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自动物联网装置管理

要处理的大量设备使管理物联网设备变得复杂起来。但由于每一种设备都有自己的弱点，因此持续管理是必须的。班森·陈建议：“使用物联网设备管理和自动化工具，网络中的物联网设备越多，管理就越困难。使用自动化工具可以简化管理流程，减少设备的差错和遗漏，并确保所有操作在所有设备上的一致性。

管理zui起码意味着在部署前要设置足够严格的安全级别，定期检查和更新固件，并且尽量使用安全补丁。另外，在设备寿命结束时，要更换它。物联网安全实践和工具在不断发展，定期检查系统是保证设备分布式网络安全的唯i一方法。

在此背景下，发达国家纷纷出台战略规划，抓住新一轮信息产业发展机遇。“智慧地球”计划以美国的“物联网应用”为***，欧盟的“十四点行动计划”，日本的“U-Japan计划”，韩国的“IT839计划”和“u-Korea计划”，新加坡的“下一代I-Hub计划”，台湾的“U-Taiwan计划”等等都把物联网作为当前发展的重要战略目标。世界范围内物联网设备数量在2017年达到84亿台，比2016年的64亿台增加31%,2020年将达到204亿台。2018年，制造业将成为对物联网解决方案投资zui为活跃的行业，总开支预计将达1890亿美元，占总开支的24.47%；运输和汽车联网、智能建筑等跨行业物联网的开支将分别达850亿美元和920亿美元。2018年消费者在物联网上的花费将达到620亿美元，并在第五大行业中排名第五，主要应用包括智能家居，家庭自动化，保鲜和智能家电。

不管是静态的还是动态的，物联网1.0阶段数据的增长都是线性的，并不代表数字水平，但由于物联网动态数据是连续不间断的，所以数据的数量也很大。所以在物联网1.0阶段，数据的压力是可以控制的，不像宣传的那么不可计数和不可控制。

从数据的原始性来看，物联网数据可分为能源数据、资产属性数据、诊断数据、信号数据等几类。能量资料：指能消耗的相关资料，或计算能量消耗所需的资料，如电流、电压、功率因数、频率、谐波等。能量数据是物联网关键的数据类型，物联网的zui终目标之一就是节能，然后才能获得能量数据，了解能量数据，分析能量数据，才能在物联网应用中发挥作用。能量采i集器也是物联网的重要设备之一。

对于这种快速增长的需求，自动化有助于提高零部件的移动速度。自动 IoT设备(如机器人或自动驾驶汽车)能帮助你从工厂到达门口。因为这些设备都会产生数据量，并且依赖于不断增加的数据量，所以存储在数据旅程的每一步上至关重要。

连通性：速度需求

对于具有多种 IoT设备的多用户用户来说，连接速度、可靠性和大带宽在今天的新世界中越来越重要。有能力在需要的时候访问数据和快速获得洞察力是非常重要的。数据基础设施必须建立起来，以确保数据能够在需要的时候和地方被传送，接收，存储和分析。越接近来源，延迟时间越短，这意味着更快的洞察力和价值。

在数据处理过程中，数据的时效性是指数据在处理过程中的产生时间，它是由系统的运行部署来决定的。资料可使用多次，或可在使用一次之后清除资料。从整体上看，是远程数据部署还是边缘数据部署影响数据的时效性，通常是边缘数据部署时间短，远程数据部署时间长。边界部署所需的数据通常具有及时性，但边界存储空间较小，计算能力较差，因此无法长期保存；远程数据通常用于显示历史数据，进行计算分析，同时具有云端空间和计算的可扩展性，因此数据的时效性较高。

实时性也是数据时效性的一部分，实时性与数据的放置位置、数据的重要性及传输方式有关。

通过 AR和 VR，远程学习可以创造出沉浸式的学习体验。网上学习是课堂教学的标准化延伸。学校可以与 IT部门合作，为学生创建一套“技术套件”，其中包括便携式笔记本电脑、网络设备和桌面数据存储解决方案。

一般架构不再适用

很多企业仍然使用通用架构来管理 IoT数据。但多数时候，通用计算架构不能完全满足 IoT工作负载要求。这种方法不能满足 IoT应用程序对可访问性、容量、可靠性和可伸缩性的要求，因为一般的商业架构都没有考虑 IoT系统可能面临的各种因素。

状况资料：物联网中很基本、很流行的资料是状况资料。多数物联网设备会产生状态数据，作为原始数据收集起来，然后用于更复杂的分析。

定位资料：把定位资料想像为室内 GPS。定位数据可以让你实时跟踪包裹，托盘和设备，而不是引导你去特定的目的地。农场主可在收获时追i踪设备；仓库管理员可在车间找到特定的零件托盘；在消费者层面，可利用定位数据跟踪手机、笔记本电脑，甚至是钥匙。

必须对物联网传感器和设备产生的大量数据进行处理才能使用。然而，因为数据通常来自多种设备或不同格式，所以在对数据进行处理或应用任何分析之前，都需要做一些事情：将数据标准化或转换成统一格式，以确保格式与应用程序兼容。为新转换的格式数据存储或创建备份。筛选重复、过时或无用的数据，以帮助提高精i确度。整合其它来源的结构性(或非结构性)数据，从而丰富您当前的数据集。

它可以直接从设备向云端传输数据，也可以从设备向驱动器传输数据。信息技术与 OT融合和边缘服务不断改善过程。如果 IT承担着保护任务， OT负责生产、供电， IT和 OT团队就会产生分歧。

理解数据采集和 OT非常重要，这是非常重要的。边界包括计算机和传感器。信息技术/OT使边界分析更加有效

公司必须识别优点，比如机器上有 IoT传感器。它是由传感器、致动器、数据采集系统等一系列通用技术构成的，主要应用于机械臂、自动驾驶汽车等领域。