斯蒂尔曼智能科技有限公司——斯蒂尔曼物联网消防电源监控系统

因此，需要使用中间件来有效地分割数据网络，并确定合适的流量优先级，以便将数据正确有效地路由到合适的存储库和分析引擎。数据收集得越多，挑战越大。它要求一个综合的数据策略，不仅包括各种数据源，而且还包括引入数据的途径和收集数据的方法。

资料保密

人们对物联网i监测和访问个人数据的能力感到非常紧张。值得庆幸的是，大部分物联网数据是以匿名、安全的方式收集和传输的。这些数据将被解读、分类、分析，并与其他数据整合，作为跟踪过程的一部分。相对于电子商务网站收集的个人数据，物联网数据组合主要是用来提供总体情况，追i踪趋势和变化。另外，隐私设计是物联网系统解决方案的一个固有功能，可以减轻隐私问题。

资料应用

等待服务器或云计算平台对数据做出结论之后，这些结论数据就会被下传到各个终端应用设备上，它们根据这些数据，自动地执行相应的指令和操作。***后在更快的速度下，智能地、自动地满足人们的需要，实现其目标。使人们真正享受科技发展所带来的生活变化。

上面介绍了物联网技术在应用过程中，从数据产生、传输处理、应用反馈、应用实现四个阶段。希望大家在阅读后，能对物联网有更全i面的认识和认识。由于技术的发展，物联网的优势正逐步被挖掘出来，应用场景将会越来越广泛，而且每个人都将越来越离不开它。

安全性是每一个解决方案的核心，物联网也不例外。为了保证物联网项目的安全性，集成商应该遵循以下指导原则。设备安全至关重要物联网设备是物联网网络中***易受攻击的部分，因为它们通常使用不能支持高i级安全功能的简单处理器和操作系统。在单位数量方面，以及产品和制造商的多样性方面，他们也是***多的。因此，保护数十亿台设备的物联网解决方案将面临复杂的问题。更有甚者，物联网设备超出了传统网络的界限，通常由非 IT***在开放且不受保护的场所(如农田、停车场和工厂车间)安装和管理。

BensonChan，他是 Strategy Things公司的高i级合伙人，他解释说：“一种特定的物联网设备可能是安全的，而另一种可能是脆弱的。在接下来的几年里，有数十亿的物联网设备被部署，黑i客们正日益关注这一领域。

在物联网数据使用方面的进展还在继续，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多的数据的***来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源整合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与***团队协作。

想要有效利用新数据的***应当设法建立一个由专i家和提供者组成的互补生态系统，使之能够在复杂情况下为数据的收集、挖掘和分发以及处理所有必要障碍，包括基础设施、安全和文化障碍等方面获得指导。

资料利用的潜在价值是巨大的，它能给所有人带来更好、更安全、更高i效的生活。

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***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。

流式分析：流式分析，也叫事件流处理，它可以帮助分析大量的“动态”数据集。这些实时数据流可以被分析来检测紧急情况，从而促进即时响应。物联网数据类型受益于流式分析，包括流量分析、空中交通分析和***交易追i踪所使用的数据类型。

时序分析：时序分析是基于时间的数据，通过分析数据可以发现任何异常、模式或趋势。健康监测和天气监测是时间序列分析中获益***多的两个系统。周围都是物联网数据——在我们的家里，汽车里，办公室里，而物联网技术可以产生大量的数据。消费者和***可以通过收集、处理和分析物联网数据，获得有价值的洞察力，帮助他们成长，做出更好的未来决策。

边界作为 IoT部署服务，可提供 OT和 IoT设备的生命周期管理、远程云界面管理、多种网络和工业协议管理、稳定连接和自动断开操作。创建边缘机器学习算法需要强大的计算能力，但企业***可能仍然希望向云发送数据以进行分析，或者仅仅是向云发送边缘数据分析结果。

供货商或合作伙伴可以运行“边缘即服务”产品，企业***也可以负责操作。有兴趣使用边缘服务的企业***仍然是他们的边缘专i家。依赖于工业，如农业或制造业，有许多独特的优点，将产品与机器整合在一起需要很高的精i确度。商业机构***了解他们的系统，也***了解是否有供应商或合作伙伴不能使用的数据。