【译文】物联网:实施与挑战

物联网实施与挑战

很多物联网资讯告诉我们,物联网(IoT)是物理对象——设备、车辆、建筑和其他对象的网络,其中嵌入了电子、软件、传感器和网络连接,使这些对象能收集和交换数据,实施这一概念不是一项仅靠一些措施就能完成的简单任务,其原因在于物联网生态系统的不同组成部分具有复杂的性质。为了了解这项任务的复杂性,我们将解释实施物联网的五个组成部分。

1.传感器

传感器,由电气和电子工程师协会定义为:由某种物理条件或事件产生电能、光学或数字数据的电子设备。由传感器产生的数据经过另一个设备电子传输,形成可被设备或个人(人类)易于识别的信息(输出)。

传感器的类型:有源传感器和无源传感器。

传感器的选择受到很多因素的极大影响,包括:意图(温度,手势,生物方面的等等);准确性;可靠性;范围;分辨率;智力水平(处理噪声和干扰)。

在今天,传感器更便宜、更聪明、更小是物联网技术的新趋势,这种趋势推动着物联网技术的发展。

物联网传感器面临的挑战:耗电量;安全性;互通性;网络。

2.广域网络

实施物联网的第二步是通过网络传输传感器收集的信号。网络包含各种不同的组件,如路由器、不同拓扑结构之间的桥接,包括LAN、MAN和 WAN.网络组件的各个部分和传感器之间的连接可以经由Wi-Fi、蓝牙、低功率Wi-Fi、Wi-Max、传统以太网、长期演进技术(LTE)和最近正在孵化中的新科技Li-Fi(网络组件的各个部分和传感器之间以光为传播媒介进行连接)。

广域网络在物联网世界中应用的动力可以概括为:高数据传输率;数据使用的价格低廉;虚拟化(X定义网络的趋势);XaaS概念(SaaS,PaaS和IaaS);IPv6的部署

物联网在网络实施中面临的挑战:连接设备数量的巨大增长;网络覆盖区域的通达性;安全性;耗电量。

3.标准

实施物联网的第三项,包括操作、处理和储存从传感器收集来的数据这些所有活动的总和。这种聚合通过增加可用于分析的数据比例、范围和频率使数据的价值增加,但是聚合的使用目前有各种标准,取决于使用中的物联网应用。

标准的类型:

两种与聚合过程相关的标准:技术标准(包括网络协议,通信协议和数据聚合的标准)和规范标准(涉及安全和数据隐私,除其他事项外)。

技术标准:网络协议(如:Wi-Fi);通信协议(例如:HTTP);数据聚合的标准(例如:提取,转换,加载(ETL)。

监管标准:由政府机构如联邦贸易委员会进行设定和管理,例如公平信息实务准则(FIPPS)和美国健康保险流通与责任法案(HIPAA)。仅举上述几例。

处理非结构化数据的标准:结构化数据存储在关系数据库中,并通过SQL查询。非结构化数据存储在不同类型的NoSQL数据库的,没有一种查询方法的标准。

安全和隐私问题:我们需要制定保留、使用数据和确保数据安全性的明确方针,包括元数据(即描述其他数据的数据)。

数据市场监管标准:数据中间商是出售从各种渠道收集的数据的公司。尽管数据看起来是物联网的货币,但是关于谁获取到数据和数据如何被用来开发产品或服务,并出售给广告客户和第三方,缺乏透明度。

充分运用新的聚合工具软件的科学技能:热衷于利用大数据工具的公司常常面临计划、执行和维护系统的人才缺口。

4.智能分析

实施物联网的第三项,是从分析的数据中获得一些领悟。分析由认知技术和便于使用认知技术的参与模型驱动。

随着物联网资讯的大量信息报道和认知技术处理不同种类的信息能力的进步,视觉和声音信息也变得可用。以下是正在越来越多被采用的、可部署于预测和分析规范性的认知技术列表,计算机视觉是指计算机识别图像中的物体、场景和活动的能力。

自然语言处理是指计算机能像人类一样处理文本,提取文本的含义,甚至是生成文本的能力,语音识别侧重于准确地转录人的讲话。

人工智能模型使用大型数据集比以前更容易了,这归功于其占用的存储空间变小了,增长和众包开放源代码分析软件:基于云的众包服务促使新的算法产生,并出现了前所未有的改进。

实时数据处理和分析:分析工具,如复杂事件处理(CEP)在实时或接近实时地处理和分析数据,及时推动决策和物联网在智能分析应用中面临的挑战。

因数据和/或模型的缺陷造成的不准确分析:缺乏数据或异常值的存在可能会导致假阳性或假阴性,从而暴露出各种算法的限制。

传统系统分析非结构化数据的能力:传统系统非常适合处理结构化数据;不幸的是,大多数物联网/业务交互产生的是非结构化数据。

传统系统管理实时数据的能力:传统的分析软件一般适用于批量加工,其中所有的数据都经过一次批量加载,然后才进行分析。

5.智能行为

智能行为可以被表达为M2M和M2H界面,例如UI和UX领域的所有进步。

推动物联网中采用的智能行为的因素有:机器价格下降;机器性能提高;机器通过行为科学理论基础“影响”人类行为;深度学习的工具。

物联网在智能行为中面临的挑战:在不可预知的情况下机器的行为;信息安全和隐私;机器的互操作性;对人类行为的均值回复;应用新技术的速度慢。

物联网(IOT)是一个有着不断增加的复杂性的生态系统。是创新,使物品在我们的生活中变得人性化,而下一步就是使每件物品自动化。技术融合将使得物联网更易用、更快捷,这反过来也将促进我们在家庭和工作生活中许多方面的改善。

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