物联网中的大数据处理是怎样的

2020-07-05 万国图书 阅读

  随着物联网的发展和发展,可以想象的一切(或事物)和产业都将变得更加智能:智能家居和智能城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数受权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络-物联网-一个可以收集数据、传输数据和在云中执行用户任务的物理对象网络。

  物联网大数据如何应用

  首先,有多种方法可以从物联网大数据中获益:在某些情况下,通过快速分析就足够了,而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

  (1)实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时操作:测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如,获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

  (2)数据分析。在处理物联网生成的大数据时,我们有机会超越监测,并从这些数据中获得有价值的见解:识别趋势,揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

  (3)流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息,以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

  交通管理:跟踪不同日期和时间的交通负荷,以制定出针对交通优化的建议,例如,在特定时间段增加公共汽车的数量,看看是否有改观,以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路,以减少街道的交通拥堵状况。

  零售:跟踪超市货架中商品的销售情况,并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

  农业:根据传感器的数据,在必要时给作物浇水。

  预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源,例如:

  医疗保健:监测患者健康状态并识别风险(例如,哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险),以便及时采取措施。

  制造业:预测设备故障,以便在故障发生之前及时解决。

  并非所有的物联网解决方案都需要大数据。还应注意的是,并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如,如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯,则可以在没有大数据的情况下执行此操作)。(来源物联之家)重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量,并避免存储将来没有用处的大量数据。

  物联网中的大数据挑战

  除非处理大量数据以获取有价值的见解,否则这些数据完全没用。此外,在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

  数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确,但在分析数据之前,请务必确保传感器工作正常,并且用于分析的数据质量可靠,且不会因各种因素(例如,机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

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