是什么让一个像动作激活灯开关这样的自动化设备与一个物联网设备有相同的区别?一句话:数据。在物联网设备中，当传感器检测到动作，驱动器打开灯时，这些动作就会被捕获为数据，并发送到云端或数据中心进行记录和分析。有数据的地方，就需要有
物联网体系结构它告诉数据去哪里，使用什么格式，如何到达那里，以及根据这些数据采取什么行动。
在这篇博文中，我们将提供一个物联网架构的快速概述，并看看它如何引导数据流进出设备和数据枢纽。
数据流:从边缘到服务器/云
物联网系统架构通常被描述为一个四阶段的过程，在这个过程中，数据从连接在“事物”上的传感器通过网络流动，最终到达企业数据中心或云进行处理、分析和存储。
在物联网中，一个“东西”可以是一台机器、一栋建筑甚至一个人。物联网体系结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，告诉执行器或其他物理连接的设备采取一些行动来控制物理进程。执行器可以做一些简单的事情，比如打开一盏灯，或者在检测到即将发生的故障时关闭一条装配线。
让我们逐一回顾一下这个物联网架构。
第1阶段:传感器和执行器
这个过程从传感器和执行器开始，这些连接的设备监视(在传感器的情况下)或控制(在执行器的情况下)一些“东西”或物理过程。传感器捕获有关工艺状态或环境条件的数据，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。
在某些情况下，传感器可能检测到需要几乎立即响应的条件或事件，以便执行器能够实时执行补救行动，例如，调整流体的流速或工业机器人的运动。在这些情况下，传感器和分析/触发执行器之间需要非常低的延迟。为了避免数据往返到服务器、分析数据以确定故障和向“东西”发送控制的延迟，这个关键处理在被监视或控制的进程附近执行。这种“边缘”处理可以由模块(SOM)设备上的系统执行
Digi ConnectCore®模块和/或
数字蜂窝路由器与Python。
第二阶段: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，并将其从模拟转换为数字格式。DAS在将数据通过无线广域网(如Wi-Fi或Cellular)或有线广域网通过Internet网关发送到下一阶段处理之前，会对数据进行聚合和格式化。
此时，数据量达到最大值。数量可能是巨大的，特别是在工厂设置中，数百个传感器可能同时收集数据。由于这个原因，数据也被过滤和压缩到传输的最佳大小。
阶段3:预处理:前沿分析
一旦物联网数据被数字化和聚合，在进入数据中心或云之前，还需要进行处理以进一步减少数据量。边缘设备可以执行一些分析作为预处理的一部分。机器学习在这个阶段非常有帮助，它可以向系统提供反馈，并不断改进流程，而不需要等待从企业数据中心或云端返回的指令。这种类型的处理通常在靠近传感器驻留位置的设备上进行，例如在现场配线柜中。
阶段4:在云或数据中心进行深入分析
在该过程的第4阶段，可以启用强大的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，来自多个现场站点/传感器的数据可以组合在一起，以提供整体物联网系统的更广泛的图景，并向IT和业务经理提供可操作的见解。公司可能在不同的地区有业务，可以分析物联网数据，以确定关键趋势和模式，或发现异常。
在此级别，可以使用特定于行业和/或特定于公司的应用程序执行深入分析并应用业务规则以确定是否需要采取行动。传入的数据可能表明需要对设备设置或其他方法进行优化，从而形成一个循环，促进不断改进。阶段4还包括数据仓库中的存储，用于记录保存和进一步分析。
过程需要平台
除了四阶段物联网体系结构，还需要考虑物联网平台，该平台提供了各阶段之间的连接。平台的结构定义了数据通信的具体细节。它决定了数据的去向以及在每个阶段执行多少处理。物联网平台可以在一定程度上进行定制，这取决于系统的专业化程度。
例如，用于路灯的物联网可能在世界上任何地方的一个城市与另一个城市非常相似，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。
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