谈一谈物联网架构的4个必要阶段

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是什么让像动作激活的电灯开关这样的自动化设备与具有相同功能的物联网设备有所不同？一句话：数据。使用连接到物联网的设备，当传感器检测到动作并且执行器打开灯时，这些操作将被捕获为数据，并发送到云或数据中心进行记录和分析。哪里有数据，哪里就需要物联网架构，告诉数据去哪里，使用什么格式，如何到达那里，以及基于这些数据采取什么行动。在本文，我们将快速概述物联网架构，并探讨它如何引导数据往返于设备和数据中心，更多相关话题，请关注为专业知识共享而生？

数据流：从边缘到服务器/云

物联网体系架构通常被描述为一个四阶段的过程，在这个过程中，数据从传感器通过网络传输，最终到达企业数据中心或云端进行存储、处理和分析。在物联网中，“物”可以是机器，可以是建筑，甚至可以是人。物联网架构中的进程还以指令或命令的形式向另一个方向发送数据，这些指令或命令告诉执行器或其他物理连接的设备采取某种措施来控制物理进程。执行器可以做一些简单的事情，比如开灯，或者在检测到即将发生故障时关闭装配线。让我们来看看物联网架构的4个阶段。

第1阶段：传感器和执行器

该过程从传感器和执行器开始，连网设备监测(在传感器的情况下)或控制(在执行器的情况下)某些“东西”或物理进程。传感器捕捉有关流程状态或环境条件的数据，例如温度、湿度、化学成分、储罐中的液位、管道中的流体流量或装配线的速度等等。在某些情况下，传感器可以检测到需要几乎立即响应的状况或事件，以便执行器可以实时执行补救措施，例如，调整流体的流速或工业机器人的运动。在这些情况下，要求传感器与分析/触发致动器之间的延迟非常低。为了避免数据到服务器的往返延迟、数据分析以确定故障以及向“对象”发送控制的延迟，此关键处理进程需要非常靠近要监测或控制的进程。此“边缘”处理可由模块上系统（SOM）设备（例如DigiConnectCore®模块和/或具有Python的Digi Cellular Router）来执行。

第2阶段：互联网网关和数据采集系统

数据采集系统（DAS）从传感器收集原始数据，并将其从模拟格式转换为数字格式。然后，数据采集系统聚合并格式化数据，再然后利用无线广域网（如Wi-Fi或蜂窝网络）或有线广域网通过互联网网关发送数据，以进行下一阶段的处理。此时，数据量已达到最大值。数量可能非常庞大，尤其是在工厂环境中，数百个传感器可能同时收集数据。因此，数据需要被过滤和压缩到最佳传输大小。

第3阶段：预处理——边缘分析

一旦物联网数据被数字化和聚合，它将需要处理以进一步减少数据量，然后才能进入数据中心或云。边缘设备可以执行一些分析，以作为预处理的一部分。在此阶段，机器学习对提供系统反馈和持续改进流程非常有帮助，而无需等待从公司数据中心或云返回指令。这种类型的处理通常发生在靠近传感器所在位置的设备上，例如在现场配线柜中。

第4阶段：在云或数据中心进行深入分析

在该过程的第4阶段，可以使用强大的IT系统来分析、管理和安全地存储数据。这通常发生在企业数据中心或云中，在这里，来自多个现场站点/传感器的数据可以组合在一起，以提供整个物联网系统的更广阔图景，并为IT和业务经理提供可操作的见解。一家公司可能会在不同的地理区域运营，可以分析物联网数据来识别关键趋势和模式，或者发现异常。在此级别上，特定于行业和/或公司的应用程序可用于执行深入分析并应用业务规则，以确定是否需要采取措施。传入的数据可以指示对设备设置的期望更改或优化流程的其他方式，从而形成了有助于不断改进的循环。阶段4还包括将数据存储在数据仓库中，以进行记录保存和进一步分析。

流程需要平台

除了四阶段物联网架构之外，还必须考虑物联网平台，它提供了阶段之间的连接。平台的架构定义了数据通信的具体细节。它确定哪些数据流向何处，以及在每个阶段执行多少处理。物联网平台可以根据系统的专业化程度进行不同程度的定制。举个例子，世界上任何一个城市的路灯物联网可能都非常相似，而用于制造医疗设备的3D打印机上的传感器和执行器可能是独一无二的。凭借可靠的平台和精心设计的架构，物联网可以提高几乎每个行业的安全性、效率和生产力。合适的物联网平台可以为您提供成功所需的工具。

物联网的最佳时刻即将到来虽然物联网已经在许多消费者、商业、工业和基础设施应用中得到广泛使用，但我们可以预计，在不久的将来，物联网系统将以更大的数量和更多的用例出现。