是什么让像动作激活灯开关一样的自动化设备与做同样事情的IoT连接设备不同?一言以蔽之：数据。通过IoT连接的设备，当传感器检测到动作，致动器打开灯，这些动作被捕捉为数据，并发送到云端或数据中心进行记录和分析。有数据的地方，就需要有一个物联网架构来告诉数据去哪里，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。
在这篇文章中，我们将提供一个物联网架构的快速概述，看看它是如何引导数据在设备和数据中心之间的流动的。
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个阶段的过程，数据从连接到“事物”的传感器通过网络流向企业数据中心或云进行处理、分析和存储。
在物联网中，“物”可以是机器、建筑甚至是人。物联网架构中的进程也以指令或命令的形式向另一个方向发送数据，这些指令或命令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。
让我们一次一个阶段地回顾一下这个物联网架构。
阶段1：传感器和执行器
这个过程从传感器和执行器开始，连接的设备监控(对于传感器来说)或控制(对于执行器来说)一些“东西”或物理过程。传感器捕获有关过程状态或环境条件的数据，如温度、湿度、化学成分、罐内的液面、管道内的液体流量或装配线的速度等等。
在某些情况下，传感器可能会检测到需要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，调整液体的流量，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。为了避免数据到服务器的往返延迟，分析数据以确定故障并将控制发送到“事物”，这个关键的处理是在被监视或控制的进程附近执行的。这种“边缘”处理可以由模块(SOM)设备上的系统执行，如Digi ConnectCore module 和/或Digi Cellular Router with Python。
阶段2：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。然后DAS在通过无线广域网(如Wi-Fi或蜂窝网络)或有线广域网将数据通过Internet网关发送之前对数据进行聚合和格式化，以便进行下一阶段的处理。
此时，数据量达到最大值。这个数量可能是巨大的，特别是在一个有数百个传感器同时收集数据的工厂环境中。由于这个原因，数据也被过滤和压缩到最佳的大小，以供传输。
阶段3：预处理：边缘分析
一旦物联网数据被数字化和聚合，它将需要在进入数据中心或云之前进一步减少数据量。作为预处理的一部分，边缘设备可以执行一些分析。在这个阶段，机器学习可以非常有用，它可以向系统提供反馈，并持续改进流程，而无需等待企业数据中心或云的指示。这种类型的处理通常发生在靠近传感器所在位置的设备上，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
在流程的第4阶段，可以使用强大的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计算中，在云计算中，可以将来自多个现场站点/传感器的数据组合起来，提供整体物联网系统的更广阔图景，并向IT和业务经理提供可操作的见解。一个公司可能在不同的地理位置运营，通过分析物联网数据可以确定关键趋势和模式，或者发现异常情况。
在这个级别上，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设备设置的期望变化或优化过程的其他方法，形成一个循环，促进持续改进。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。
流程需要一个平台
除了四阶段物联网架构外，考虑物联网平台也很重要，它提供了各阶段之间的连接。平台的结构定义了数据流量的细节。它决定了在每个阶段哪些数据被放到哪里以及执行了多少处理。物联网平台可以根据系统需要的专业化程度进行或多或少的定制。
举个例子，用于路灯的物联网可能在世界上任何一个城市和另一个城市都非常相似，而用于制造医疗设备的3-D打印机上的传感器和驱动器可能是独一无二的。
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