物联网正在带来改变 物联网 (IoT) 正在彻底改变公司管理其资产，监视其业务运营和与其用户交互的方式。IoT 提供了一些新方法，通过遥测技术 远程管理设备，使用实时机器数据来设计新的运营模型，并使用位置感知和智慧产品来通过新服务与客户交互。设备制造商正不断从机器中嵌入的传感器中获益，这些传感器提供了有关设备使用、潜在故障、位置、安全和需要的耗材的重要实时信息。这些实时信息可以帮助设备制造商最大化正常运行时间，加快服务响应速度。企业面临的这些 “事物” 在大小和复杂性上各不相同，从简单的恒温控制器到自主重型车辆，再到涡轮机。
根据 ，2015 年使用的互联事物（connected things）已有数十亿个，这一数字在短短几年内将达到 250 亿。 ，展示了互联设备的世界，该地图中包含每个服务领域的详细信息的链接。
面对物联网 (IoT)，企业正在努力克服这一转变，尝试找出前进的道路，而且不确定会有怎样的结果。为了帮助您度过这些变化时期，我将解释一些关键的 IoT 概念，在定义一种全面的方法来实现 IoT 解决方案时，企业和开发人员必须知道这些概念。
每个企业和开发人员都需要了解的关键 IoT 概念让我们看看物联网的这些关键概念：
- 事物
- 边缘、连接和中心
- 数据（和大数据）
- 流程
- 事务
- 安全性
- 云计算和一种新业务模型
它与事物 密切相关IoT 关系到许多事物：具有传感器、促动器和控制器的设备。这些事物都能够连接到互联网，它们具有各种形状和大小。到 2020 年，拥有 500 亿个互联设备的前景或许真的会实现。这些事物通过网络连接和通信，比如蓝牙、无线个域网、wifi、蜂窝网络和卫星等。通常，控制器（或微控制器）或操作系统控制着每个事物。
在工业方面，您很可能遇到 PLC（可编程逻辑控制器）和 SCADA（数据采集与监视控制）系统，PLC 是数十年的工业自动化的主要支柱。像 Nest 这样的学习型恒温控制器配备了监视温度、湿度、活动和环境光的传感器。现代汽车还配备了 100-200 个不同种类的数字和机电系统。遥控飞机中的复杂性高得多。除了控制逻辑之外，您能想到的还包括附加到该事物上的不同服务，比如数据采集、事件过滤器、电源管理、固件、安全和身份管理，以及一个人机交互界面（比如触摸屏）。此外，互联设备在云中还可以充当真实事物的代理角色。
在基本层面上，这些事物最初被连接到一个网络，或者通过改进而成为互联设备。此外，可穿戴设备、机器人、无人机或 UAV，以及自主车辆已形成了跨越各个商业领域的水平类别。
智慧照明系统可以改变城市的电源需求，而自主车辆可以改变城市的运输和物流动态。尽管 FAA 还未授权通过无人机递送包裹，但这一天已为时不远。事实上，无人机辅助医疗用品可在难以到达的区域挽救生命。这些只是少数 IoT 示例，但对所有行业的影响是确信无疑的。
对于设备制造商，IoT 提供了新的创新机会，将来之不易的行业知识嵌入到设备设计中可以极大地提高采用速度。例如，与饮料销售和供应链相连接的智慧自动售货机能够感知和平衡供应、库存和消耗。
此外，应该注意以下方面：
- 智能事物变成会思考的节点，这些节点组合了事物的数字和物理方面，改变了谁、何时、在何处做什么的动力学。
- 事物的物理方面使得 IoT 成为了计算和其他原则的多样混合体：事物感知、移动、飞翔、加热或制冷、施加压力、泵送液体、与人交互等。
- 有诸多事物可以考虑，从用户方面的可穿戴设备和智慧家用设备到工业方面的涡轮机和石油钻塔等设备。
- 完全互联的事物带来了：
- 新的芯片、传感器和促动器框架
- 嵌入式操作系统
- 以各种形式与互联网的连接
- 为事物建立了云角色的虚拟化
- 事物生成的数据
- 围绕事物的各种服务，比如身份、安全、访问、隐私保护、发布/订阅消息（例如 MQTT 消息协议） 和分组
- 必须为用户和工业事物提供有吸引力的功能设计，以平衡多种因素，比如功能、安全性、使用范围、事物寿命等。
边缘、连接和中心对实时交互的作用Kurt Vonnegut 在 The Player Piano 中写道：“在边缘，您会看到从中心无法看到的所有事物。”我们的感觉器官是定义我们的形体的边界的一部分，使我们能够处理真实世界。这个庞大的神经网络过滤该信息并将其传输到处理中心 -- 我们的大脑，从这里发出通过我们的促动器（也就是我们的肌肉组织）执行的响应。大部分响应都是在无意识的情况下发生的。就像人类的身体一样，识别物联网中形成的分布式和自主计算性质至关重要。一个或一组通过网络协议交互和通信的互联设备类似于感觉器官。
对于物联网，理解边缘、连接和中心 对实时交互的作用至关重要。边缘上承载的数据量，使用的计算功率量和需要的自主性依赖于流程的整体需求。
可涵盖偏远建筑场所的高速无线网格网络，可能对在现场将劳动力与设备和基于位置的服务联系起来的实时连接至关重要，对连接到偏远的设计和监视中心的卫星链路也至关重要。举例而言，一个海外石油平台每天收集超过 1 TB 数据，这使通过目前的卫星来发送该数据变得不切实际。
物联网的新网络连接具有不同的形式，平衡了范围和功率消耗：无线个域网 (WPAN)、wifi 网络、无线网格网络、蜂窝网络、超窄带网络和卫星网络都是这方面的示例。在使用蜂窝网络时，漫游模型显然无法发挥作用，需要为 IoT 解决方案提供新的超低成本连接产品。
对于设备制造者，决定连接方法是设计的一个重要部分。您可以为 IoT 定义一个 “厚或薄边缘” 的概念，该概念捕获支持端点（比如事物、一个具有网关的事物网络或一个像石油钻塔这样的复杂系统）所需的复杂度和功能。要决定边缘的厚薄程度，必须平衡关键性、事物寿命和（甚至远程地）连接到和管理事物的能力，与本地计算功率量、边缘的自主程度、连接类型、能源供应模式和要建立的冗余量。
例如，同时支持蓝牙和 wifi 连接的决定将改变一个事物呈现的边缘的性质。具有信息娱乐和服务访问能力的互联汽车和自驾汽车，会向互联网呈现不同的边缘；自驾汽车呈现一个厚得多的边缘。总之，在设计 IoT 解决方案时，一定要理解边缘需要多厚或多薄，以及组成边缘的事物组将支持的连接类型。
IoT 数据让大数据变得更大显然，随着数十亿互联设备加入到数据流中，物联网数据会使大数据 变得更大。在 中（EMC 发布并由 IDC 提供研究和分析），预计到 2020 年数据量将超过 40 万亿 GB。IoT 的数据战略涉及到数据的收集、处理、分发和使用。如果您假设一个普通互联设备到 2020 年将生成 10 倍的数据（例如从目前每个设备每月平均 10 MB 到每个设备每月 100 MB），对于 500 亿个互联设备。该数字将增长到约 50 万亿 GB。例如，一辆互联车辆每天可能仅生成 1 MB 数据，但将来会有数百万辆这样的车辆。
对于互联的事物，您必须理解和管理来自数百万个承载传感器的端点的数据流，进而为本地操作过滤和处理边缘上的数据，让它经由一系列连接网络而到达云中。使用云来存储和处理数据，从这里将结果发送给数据的各种用户使用点（比如智能电话）。它还在可双向发生的流中将该数据集成到一个后端系统中（比如 ERP、CRM 或服务管理系统）。数据移动和排队系统（使用消息协议）和 NoSQL 数据库因其移动数据的能力而变得流行。随着数据量激增和对实时洞察的需求出现，机器学习方法正受到欢迎。
算法和基于新型计算机芯片的计算能力都被利用来执行实时数据管理。因此，成功的 IoT 数据战略涉及：
- 实时数据采集系统
- 数据流
- 数据存储
- 事件中心
- 大数据分析，具体来讲机器学习方法
- 数据保护，比如加密
- 访问控制
- 入侵检测
- 新形式的计算机器
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