物联网架构:构建块及其工作方式

流程自动化和IOT顾问,SCIENCESTOFT

发布:

你能想象在一个“大脑”中集中控制下的各种智能设备?在一定程度上,可以随着物联网的演变 - 具有传感器和执行器,软件和网络连接的物理对象网络,使这些对象能够收集和传输数据并满足用户的任务。

这种系统的有效性和适用性与其构建块的质量直接相关,以及它们的互动方式,以及IOT架构的各种方法。在本文中,我们的IOT开发人员 将分享他们的实践经验并呈现他们的原始概念可扩展和灵活的IOT架构。

IOT架构

物联网架构的基本要素

我们对IoT架构的方法反映在IOT架构图中,该图示出了IOT系统的构建块以及它们如何连接到收集,存储和处理数据。

物联网架构图

事物。一个“东西”是一个配备的物体传感器收集将通过网络传输的数据执行器这允许事物采用(例如,打开或关闭光,打开或关闭门,增加或减少发动机转速等等)。这一概念包括冰箱,路灯,建筑物,车辆,生产机械,康复设备以及其他想象力的一切。传感器不在所有物理上附加到物体的情况下:传感器可能需要监视,例如,最接近的环境发生在一件事中。

网关。数据从东西到云,反之亦然通过网关。网关在物联网解决方案的事物和云部分之间提供连接,在将数据移至云之前,可以进行数据预处理和过滤(减少详细处理和存储的数据量),并将控制命令从云发送到事物。然后使用其执行器执行命令的东西。

云网关促进现场网关和云IOT服务器之间的数据压缩和安全数据传输。它还确保与各种协议的兼容性,并根据网关支持的协议使用不同协议与现场网关通信。

流数据处理器确保对数据湖泊和控制应用的输入数据的有效转换。没有数据可能偶尔丢失或损坏。

数据湖。数据湖用于存储由连接设备生成的数据以其自然格式存储的数据。大数据有“批次”或 “溪流”。当数据需要有意义的洞察力时,它从数据湖中提取并加载到大数据仓库。

大数据仓库。有意义的见解所需的过滤和预处理数据从数据湖中提取到大数据仓库。大数据仓库仅包含清除,结构化和匹配的数据(与包含由传感器生成的各种数据的数据湖相比)。此外,数据仓库存储有关事物和传感器的上下文信息(例如,在安装传感器时)和命令控制应用程序发送到事物。

数据分析。数据分析师可以使用大数据仓库中的数据来查找趋势并获得可操作的见解。在分析时(在许多情况下 - 在方案,图表,信息图表中可视化)大数据显示,例如,设备的性能,有助于识别效率低下,并解决改进物联网系统的方法(使其更可靠,更可靠,更可靠)定向)。此外,手动发现的相关性和模式可以进一步有助于为控制应用程序创建算法。

机器学习和模型ML生成。通过机器学习,有机会为控制应用创造更精确和更有效的模型。基于大数据仓库中累积的历史数据,模型经常更新(例如,在一个星期内或一次一次)。当测试新型号的适用性和效率和数据分析师批准时,控制应用程序使用新模型。

控制应用程序例如,将自动命令和警报发送到执行器,例如:

  • 智能家居的Windows可以根据天气服务所采取的预测,接收自动命令以打开或关闭。
  • 当传感器表明土壤是干燥的,浇水系统将自动指挥到浇水植物。
  • 传感器有助于监控工业设备的状态,并且在发生预先发生的情况下,IOT系统会生成并向现场工程师发送自动通知。

控制应用程序发送给执行器的命令也可以另外存储在大数据仓库中。这可能有助于调查有问题的情况 (例如,控制应用程序发送命令,但它们不是由执行器执行的 - 然后需要检查连接,网关和执行器)。在另一边,从控制应用程序存储命令可能有助于安全性,因为物联网系统可以识别某些命令太奇怪或过大量可能证明安全漏洞(以及需要调查和纠正措施的其他问题)。

控制应用程序可以是基于规则的或基于机器学习的。在第一种情况下,控制应用程序根据专家规则工作。在第二种情况下,控制应用正在使用经常更新的模型(一周内一次,根据物联网系统的细节),其中存储在大数据仓库中的历史数据。

虽然控制应用程序确保更好的IOT系统自动化,但是用户应该有一个选项来影响这些应用程序的行为(例如,在紧急情况下,或者事实证明,IOT系统严重调整以执行某些操作时)。

用户应用程序是IOT系统的软件组件,它能够将用户连接到IOT系统,并提供监视和控制其智能事物的选项(当它们连接到类似事物的网络,例如,房屋或汽车和控制一个中央系统)。通过移动或Web应用程序,用户可以监视其事物的状态,发送命令来控制应用程序,设置自动行为的选项(当某些数据来自传感器时,自动通知和操作)。

设备管理

为了确保IOT设备的充分运行,安装它们是不够的,并让事情进入他们的方式。管理连接设备性能所需的一些程序(有助于设备之间的交互,请确保安全数据传输等):

  • 设备识别建立设备的身份,以确保它是具有可信软件的真正设备,传输可靠的数据。
  • 配置和控制根据物联网系统的目的调谐设备。一旦安装设备(例如,唯一的设备ID),需要写一些参数。其他设置可能需要更新(例如,发送带有数据的消息之间的时间)。
  • 监控和诊断确保网络中每个设备的平滑和安全性能,降低故障风险。
  • 软件更新和维护要添加功能,修复错误,解决安全漏洞。

用户管理

与设备管理一起,重要的是为控制具有IOT系统的用户提供控制。

用户管理涉及在系统中识别用户,其角色,访问级别和所有权。它包括添加和删除用户,管理用户设置,控制各种用户的访问,以及在系统中执行某些操作的许可,以及控制和记录用户活动的许可。

安全监测

安全是事物互联网上的最重要问题之一。连接的东西产生了巨大的数据,需要安全地传播和保护从网络犯罪分子。另一方面是连接到互联网的东西可以是恶棍的入口点。更重要的是,网络犯罪分子可以进入整个物联网系统的“大脑”并控制它。

为防止此类问题,日志和分析控制应用程序发送的命令有意义,监视用户的操作并将所有这些数据存储在云中。通过这种方法,可以解决eSELES阶段的安全漏洞,并采取措施来减少对IOT系统的影响(例如,阻止来自控制应用的某些命令)。

此外,可以识别可疑行为的模式,存储这些样本,并将它们与由物联网系统生成的日志进行比较,以防止潜在的渗透和 最大限度地减少对物联网系统的影响。

IOT架构示例 - 智能照明

让我们看看我的物联网架构元素如何通过智能院子照明的例子作为智能家居的一部分 - 一个明亮的插图,即机器解决方法如何同时为用户提供便利和能源效率。有各种方式可以运行智能照明系统,我们将介绍基本选项。

智能照明

基本组件

传感器从环境中获取数据(例如,日光,声音,人们的动作)。灯具配有致动器,以打开和关闭灯。一种数据湖存储来自传感器的原始数据。一种大数据仓库在本周各个日内包含提取的信息智能家庭居民的行为,能源成本和更多。

手动监控和手动控制

用户控制智能照明系统移动应用以院子的地图为特色。使用App用户可以看到打开和关闭哪些灯,并将命令发送到进一步将它们传输到灯执行器的控制应用程序。此类应用程序还可以显示哪些灯即将出现在秩序中。

数据分析

分析用户使用智能照明的方式,他们的时间表(由用户提供或由智能系统识别)和其他信息收集了传感器,数据分析师可以制作和更新控制应用程序的算法。

数据分析也有助于 评估IOT系统的有效性,并在系统工作方式中揭示问题。例如,如果用户在系统自动切换后向右切换灯并反之亦然,则算法可能存在间隙,并且必须尽快解决它们。

自动控制的选项和陷阱

监控自然光的传感器将关于光的数据发送到云。当日光不够(根据先前所说的阈值)时,控制应用程序将自动命令发送到执行器以打开灯。灯泡关闭的其余时间。

然而,照明系统可以通过街道照明,来自相邻码的灯和任何其他来源“挡板”。传感器捕获的外来光可以使智能系统得出结论是足够的光线,应关闭照明。因此,为智能系统提供更好地理解影响照明并在云中累积这些数据的因素来说是有意义的。

当传感器监测动作和声音时,在院子里识别移动或声音时,它不足以打开灯,或在沉默中切换所有灯泡时。例如,可以通过宠物制作动作和声音,云应用应该区分人类的声音和运动和宠物。这同样关于来自街道和邻近的房屋和其他声音的噪音。要解决此问题,可以存储云中各种声音的示例,并将它们与来自传感器的声音进行比较。

机器学习

智能照明可以应用由机器学习产生的模型,例如,识别智能家居业主行为的模式(在上午8点离开家,7 PM回来),因此调整灯开启和关闭时的时间(用于例如,在需要之前在5分钟内切换灯)。

分析用户的行为在长期的角度下,智能系统可以开发高级行为。例如,当传感器没有识别家庭居民的典型动作和声音时,智能系统可以“假设”智能家居居民正在度假并调整行为:例如,偶尔打开灯光以给予印象房子不是空的(出于安全原因),但不要在一直保持灯光,以减少能耗。

用户管理选项

确保有效用户管理,智能照明系统可以为具有角色分配的多个用户设计:例如,所有者,居民,客人。在这种情况下,用户具有标题“ 所有者“将完全控制系统(包括更改智能光行为的模式并监视院子灯的状态)和在给出命令时的优先级(当多个用户给出矛盾的命令时,所有者的命令将是一个控制应用程序执行) ,而其他用户可以访问有限数量的系统功能。“居民”将启用灯,不会有机会更改设置。“客人”将能够在房屋的某些部件中打开和关闭光线,无法访问控制灯,例如,在车库附近。

除了角色分布外,考虑所有权是必不可少的(一旦一个系统可以控制超过10万个家庭,而且一个智能家居的居民在他的院子里设法,而不是邻居之一是重要的。

而不是结论

简单来说,我们的IOT架构包含以下组件:

  • 事物配备传感器收集数据和执行器执行从云接收的命令。
  • 网口对于数据过滤,预处理并将其移动到云端,反之亦然, - 从云接收命令。
  • 云网关确保现场网关和中央IOT服务器之间的数据转换。
  • 流数据处理器分发来自相关的IOT解决方案组件之间的传感器的数据。
  • 数据湖用于存储定义和未定义值的所有数据。
  • 大数据仓库收集有价值的数据。
  • 控制应用程序向执行器发送命令。
  • 机器学习生成控制应用程序使用的模型。
  • 用户应用程序使用户能够监视控制其连接的东西。
  • 数据分析用于手动数据处理。

我们的IOT架构还包含设备和用户管理组件,提供事物和控制用户访问问题的稳定和安全运行。

开发特定解决方案的IOT架构,关注一致性(对IOT架构的每个元素都有足够的重视并使它们一起工作),灵活性(增加新功能和新逻辑的机会)以及与企业系统集成(使用以前实施的企业IT解决方案(如ERP,MES,WMS,交付管理系统等)组成新的IOT解决方案。

从路线贴图到进化 - 我们会指导您完成IOT计划的每个阶段!