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以近两年火起来的共享单车为例，方便出行让民众欢欣鼓舞，乱停乱放也让民众苦不堪言。即使***也出台了不少相关政策，但并未得到有效解决。但是，单次旅行所用的智能涨闸锁是一个理想的解决方案。共享单车的发展还将伴随着国家绿色出行的口号继续前进。如今电动自行车、高i档自行车采用涨闸已越来越普遍。在物联网发展到一定阶段，家用电器可以与外部网络相连，通过传感器来传递家用电器信息。物联网的发展，必然会带动传感器的发展，传感器的发展到了一定程度，或许变形金刚也会出现。毫不奇怪。在21世纪，计算机技术的迅猛发展大大提高了信息处理的效率。无线通信技术，如 LTE、5 G的NB-IOT的迅速发展，提高了信息传输效率。

实际上，第二个原因尤其重要，神经网络的特点决定了它需要大量的数据来学习，学习的有效数据的数量往往决定了训练后神经网络的效果，甚至算法的重要性也可能排在数据量之后。

而且物联网设备，如智能家电、可穿戴设备等，每天都会产生大量的数据，这些数据经过处理和清理之后，可以作为对神经网络的一种很好的训练数据。而训练好的神经网络可以再一次应用在物联网设备上，形成良性循环。

在人工智能领域，物联网是一个很好的应用场景。伴随着人工智能的快速发展，物联网这一同样出现于多年前的理论和技术，将迎来新的春天。

对物联网设备的发展趋势进行了综述。据 IOTAnalytics (IOT Analytics)的数据，2016年，有47亿多台设备与互联网相连。如今，即将到2021年，物联网设备的市场规模将达到近116亿台。

互联网罪犯将继续利用物联网设备实施 D1DoS攻击

在2016年，世界上出现了首i款物联网恶意软件 Mirai，这是一款能够感i染 DVR、摄像头等网络设备的恶意软件。恶意软件 Mirai使用默认的密码和用户名来访问设备。

米拉恶意软件通过实施(D1DoS)攻击，把受影响的设备变成僵i尸网络，利用因特网流量压制网站。这次攻击zui终导致***zui大的一家网站托管公司***，导致众多知i名网站和服务暂停数小时

也就是说，在物联网行业，资本的力量相对较弱。假如你拥有先发制人的优势，后来者想要单靠资本的力量赶超或将你挤出市场，那么他付出的代价就比在互联网行业更大。

因此，物联网行业目前仍是一片蓝海，小型企业也完全有能力与大型企业同台竞争。随着 AI和区块i链的热度降温，物联网将成为下一个风口。对于程序员来说，在风吹雨打之前做些准备是很有必要的。消息队列遥测传输协议(Message Queue Telemetry Transport, Message Queue Telemetry Transport)是 IBM的 AndyStanford-Clark和 Arcom的 Arlen Nipper1999年为一项将石油管道连接到卫i星网络的项目而开发的。

在当今计算机领域，数据即价值是非常受重视的。不管有多少数据都被归结为大数据，数据分析越来越热，资本也开始向贴上大数据标签的公司趋之若鹜。这些数据就像流动的数i字货币一样被反复评估、追捧。

随着物联网在工业上的应用和普及，其庞大的规模和庞大的数据产生量将给现有的云技术架构、数据处理方式带来超出想象的压力和挑战。

在这种复杂的数据面前，人们对“数据就是价值”的理解会被“有价值的数据”打破。

设备正在以前所未i有的方式连接人类，包括远程工作、学习、流视频和游戏内容等。另外，在一些案例中，看医生的个人服务已经被远程医i疗所取代， Forrester预测，今年病i人将接受超过十亿的虚拟治i疗。

另外，网上购物的突然兴起也会影响供应链。今天，这些相互联系的东西正在帮助人们使用它们，但在未来，越来越多的自动化系统和物联网设备将出现在工厂和服务领域，如非接触式交付，机器人或机器可以在没有人工的情况下完成所有的工作。

但是并非所有的变化。当这些物联网用例成为主流时， IT架构师如何设计支持它们的基本存储呢？

利用分析工具对物联网设备产生的各种类型的数据进行分析，从而进行物联网分析。利用物联网分析，有价值的信息可以从大量数据中提取出来，然后用来改进应用程序、业务流程和生产等。多种类型的数据分析可用：

标准分析：标准分析是用来分析特定情况下应该采取的步骤。这就是通常所说的描述与预测分析的结合。规范分析在商业应用中可以帮助解释大量的信息，从而得到更加准确的结论。

SpaceAnalytics：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。对各种地理模式进行空间分析，确定各种物理对象之间的空间关系；泊车应用、智能汽车和作物规划都从空间分析的应用实例中获益。

在安全和网络支持方面， OT与 IT合作。软体与资料融合，边缘资料直接进入 IT系统，例如预算管理。集成了 OT和 IT功能的物理设备，包括路由器，控制系统等。

如果企业把 IT和 OT结合起来，就能减少空间、时间和能量的消耗，减少采购和管理。常规系统中，对传感器或执行机构的数据进行分析可以立即得到结果，但不能得到深度结果。当数据分析越来越接近云端或远程数据中心时，计算结果的深度会增加，但时间会增加。近几年，数据分析主要是在云中进行，但云的功能已经转向了边缘。在数据中心中，企业组织面临着前所未i有的挑战，如带宽限制、关键任务 OT系统、恶劣的物理环境、不可靠的连接和不断增加的安全漏洞。为了管理这些困难，企业组织正在转向边缘即服务产品。