网]更多精彩文章请关注公众号“CK365测控界”
版权与免责声明：
①凡本网注明"来源：中国测控网"的所有作品，版权均属于中国测控网，转载请必须注明中国测控网 。违反者本网将追究相关法律责任。
②本网转载并注明自其它来源的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点或证实其内容的真实性，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用，必须保留本网注明的"稿件来源"，并自负版权等法律责任。
③如涉及作品内容、版权等问题，请在作品发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。
第八届中国卫星导航学术年会（China Satellite Navigation Conference, CSNC 2017
LabVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发，类似于C和BASIC开
57%的网友读了:
新能源汽车先后经历了补贴政策退坡、准入门槛提高等波折，未来的市场发展前景是否堪忧?业内人士分析称，
79%的网友读了:
同其他行业的表现一样，技术对于互联网家装的影响开始变得愈加明显。VR、3D技术、智能机器人等一些先进
测控技术论坛
Copyright (C)
All Rights Reserved 版权所有游客 您好，欢迎进入新浪地产网！
物联网的大数据挑战
提要：近日，2012第二届中国计算机技术大会在京召开，会上，IBM中国研究院沈晓卫提出了物联网的大数据挑战。物联网的基础架构是用来建立一个物联网的基础架构用来管理一个物理世界，比如说用来管理一个电网或者用来管理一个医疗保险的业务服务，但物联网本身就是一个非常复杂的IT架构，所以物联网这个基础架构本身是需要被管理的。　　来源：中国智能家居网　　近日，中国研究院沈晓卫提出了物联网的大挑战。　　沈晓卫谈到，IBM认为，物联网不仅仅是传感器，物联网是提供支撑智慧地球的一个基础架构，物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能，这面临着三项挑战。　　1）物联网的边缘计算。大量的数据产生并不是所有的数据都要送到数据中心处理，这样可以减低企业对网络带宽的要求，提供更加实时的反映时间，增加系统的可靠性。如果上端的网络产生故障，我们具有边远计算的能力，底层系统还是可以得到及时的控制和反应。在这样大规模具有边远计算功能系统里面我们如何管理这样的系统都是非常大的挑战。　　2）物联网的中间件。当大量的信息从物联网的传感器被采集之后，他可能经过一个公网或者一个私网，包括经过一些所谓边缘计算处理送到数据中心。这里需要物联网中间件对这些数据进行适当的处理与管理，而这些处理与管理是在物联网的商业应用来使用这些数据之前。例如，并不是所有的应用都需要所有的数据来进行处理，这样的话我们需要一个中间件的支持，我们需要把正确的数据在正确的时间以合适的方式传递到正确的地点。　　3）物联网的运营管理平台。物联网的基础架构是用来建立一个物联网的基础架构用来管理一个物理世界，比如说用来管理一个电网或者用来管理一个医疗保险的业务服务，但物联网本身就是一个非常复杂的IT架构，所以物联网这个基础架构本身是需要被管理的。&延伸阅读
关键词：&&&&&&
智能相关的智库下载
智能相关的社区论坛
我要说两句
您好，请登录后进行评论。点击
文明上网，登录评论，所有评论仅代表网友意见，新浪地产保持中立。比特客户端
您的位置：
详解大数据
详解大数据
详解大数据
详解大数据
如何应对由物联网带来的数据中心挑战？
　　据业内分析人士称，到2020年，将包括260亿个单位，将面临处理的挑战。可能你会想到，数据安全、个人隐私、大数据分析、、数据中心建设以及移动设备管理等，这些都不是本文要关注的重点。我们来深入研究下物联网的发展。经常听到一句话――物联网将存在巨大发展空间。而事实上，物联网的巨大市场空间不是在未来，已在眼前。
　　Gartner的一份研究表明，物联网的发展正在深深影响着数据中心建设市场，这种影响不仅仅是用户、技术提供商、技术本身、市场销售和营销模式。
　　Gartner预测，到2020年，物联网将有大约260亿单位。到那时，物联网产品和服务供应商的营业收入将超过3000亿美元，主要收入是在服务方面。这是大数据转化为价值的直接体现。
　　未来六、七年内，我们想象不到连接设备能发展到何种程度。那时，我们不仅谈论、电脑、电脑，还有更加个性化的 ，针对人、服装、汽车、动物、房屋、气象站、视频摄像头，甚至无人机飞行器等设备。面对各种类型的数据，在后端数据的数据中心，将面临巨大压力。尽管当前的数据中心容量已经非常强大。实时处理数据将成为常态，与过去相比，和数据中心管理人员将更加敏捷地处理业务。但与此同时，物联网将让数据中心面临其他挑战。
　　“物联网部署将生成大量的数据，并且这些数据需要实时处理和分析。”Gartner研究主管称。“实时处理大量的物联网数据将增加数据中心的工作负载，让供应商面临新的安全、技术和分析能力挑战。”
　　物联网远程资产连接管理，将建立资产和集中管理系统之间的数据流，这些资产可以集成到新的和现有的企业流程中，包括状态信息、位置、功能等等。而实时信息可以更准确的了解资产状况，并通过优化使它提高利用率和生产率，更准确地支持决策。而从业务需求来看，需要提供基于物联网环境下的数据分析。
　　大量的设备，以及大量的、快速的、非结构化的物联网数据给企业数据中心带来了挑战，特别是对安全、数据存储管理、管理和数据中心网络承载能力、实时业务流程反应能力等方面，带来了极大挑战。数据中心人员需要部署更多更具前瞻性的数据中心建设规划，满足物联网相关业务需求。
[ 责任编辑：李代丽 ]
去年，手机江湖里的竞争格局还是…
甲骨文的云战略已经完成第一阶段…
软件信息化周刊
比特软件信息化周刊提供以数据库、操作系统和管理软件为重点的全面软件信息化产业热点、应用方案推荐、实用技巧分享等。以最新的软件资讯，最新的软件技巧，最新的软件与服务业内动态来为IT用户找到软捷径。
商务办公周刊
比特商务周刊是一个及行业资讯、深度分析、企业导购等为一体的综合性周刊。其中，与中国计量科学研究院合力打造的比特实验室可以为商业用户提供最权威的采购指南。是企业用户不可缺少的智选周刊！
比特网络周刊向企业网管员以及网络技术和产品使用者提供关于网络产业动态、技术热点、组网、建网、网络管理、网络运维等最新技术和实用技巧，帮助网管答疑解惑，成为网管好帮手。
服务器周刊
比特服务器周刊作为比特网的重点频道之一，主要关注x86服务器，RISC架构服务器以及高性能计算机行业的产品及发展动态。通过最独到的编辑观点和业界动态分析，让您第一时间了解服务器行业的趋势。
比特存储周刊长期以来，为读者提供企业存储领域高质量的原创内容，及时、全面的资讯、技术、方案以及案例文章，力求成为业界领先的存储媒体。比特存储周刊始终致力于用户的企业信息化建设、存储业务、数据保护与容灾构建以及数据管理部署等方面服务。
比特安全周刊通过专业的信息安全内容建设，为企业级用户打造最具商业价值的信息沟通平台，并为安全厂商提供多层面、多维度的媒体宣传手段。与其他同类网站信息安全内容相比，比特安全周刊运作模式更加独立，对信息安全界的动态新闻更新更快。
新闻中心热点推荐
新闻中心以独特视角精选一周内最具影响力的行业重大事件或圈内精彩故事，为企业级用户打造重点突出，可读性强，商业价值高的信息共享平台；同时为互联网、IT业界及通信厂商提供一条精准快捷，渗透力强，覆盖面广的媒体传播途径。
云计算周刊
比特云计算周刊关注云计算产业热点技术应用与趋势发展，全方位报道云计算领域最新动态。为用户与企业架设起沟通交流平台。包括IaaS、PaaS、SaaS各种不同的服务类型以及相关的安全与管理内容介绍。
CIO俱乐部周刊
比特CIO俱乐部周刊以大量高端CIO沙龙或专题研讨会以及对明星CIO的深入采访为依托，汇聚中国500强CIO的集体智慧。旨为中国杰出的CIO提供一个良好的互融互通 、促进交流的平台，并持续提供丰富的资讯和服务，探讨信息化建设，推动中国信息化发展引领CIO未来职业发展。
IT专家新闻邮件长期以来，以定向、分众、整合的商业模式，为企业IT专业人士以及IT系统采购决策者提供高质量的原创内容，包括IT新闻、评论、专家答疑、技巧和白皮书。此外，IT专家网还为读者提供包括咨询、社区、论坛、线下会议、读者沙龙等多种服务。
X周刊是一份IT人的技术娱乐周刊，给用户实时传递I最新T资讯、IT段子、技术技巧、畅销书籍，同时用户还能参与我们推荐的互动游戏，给广大的IT技术人士忙碌工作之余带来轻松休闲一刻。
微信扫一扫
关注Chinabyte