物联网:将数据转化为信息和知识

更新时间:2019-03-23 | 来源:杏彩平台 | 作者:杏彩 | 

不要将数据与信息混淆。需要对数据——的原始测量集——进行过滤和评估,以将其合并到被认为是信息的学习中。陈旧的陈词滥调“信息过载”确实是错误的——你可以重载数据,但信息总是有价值的。数据本身不一定可用。未能过滤或正确评估可能导致错误的假设,就像我们最近看到的假消息一样。

在过去十年左右的时间里,数据量增加了几个数量级。《纽约时报》据报道,2005年整个数字世界的规模为1300亿千兆字节。今天的企业环境通常处理数PB的数据。随着每天数据源的数量增加,处理将变得越来越快。要了解情况如何变化,请查看下面的图片,该图片于1956年加载到飞机上的IBM硬盘驱动器中。根据@ HistoricalPics的推文,这是一个重量超过2,000磅的5MB硬盘!与今天的智能手机相比。

随着我们开始测量移动用户活动和传感器数据,各种数据类型也在增加。重要的是要记住,所有这些数据并不意味着什么,除非你把它变成智能并将智能转化为行动。

物联网的力量在于它能够实时捕获数据并快速合成数据。当架构正确时,物联网可以帮助将数据转换为确定接下来要采取的操作所需的有用信息。

正如《哈佛商业评论》中的KristianJ.Hammond所说:“在大多数情况下,我们知道我们想要的数据。我们知道需要运行什么分析,需要找到什么相关性,需要做什么。通过我们所知道并放置它掌握在自动化系统的手中,您可以完成所有这些工作,然后以面向人的语言或自然语言向我们解释,我们可以从始终保持的数据中获得洞察力的有效性和规模,但到目前为止尚未交付。通过拥抱机器的力量,我们可以自动从数据中生成故事,以弥合数字和知识之间的差距。“

我们如何使传感有意义?

在物联网出现之前,很难分析各种设备提供的数据的类型和数量。物联网技术提供了一种自动机制,用于将机器数据提取到数据池中进行分析,目标是在数据和应用程序管理中采取下一个逻辑步骤。物联网不仅收集和分析数据,还自动改进流程。

在介绍过程中的步骤之前,我应该花一点时间来定义在谈论物联网环境中的数据传输时经常使用的几个术语。北行和南行。北向数据是指从设备到网关到云的数据。它通常是遥测数据,但它可以是命令和控制请求。南向数据从云到网关,或从云,从网关到设备。南向数据通常也可以是命令和控制信息,例如软件更新和请求或配置参数的更改。步骤1:传感器提供北向遥测数据。根据架构,可以预处理该数据并将其发送到位于传感器附近的现场的数据存储器;例如一个网关。

物联网:将数据转化为信息和知识

步骤2:对网关上此临时点的数据进行一定量的分析。在这里,您可以处理数据,例如汇总或转换数据,以准备在数据中心或云中进行更深入的分析。然后将在网关上处理的信息与先前在战术分析中识别的模式进行比较。这基本上与历史信息的相关性相匹配。根据您找到的模式,可以采取一些措施。但是你也会寻找你不知道的东西,试图找到其他的相关性和推论。例如,您可能不知道当天气低于10度时,流感药物处方增加了30%,并且篮子已经上升。你可能以前没有注意到。现在,这是一个可以用来做出业务决策的新结论。

第3步:使用提供的新见解创建可执行规则。例如,当传感器指示温度已降至10度以下时,您可以将鸡汤和纸巾盒从仓库移至货物终端附近的位置。通过这种方式,您可以将一个推理转换为行为——,可以监控、管理和执行业务规则。

步骤4:在最后一步中,将规则刻入指南并将其部署到领域。在下面显示的信息生命周期图中,您可以看到这是一个迭代过程。

如何开源

开源软件项目提供了一个标准化的工具包,允许您处理数据并实施诸如Camel和Drools之类的操作。 ApacheCamel是一个基于Java的路由和中介引擎,具有可用于处理数据的企业集成模型。它通过开箱即用的消息代理、路由和数据转换为开发人员提供物联网解决方案。在我看来,在物联网环境中使用ApacheCamel的最佳方式是通过Eclipse IoT工作组项目,例如EclipseKapua和Kura。

来自JBoss社区的Drools是一个业务规则管理系统,它已经建立了规则模板,允许您定义在某些情况下需要采取的操作。 Drools需要定义规则所需的可扩展性,并使用定义明确的DSL(特定于域的语言)优化IoT实现的规则引擎。它还带有一个名为Workbench的GUI,使开发人员可以轻松创建和编辑规则。

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