斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端IOTDAE

對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的發(fā)展趨勢進(jìn)行了綜述。據(jù) IOTAnalytics (IOT Analytics)的數(shù)據(jù)，2016年，有47億多臺設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相連。如今，即將到2021年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的市場規(guī)模將達(dá)到近116億臺。

互聯(lián)網(wǎng)罪犯將繼續(xù)利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)施 D1DoS攻擊

在2016年，世界上出現(xiàn)了首i款物聯(lián)網(wǎng)惡意軟件 Mirai，這是一款能夠感i染 DVR、攝像頭等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的惡意軟件。惡意軟件 Mirai使用默認(rèn)的密碼和用戶名來訪問設(shè)備。

米拉惡意軟件通過實(shí)施(D1DoS)攻擊，把受影響的設(shè)備變成僵i尸網(wǎng)絡(luò)，利用因特網(wǎng)流量壓制網(wǎng)站。這次攻擊zui終導(dǎo)致全球zui大的一家網(wǎng)站托管公司倒閉，導(dǎo)致眾多知i名網(wǎng)站和服務(wù)暫停數(shù)小時

也就是說，在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，資本的力量相對較弱。假如你擁有先發(fā)制人的優(yōu)勢，后來者想要單靠資本的力量趕超或?qū)⒛銛D出市場，那么他付出的代價就比在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)更大。

因此，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前仍是一片藍(lán)海，小型企業(yè)也完全有能力與大型企業(yè)同臺競爭。隨著 AI和區(qū)塊i鏈的熱度降溫，物聯(lián)網(wǎng)將成為下一個風(fēng)口。對于程序員來說，在風(fēng)吹雨打之前做些準(zhǔn)備是很有必要的。消息隊(duì)列遙測傳輸協(xié)議(Message Queue Telemetry Transport, Message Queue Telemetry Transport)是 IBM的 AndyStanford-Clark和 Arcom的 Arlen Nipper1999年為一項(xiàng)將石油管道連接到衛(wèi)i星網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目而開發(fā)的。

許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備共同工作的企業(yè)，其目標(biāo)是將特定的存儲解決方案放在zui需要它們的地方，以確保在整個物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)過程中正確地處理數(shù)據(jù)。邊界計(jì)算比以前更重要了，因?yàn)樗転橹T如 HD視頻會議、遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)或遠(yuǎn)程醫(yī)i療這樣的用例提供正面用戶體驗(yàn)。

流行病有可能成為加速5 G需求的催化劑。新的分散化的勞動力仍然需要高質(zhì)量的虛擬連接，這將繼續(xù)推動對高速低延遲連接的需求，即使在旅途中。

通過在工廠中引入超低延遲的新標(biāo)準(zhǔn)，5 G還有助于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)向前發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)更加可靠的自主生產(chǎn)過程。對于5 G的處理能力要求很高，數(shù)據(jù)存儲需求也隨之出現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如機(jī)器人和攝像機(jī)，用來跟蹤整個供應(yīng)鏈的資產(chǎn)，并收集諸如溫度和振動等數(shù)據(jù)來跟蹤集裝箱運(yùn)輸?shù)娜肟?。使用支?IoT的設(shè)備在運(yùn)輸路線上收集運(yùn)輸中的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，從而幫助優(yōu)化路線規(guī)劃。

Pascal Property類數(shù)據(jù)： Pascal Property數(shù)據(jù)通常指硬件資產(chǎn)數(shù)據(jù)，如設(shè)備的規(guī)格、參數(shù)等屬性，設(shè)備的位置信息，設(shè)備之間的依賴關(guān)系等。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，資產(chǎn)類別數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于資產(chǎn)管理領(lǐng)域，資產(chǎn)管理是物聯(lián)網(wǎng)中一個非常重要的功能，甚至可以作為一個獨(dú)立的系統(tǒng)進(jìn)行研究，因?yàn)樗梢耘c ERP、 MES、物流等系統(tǒng)對接。診斷性數(shù)據(jù)：診斷性數(shù)據(jù)是指在設(shè)備運(yùn)行期間檢測到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，診斷性數(shù)據(jù)可分為兩類：一類為設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，如設(shè)備的輸入/輸出值，這里通常指與傳統(tǒng)工業(yè)自動化有關(guān)的類數(shù)據(jù)，即 OT技術(shù)；另一類為設(shè)備外部診斷數(shù)據(jù)，如設(shè)備的表面溫度、設(shè)備噪聲、設(shè)備的振動等，值得指出的是外部診斷技術(shù)正是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的體現(xiàn)，它包含了新傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)。周邊診斷數(shù)據(jù)是預(yù)測性維護(hù)的重要元數(shù)據(jù)，也是深度控制模型的基礎(chǔ)，因此診斷類數(shù)據(jù)是我們重點(diǎn)要研究的數(shù)據(jù)類型。

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物聯(lián)網(wǎng)是當(dāng)今信息時代的重要標(biāo)志之一。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，前端數(shù)據(jù)采集的需求日益增長，在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集是一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)工作。

在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，由于工作環(huán)境復(fù)雜多變，為了保證數(shù)據(jù)的實(shí)時、穩(wěn)定采集和傳輸，對系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性也提出了要求。所以設(shè)計(jì)和研究數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，具有重要的意義。

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闡述了國內(nèi)外數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r，分析了國內(nèi)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的特點(diǎn)和不足，有針對性地設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集終端。它由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)兩部分組成，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集、存儲、網(wǎng)絡(luò)傳輸、 LCD顯示器的顯示、報警和操作人員的身份驗(yàn)證功能。

由于物聯(lián)網(wǎng)(IOT, Internet of Things)技術(shù)在國民經(jīng)濟(jì)和社會信息化領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，從感知層、采集到的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出異構(gòu)性、海量、不確定等特點(diǎn)，使數(shù)據(jù)處理面臨著一系列挑戰(zhàn)，如何對成倍增長的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理和利用，成為制約物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的瓶頸問題. RFID (Radio Frequency Identification, RFID)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)系統(tǒng)的重要組成部分，