物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 的每一層都有不同的實施要求，因此在從邊緣到云的工具中留下了一個空白，以改進數(shù)據(jù)分析。

物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 在網(wǎng)絡(luò)的“葉”或“邊緣”節(jié)點開始和結(jié)束。這是在資源受限的嵌入式處理器控制下的傳感器和執(zhí)行器與真實的物理世界交互的地方。原始傳感器測量值（如壓力、溫度、振動和運動）被提取并解釋為可操作的信息，這些信息傳輸?shù)缴嫌蔚闹悄苓^程控制器。

在邊緣節(jié)點獲取傳感器數(shù)據(jù)的速率因感興趣的物理現(xiàn)象而異：從環(huán)境大氣壓力的每幾分鐘一次到振動監(jiān)測器每秒數(shù)萬個樣本。此外，多個邊緣節(jié)點可以協(xié)作，因此上游情報可以做出更明智的決策。例如，作為打印機一部分的電機的退化可以通過打印機的振動、環(huán)境聲音和紅外成像來檢測。為了允許每個終端節(jié)點提供未決故障的確鑿證據(jù)，來自每個終端代碼的樣本必須準(zhǔn)確地加上時間戳并與相同的時基對齊。

邊緣節(jié)點也可以由接受和關(guān)聯(lián)時間戳數(shù)據(jù)的“網(wǎng)關(guān)”或“代理”聚合，通常運行 Linux 等通用操作系統(tǒng)并提供多種連接邊緣節(jié)點的方式。這些網(wǎng)關(guān)提供多種功能：融合底層原始數(shù)據(jù)；子設(shè)備的管理；從專有協(xié)議到標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的轉(zhuǎn)換；在系統(tǒng)升級過程中或更頻繁地在受控系統(tǒng)更改的情況下更新邊緣節(jié)點編程。在一些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，網(wǎng)關(guān)功能可以虛擬實現(xiàn)為基于云的服務(wù)，但這需要權(quán)衡邊緣節(jié)點設(shè)備消耗更多的電力和計算資源。

當(dāng)邊緣節(jié)點中的傳感器是實時信息系統(tǒng)的一部分時，傳感器數(shù)據(jù)分析必須足夠強大，以彌補傳感器數(shù)據(jù)不可避免的損失。整個網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)質(zhì)量 （QoS） 或延遲可能會導(dǎo)致來自所涉及的某些邊緣節(jié)點的傳感器數(shù)據(jù)延遲或根本不到達(dá)。

傳感器分析算法的設(shè)計對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出了一些要求。例如，支持向量機對于間歇性數(shù)據(jù)丟失具有魯棒性，因此網(wǎng)絡(luò)協(xié)議應(yīng)該傾向于提供具有更短延遲的數(shù)據(jù)，而不是重試未成功接收的數(shù)據(jù)包?；蛘?，可以設(shè)計卡爾曼濾波器以適應(yīng)來自不同邊緣節(jié)點的不均勻數(shù)據(jù)傳輸延遲。無法容忍丟失數(shù)據(jù)的分析可能會選擇使用 CAN 等物理鏈路，而不是依賴無線連接。

傳感器分析算法的設(shè)計對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出了一些要求。例如，支持向量機對于間歇性數(shù)據(jù)丟失具有魯棒性，因此網(wǎng)絡(luò)協(xié)議應(yīng)該傾向于提供具有更短延遲的數(shù)據(jù)，而不是重試未成功接收的數(shù)據(jù)包?；蛘?，可以設(shè)計卡爾曼濾波器以適應(yīng)來自不同邊緣節(jié)點的不均勻數(shù)據(jù)傳輸延遲。無法容忍丟失數(shù)據(jù)的分析可能會選擇使用 CAN 等物理鏈路，而不是依賴無線連接。

在云中，各種基礎(chǔ)設(shè)施提供商為物聯(lián)網(wǎng)提供特定支持，例如設(shè)備管理、訪問控制、物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議或虛擬網(wǎng)關(guān)。這些系統(tǒng)稱為平臺即服務(wù) （PaaS），支持通用云軟件即服務(wù) （SaaS） 生態(tài)系統(tǒng)，其中包含用于數(shù)據(jù)存儲、按需容量和分析的專有和開源工具。然而，作為一個包含開發(fā)和部署的整體框架，這些服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施仍然存在不足。

如今，使用云中的資源開發(fā)傳感器數(shù)據(jù)分析并在云、網(wǎng)關(guān)和邊緣節(jié)點之間分配實時工作負(fù)載通常意味著為實施的每一層重復(fù)開發(fā)工作。來自基礎(chǔ)設(shè)施和硬件供應(yīng)商的工具和支持應(yīng)該協(xié)作以大大提高開發(fā)效率。

審核編輯：郭婷