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物联网：结构，特征和管理
摘要 - 物联网（IoT） - 当今一种快速发展的技术，很可能是未来的日常事物。在单个动态网络中连接的许多设备，计算机器和内置传感器不断地从外部环境接收和交换信息。收集大量数据集群并将其用于手工制作的应用程序中，这些应用程序可以严格管理和控制给定的目标。通过这种方式，创建了一个交互式技术基础设施，可以监督和渗透任何人的重要过程。虽然物联网中的每个设备和技术解决方案都可以分开多年，但每个架构都是独一无二的，并为网络所有者提供了新的挑战。本研究旨在研究物联网的一般结构和管理方面，其中作者将尝试回答一个微不足道的问题是否有可能用当前的技术水平全面控制这样一个巨大的结构。
关键词 - 数据管理，数据存储，数据传输，物联网，物联网。
- 介绍
1999年凯文·阿什顿（Kevin Ashton）首次提到“物联网”（IoT）这一术语，代表供应链管理方面的公众[1]。在如此狭窄的范围内开发这个想法太有趣了，所以在过去的十年里，它的范围很广，涵盖了医疗保健，公用事业，财务，交通等各种应用。从那以后，“事物”这个词改变了它的含义。 ，但物联网的主要思想仍然是相同的 - 组织一个相关的通信环境，计算技术将能够相互通信，用户可以根据自己的需求进行调整，但同时可以自主工作，从中收集信息外部来源。
物联网有不同的尺寸和形状 - 从房间里的几个传感器到覆盖整个国家的全球结构。一些想法，如智能住宅，变得越来越受欢迎，使其所有者不仅可以在未来节省资金，而且还可以大大简化房屋管理。独立光照强度，空调，家用工具，门管理和其他控制系统只是我们自己的小物联网世界的一部分[2]。即使是从未对此类技术感兴趣的人也可以每天遇到它们，例如，通过在购买时使用支付卡，在公共交通工具中登记旅行或其他类型的个人身份识别。
由于新技术，例如射频识别（RFID），蓝牙，近场通信（NFC），无线网络（Wi-Fi），电话服务和本地技术，这种社交环境中的动态通信是可能的。随着当前激进的互联网发展趋势将我们引向相互连接的对象环境，两个或更多系统之间的数据交换成为未来充分运行的互联网。仅从外部资源收集信息并与物理世界交互（初始化/命令/执行）的枯燥信息系统的必要性逐渐抵消。现代工业需要强大的工具，可以使用现有的互联网标准进行连续数据传输，分析活动，相关的应用规划和内部通信[1]。
毫无疑问，技术正在向前发展，日复一日地以前所未有的速度处理复杂的任务，但需要付出一定的代价。当今物联网的一个主要和紧迫问题是难以收集和存储由物联网架构内的计算设备和传感器生成的数据。正确地说，数据多样性使得组织统一的物联网管理系统变得困难，并且考虑到大量生成的信息，会加重计算机的过程。
本研究的目标是获得与物联网相关的技术的整体信息，并批准基于聚合数据为物联网创建集中管理和计算单元的可能性。在朝着既定目标迈进时，已经研究了几个主题：
- 典型物联网架构概述。
- 物联网设备的管理和联网。
- 在物联网设备之间实施数据管理。
- 物联网环境中的数据存储。
- 物联网的主要优点和缺点。
- 物联网应用和开发的未来前景。
- iot架构概述
物联网代表了一种混合架构，这意味着它可以包含不同的子系统架构。在大多数情况下，物联网系统由两种管理架构构成：事件驱动和基于时间。事件驱动的架构传感器在感测外部环境中的活动时传输数据，例如，如果门在夜间打开则触发警报。在基于时间的架构中，其组件在一定间隔内连续传输数据（例如，气候控制系统传感器每秒一次读取室温）。后者通常在暂停后重复工作，可以针对每个设备单独调整，也可以在中央管理系统内设置，中央管理系统会在一段时间后向端点设备和传感器发送查询[3]。英特尔公司正在提供一种这样的系统解决方案（见图1）[4]。
图1.物联网中央管理系统的架构[4]。
网络架构可分为三种拓扑：点对点连接，星型和网状。点对点网络拓扑为两个站之间的数据传输建立连接[5]。简单是优势，同时，当前技术的局限性，保证低成本，但也剥夺了到达网络外部设备的可能性。星型拓扑由多个终端节点和仅一个中央集线器组成。所有节点可以彼此通信，但仅通过中央集线器发送或接收数据。这样的结构允许达到低延迟，高吞吐量并且以某种方式保护系统在其中一个节点停止工作时不会崩溃。与点对点连接范围相比，星型网络仍然受到中心集线器的限制，如果中心集线器发生故障，它将与全球环境隔绝。Mesh是一种网络拓扑，采用两种分散连接方式之一：全网状拓扑或部分网状拓扑。在全网状拓扑中，每个网络节点（工作站或其他设备）都连接到其他网络节点。在部分网状拓扑中，一些节点连接到所有节点，然后其他节点仅连接到那些节点，用它们交换最多的数据[6]。网状网络用于许多需要长距离和广域覆盖的应用，允许建立几乎无限大小的网络。与点对点和星型网络相比，这种拓扑结构的缺点是其复杂性，这可能导致网络中的高延迟，更多费用和技术问题。
- iot的特殊品质
物联网应用程序开发不是本研究的一部分，因为它可能因每个开发人员的个人方法和风格而有所不同。动态网络中的数据传输和存储是重要且具有挑战性的问题。物联网可以包含无限数量的设备，这些设备集成到本地或全球，物理和无线网络中。这些池自动化设备和传感器实时生成和传输大量数据，没有适当的过滤和数据处理就没有用处。
- 网络协议
由于不同的网络协议，数据传输是可能的 - 语义和句法规则集确定数据传输过程中的计算机网络功能块活动。在根据开放系统架构要求构建的计算机化网络中，协议确定数据传输期间一个层实体的行为[7]。
创建物联网网络当然不是一件容易的事，特别是如果传感器不能包含在全局地址模式中，干扰了制作完全成熟的传感器节点的能力。因此，传统的IP协议不适合数据交换。此外，物联网节点紧密依赖于恒定能源，网络信道吞吐量容量和存储参数，这需要复杂的资源管理[7]。在无线传感器的情况下，出现了向网络添加数据宿的需要。所有收集的信息首先将存储在接收器中，然后到达网络的其他节点。在端点传感器和接收器之间正确选择数据传输策略，它们的配置和配置可以提高物联网网络带宽，显着降低能源成本并防止几乎位于传感器的相同信息发送到数据分析设备[9]，[10]。
- 数据传输
物联网中的数据传输是一个复杂的过程，可以为其目的消耗大量的网络资源。信息可能因设备类型和传输协议而异。例如，生成基于其制作支付终端消息的ISO 8583标准
表示客户付款交易的数据字符串（图2）。
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图2. ISO 8583消息体的示例。
通过他们。它将物联网架构划分为多个级别，其中最低的垂直异构性级别包含与外部环境协同工作的端点设备/传感器，并且通过向上移动可以满足更复杂的路由和计算设备（参见图4）。在优化的系统体系结构中，每个下一级应包含更少的设备。
短消息包含有关购买的支付卡，终端和财务部分的所有必要信息。不幸的是，没有解码指令，人和计算机都不能利用这些信息。系统持有者应在物联网环境中选择紧凑型消息，在数据解密上花费更多计算资源，或者只发送可能使网络流量负担过重的全尺寸消息。前面提到的编码消息可能看起来很坚固，但它所包含的信息永远不能以原始形式存储或用于数据分析。值得考虑的是一种有效的数据传输策略，它与即用型信息一起使用，例如基于可扩展标记语言（XML）的新支付终端标准ISO 20022。专为网络文档设计，使信息看起来更方便，便于数据解析。图3包含ISO 20022消息的示例。
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图3. ISO 20022消息体的示例。
- 异质性
物联网设备的异质性是物联网的一个独特特征，同样也是它的弱点。根据复杂性，IoT架构可以包括多级设备，每个设备都集中在特定类型的功能执行上。差异不仅在于传输协议，而且主要在于设备复杂性，这直接反映了它们的计算资源使用率和数据量。
图4.物联网的异质性轴。
物联网异构性意味着不同的设备：用户个人硬件工具，传感器，路由器，交换机，集线器，数据库，计算服务器等。在物联网中，每个设备执行特定角色并仅执行必要的功能，以免使系统过载。另一方面，许多设备执行多个功能，这些功能有时可以与其他设备的功能类似或甚至重叠，从而允许它们在紧急情况下彼此替换。省略细节，所有设备可分为三类：端点设备，IO工具和计算机。端点设备侦听来自外部刺激物（如来自用户智能手机的消息）或主机（来自Cron的命令）的执行命令，并根据接收的参数生成数据。在大多数情况下，端点设备很难配置，更不用说编程级别的干预了。IO设备在计算资源方面受到限制，因此它们主要履行端点设备和更高级别计算机之间的中介角色。最后一类设备负责资源密集型数据过滤和处理。值得一提的是，所有这三种类型都可以作为单独的物理设备参与物联网网络，两者都表现为单个设备的内部逻辑节点，但它取决于物联网系统的复杂性或设备本身的复杂性。
- 可扩展性
任何物联网结构都包含多个不同的设备和传感器。单个系统中这些组件的数量受到诸多因素的限制，例如设备的输入和输出通道的数量，互联网或电力网络限制负载等。但是，任何不便都可以绕过第三方技术的帮助，例如交换机和路由器，允许在大量物联网设备之间进行数据交换。如今，许多系统依靠云计算来简化基础架构管理逻辑和数据分析。将所有生成的数据发送到中央云资源不仅无效，而且还充满了系统挂起。对于健康监控，紧急响应和其他对延迟敏感的应用程序，将数据传输到云端和返回所导致的延迟是不可接受的。这些情况需要更灵活的工具，例如雾计算，涉及在多个分布式云和网络外围设备中运行的数据处理或分析应用程序的组件，以在资源分配方面获得平衡[11]。尽管如此，物联网网络中的所有设备都使用相同的数据传输协议是非常值得怀疑的，这意味着中央管理系统需要完成额外的数据统一过程，并由此在系统上创建补充负载。它似乎在其通常的制度下工作，只有少数设备连接到物联网，但是更多的设备肯定会降低服务质量。为了最小化网络延迟，系统网络持有者需要组织数据管理序列查询并根据其物联网网络结构仔细修改它们。遗憾的是，查询并不适用于每个系统，尤其是依赖于实际信息的系统。发送和接收之间的暂停可能太长而无法在实时活动中使用数据，只留下两个选项：存储用于历史分析和统计的数据，或者只是为了不必要而将它们丢弃。成功的物联网系统管理要求设备参与者能够离线完成基本程序，功能和数据转换，而无需使用云计算单元或任何其他系统资源。最终，它将导致显着的计算过程加速[7]。
IV. 数据存储
根据物联网基础设施，设备可以使用不同的数据存储和传输机制。有一些物联网工具可以将传感器直接接收的信息存储在内部内置存储器中。后者最重要的是自主工作并且仅累积必要数量的信息以执行实时活动或在聚合数据的帮助下执行预设条件。这些工具的内部存储器通常非常有限，仅用于传感器发起的数据存储。
如今，更广泛地使用集中式数据存储标准（图5）。它允许物联网设备将数据传输到中央服务器，在那里可以存储，分析或管理[12]。理论上，在这样的系统中，连接的设备和存储的数据的数量可以是无限的。
图5.集中数据计算和存储的结构
- 设备管理lt;
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