《通信与物联网专业概论》课件第8章物联网与当前

8.1物联网与5G通信8.2物联网与大数据8.3物联网与云计算8.4物联网与泛在网8.5物联网的发展方8.1物联网与5G通信8.1.15G是物联网的时代5G是新一代蜂窝移动通信技术，也是4G(LTE、WiMAX-A)、3G(UMTS)、2G(GSM)标准的延伸。相比可打电话的2G、能够上网的3G、满足移动互联网用户需求的4G，逐步可以商用的5G在多重性能上更胜一筹，如：(1)高数据率与低延迟；(2)更节能，有效地降低通信成本；(3)具备更高的系统容量；(4)更可靠的连接；(5)平均下载速度为1Gb/s，最高20Gb/s。如今根据BusinessInsider的预测数据显示，物联网设备安装数量将在接下来的几年中呈现爆发式发展，如图8.1所示。截至2021年，全球预估将有225亿个连接的物联网设备。面对如此庞大的生态系统，低延时、高速率、高容量的5G不乏为一个优秀的选择。对此，知名互联网学者、DCCI(DataCenterofChinaInternet，互联网数据中心)互联网研究院院长刘兴亮也曾表示：3G和iPhone、Android一起开启了移动互联网的新时代。谁也无法否认，这是人类历史上一个伟大的时代。现在，5G也被赋予了这样的历史使命，它也将会大规模开启一个新的时代。8.1.25G和物联网面临的挑战从全球部署的角度来看，5G移动网络仍然有些陌生，但它们的前景令人鼓舞。它们不仅提出了很高的数据传输速度，而且还将促进设备之间的连接。智能设备以及可以连接到网络的任何个人或家庭使用的设备都将受益于更好的连接性和更高的速度。尽管最新一代的移动网络具有许多优势，但也存在一些安全挑战。关于5G网络和物联网装置的不同安全领域，可以侧重于网络通信的加密、IPv6地址以及使用这些易受攻击的物联网装置可能发生的DDoS(分布式拒绝服务攻击)。其主要有以下几个方面。1.5G网络上的流量加密2.大规模DDoS攻击的风险3.IPv6地址和欺骗攻击的危险8.2物联网与大数据8.2.1物联网与大数据的关系物联网和大数据之间的联系非常紧密，如图8.5所示，主要体现在以下几个方面：(1)物联网是大数据的重要基础。(2)大数据是物联网体系的重要组成部分。(3)物联网平台的发展进一步整合大数据和人工智能。大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用，计算机、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及，促使全球数字信息总量急剧增长。物联网是大数据的重要来源，随着物联网在各行各业的推广应用，每秒钟物联网上都会产生海量数据。在各行各业中，数据驱动的企业越来越多，他们须实时吸收数据并对之进行分析，形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点，而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性，因此需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据，然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析3个基本步骤。数据采集和存储是基本功能，而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。物联网上的大数据应用空间广阔，大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用，物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用，深刻改变人们的生活。8.2.2物联网大数据平台一个物联网大数据平台需要具备哪些功能?与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢?下面进行详细分析。1．高效分布式物联网大数据平台必须是高效的分布式系统。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。2．实时处理物联网大数据平台必须是实时处理的系统。对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就会大打折扣。3．高可靠性物联网大数据平台需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，将直接导致停产，产生经济损失，导致对终端消费者的服务无法正常提供。因此，物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC(互联网数据中心)机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。4．高效缓存物联网大数据平台需要高效的缓存功能。绝大部分场景需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部或符合过滤条件的部分设备的最新状态。5．实时流式计算物联网大数据平台需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点，而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。6．数据订阅物联网大数据平台需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。另外，该订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件。7．和历史数据处理合二为一实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里：历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长保留在不同的存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，为用户和应用呈现的是同一个接口和界面。8．数据持续稳定写入物联网大数据平台需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此，系统必须保证分配足够的资源，以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确地说，系统必须是一个写优先系统。9．数据多维度分析物联网大数据平台需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析。另外，这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中根据业务发展的需求定下来的。因此，物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。10．支持数据计算物联网大数据平台需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作。原始数据的采集可能频次较高，但具体分析时往往不需要对原始数据进行，而是对降频之后的数据进行。系统需要提供高效的数据降频操作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点也很难对齐，因此分析一个特定时间点的值往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才可以。工业互联网里，除通用的统计操作之外，往往还需要支持一些特殊函数，如时间加权平均。11．即席分析和查询物联网大数据平台需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便地导出，再制作成各种图表。12．灵活的数据管理策略物联网大数据平台需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此，物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据数据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。13．开放的系统物联网大数据平台必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。14．支持异构环境物联网大数据平台必须支持异构环境。互联网大数据平台的搭建是一项长期工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15．支持边云协同物联网大数据平台需要支持边云协同。系统要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16．单一后台管理物联网大数据平台需要单一的后台管理系统，便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。17．私有化部署物联网大数据平台应便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑，希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队，因此在安装、部署上需要做到简单、快捷，可维护性强。8.2.3物联网大数据应用场景在物联网的概念里，有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接，如图8.6所示。8.3物联网与云计算8.3.1物联网与云计算的区别和联系作为信息技术领域的两大焦点，云计算、物联网两者之间区别比较大，不过它们之间也是息息相关的，首先物联网通过传感器采集到海量数据，然后云计算对海量数据进行智能处理和分析。云计算与物联网二者相辅相成，其中云计算是物联网发展的基石，同时作为云计算的最大用户，物联网又不断促进云计算的迅速发展。在云计算技术的支持下，物联网能够进一步提升数据处理分析能力，不断完善技术。假如没有云计算作为基础支撑，物联网工作效率便大大降低，那么其相比传统技术的优势也不复存在。由此可见，物联网对云计算的依赖性是很强的。互联网是物联网的基础，也是核心，物联网在互联网的基础上可将用户端不断延伸到物物之间。物联网业务量逐渐增加，从而对数据存储、分析计算的能力提出更高要求，由此便有了云计算技术。随着物联网、云计算的关系越来越紧密，物联网在云计算的支持下也被赋予了更强的工作性能，不仅能够提升其使用率，也使得其应用领域变得越来越广泛。因此，在云计算的承载下，物联网的发展空间也更为广阔。实际上，云计算是真正实现物联网应用的核心技术，人类运用云计算的模式能够进行物联网中不同业务的实时动态的智能分析和管理决策。同时，在为物联网提供便捷和按需应用时，云计算做出了重大贡献。而若没有这个工具，那么物联网所产生的海量数据信息将无法顺利进行传输、处理，甚至是应用。一般来说，云计算可以为物联网的海量数据提供足够大的存储空间，而云存储则可通过网格技术、分布式技术等将不同类型的设备集合应用起来、协同起来，对外提供数据存储以及业务分析等功能。8.3.2云计算在物联网中的应用分析1．云计算和物联网的结合方式物联网是把数据信息的载体扩展在实物上，物联网的目标是将实物进行智能化的管理，为了实现对海量数据的管理和计算，就需要一个大规模的计算平台作为支撑。云计算的技术能实现对海量数据的管理。所以，作为这种特定的计算模式，云计算能够实现对数据库的数据信息进行实时的动态管理和分析。将云计算应用到物联网的数据传输和数据应用中，可在很大程度上提高物联网的运行速度。2．云计算对物联网的意义云计算能为物联网提供技术支持，物联网为了实现规模化和智能化的管理和应用，对数据信息的采集和智能处理提出了较高的要求。基于云计算规模较大、虚拟化、多用户、较高的安全性等优势，因此其能够满足物联网的发展需求。云计算通过利用其规模较大的计算集群和较高的传输能力，能有效地促进物联网基层传感数据的互享。云计算的虚拟化技术能使物联网的应用更容易被建设。云计算技术的高可靠性和高扩展性为物联网提供了更为可靠的服务。基于云计算的各种优势，其为物联网的建设与发展提供了更好的服务。3．云计算与物联网的结合优势云计算的大规模服务器很好地解决了物联网服务器节点不可靠的问题。随着物联网的逐渐发展，感知层和感知数据都在不断增长，由于处理不当，使得服务器的各个部分容易出现错误状况，在访问量不断增加的情况下，会造成物联网的服务器间歇性崩塌。增加更多的服务器资金成本，而且在数据信息较少的情况下会使服务器产生浪费的状态。基于这种情况，云计算弹性计算的技术很好地解决了该问题。云计算能使物联网在更广泛的范围内进行数据信息互享。物联网的数据及信息直接存储到网络平台上，而网络平台的服务器分布在世界各地。在网络平台的服务器可以不受地域限制，对信息的采集和传输能很大限度地实现数据信息互享。云计算技术中的数据挖掘技术还能够有效地增强物联网的数据信息处理能力。同时，云计算还增强了物联网总的数据信息处理能力，提高了物联网的智能化处理的程度。物联网应用用户的不断增加，使得其产生大量的数据信息，而云计算通过计算机群为物联网提供了较强大的计算能力。物联网的产生是建立在互联网基础之上的，云计算是一种依据互联网的计算方式，在这种新型的网络数据信息应用的模式下，可以预见其在未来网络技术的发展中会形成一定规模。因此，云计算与物联网的有效结合会令云计算技术从理论走向实际应用，并促进社会经济产业的辉煌发展。8.3.3云计算与物联网的应用实例1．在电网方面的应用近些年来，我国电力部门开展了电网的智能化模式，其主要目的是支持物联网时代所带来的能源转换和节省资源。智能化电网是把新型材料、先进电力设备、新型能源和国内当下先进的科学技术以及网络管理技术有效地结合，用以实现国内电力的相关工作的顺利便捷地进行，保证电力行业更好地服务于社会各个领域，促进电力行业的稳定发展。云计算与物联网的有效结合促进了国内电力行业的协调发展，可有效地辅助电力企业的数据转换业务，为电力企业提高工作和服务效率。2．在交通方面的应用随着物联网的不断发展，物联网的理念已经转变到产业中来，物联网在交通系统中得到了广泛应用。物联网的有效应用为人们的生活出行带来了极大的便捷，尤其体现在较为繁华的城市中。智能化交通是将传感器和诸多电子信息系统综合地运用起来，并在地面上建立安全、实时、准确的交通运输系统，同时通过先进的技术对交通运输系统进行全新改造，从而形成一种自动化、智能化的交通系统。此外，在智能化交通的监控和管理的过程中，对云计算技术的应用中不是改变了对计算机的思维模式，而是将多种先进的技术进行综合性的整合。其主要表现在两个方面。其一，目前交通数据信息的运行管理系统进入了平稳的运营阶段，对于原有的计算机硬件的需求有别于以往的需求，对计算机的硬件更注重其平稳性。对云计算的数据信息资源的需求服务解决了计算机软件成本问题。其二，在交通运输行业中，其基础设施和设备都在快速发展，对于机场、火车站、客运专线和铁路干线的建设也加入了软件设计和程序的思维，促进了交通运输领域的发展。所以，云计算和物联网的有效结合，使得交通运输系统实现信息化，加速了交通运输系统智能化的建设。3．在公安系统中的应用公安联网系统对数据和信息的计算能力和存储能力要求较高。基于数据库中的数据是不断更新的，因此对数据信息的计算要求也是动态式的。所以，云计算技术的计算模式较为符合公安系统的物联网，利用云计算的方式可以实现可配置的计算资源，进行较为便捷的查找和应用，对于较为紧急的资料，在进行查找时要做到快速访问，而云计算的技术满足了这种要求。云计算的公共物联网体系框架可被归类为感知层、传输层、支撑层和应用层等层面。网络平台的服务主要集中在公安物联网体制的框架的支撑层面和应用层面。8.4物联网与泛在网8.4.1泛在网基础1.泛在网的概念泛在网又称U网络，即广泛存在的网络，它以无所不在、无所不包、无所不能为基本特征，以实现在任何时间、任何地点、任何人、任何物都能顺畅地通信为目标。已有的泛在网络技术包括3G、LTE、GSM、WLAN、WiMax、RFID、ZigBee、NFC、蓝牙等无线通信协议和技术，还包括光缆和其他有线线缆的通信协议和技术。2.泛在网架构终端泛在网将以“无所不在”“无所不包”“无所不能”为基本特征，帮助人类实现4A化通信，即在任何时间(anytime)、任何地点(any-where)、任何人(anyone)、任何物(anything)都能顺畅地通信。4A化通信能力仅是U社会的基础，更重要的是建立泛在网之上的各种应用。3.泛在网标准体系要建设一个真正的无处不在的信息通信网络，除了需要高度普及先进的基础设施之外，还需要建立一个标准化体系保障泛在网的可用性和互通性。中国电子商务专家陈记强认为：“泛在网在全球正在从设想变成现实，从局部应用变为规模推广，需要多方面的支持，技术的标准化是泛在网大规模应用的重要推动力。通过标准制定将市场上各自为政的利益主体聚集起来，形成合力，朝着共同的方向进行技术创新、产品开发、大规模生产，引导泛在网产业健康有序发展。”泛在网标准体系研究主要包括以下内容：(1)泛在网的技术特点、应用对象；(2)泛在网系统构架；(3)系统中各功能模块和组件；(4)各模块之间的接口；(5)数据标志(采集、处理、传输、存储、查询等过程)；(6)应用服务标准、信息安全、个人隐私保护等。目前泛在网标准体系研究有4个重点研究方向，包括下一代网络技术标准、传感器网络技术标准、RFID技术标准、对象标志技术标准。8.4.2泛在网与物联网的区别和联系互联网与物联网相结合，便可以称为泛在网。利用物联网的相关技术如RFID技术、无线通信技术、智能芯片技术、传感器技术、信息融合技术等，以及互联网的相关技术如软件技术、云计算技术等，可以实现人与人的沟通以及物与物的沟通，使沟通的形态呈现多渠道、全方位、多角度的整体态势。泛在网的范围比物联网大很多，除了人与人、人与物、物与物的沟通外，还涵盖了人与人的关系、人与物的关系、物与物的关系。物联网通信技术旨在实现人和物体、物体和物体之间的沟通和对话，为此需要统一的通信协议和技术、大量的IP地址，还要再结合自动控制、纳米技术、RFID、智能嵌入等技术作为支撑。这些协议和技术统称为泛在网技术。ITU把泛在网描述为物联网基础的远景，泛在网由此成为物联网通信技术的核心。8.5物联网的发展方向物联网有以下6个发展方向。1.迎接大数据时代在2019年，大约有36亿台设备主动连接到互联网，用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。用户可以通过增加边缘计算的使用来应对这种趋势，这将使企业更容易、更快地在接近操作点处理数据。2.全数字化管理+云服务2018—2020年间，制造业中联网设备的数量会翻一番。在2019年，87%的医疗保健机构采用了物联网技术，