構建強大的物聯網架構所需了解的一切

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數據正驅動著當今的商業發展，而物聯網（IoT）則有助于為企業的增長和創新開辟新的機遇。麥肯錫的研究表明，全球數據在四年內實現了驚人的 7 倍增長。隨著越來越多的物聯網設備進入市場，更多企業開始需要強大的物聯網架構，以管理復雜且可擴展的系統。

“物聯網效應” 是這種快速增長的原因之一。通過實施物聯網，各行業的架構企業開啟了一個充滿可能性的新世界，降低了成本，提升了客戶體驗，并在競爭中處于領先地位。

因此，無論你是物聯網新手，還是希望優化現有的架構，本指南都是你的首選資源。我們將帶你了解物聯網架構的基礎知識、典型設計模式以及優化性能和數據管理的策略。

物聯網架構的基礎知識

物聯網架構是一套用于設計、部署和管理物聯網系統的模式和原則。工業物聯網架構通常由幾個層級組成，這使得整個系統更易于管理、擴展和保障安全。其主要目標是從眾多設備、傳感器和系統中收集、分析和存儲數據。

傳統物聯網的每個層級都負責特定的功能：

設備層—— 該層級包含所有類型的物聯網使能設備，如傳感器、執行器和網關，它們從物理世界收集并傳輸數據。執行器負責根據其他設備收集的數據來控制和操縱物理系統。網關使用 Zigbee、Wi-Fi 和藍牙等協議將數據傳輸到云端或其他系統進行分析。

通信層—— 物聯網涉及多個設備的通信和數據收集，特別是這一層級在這個過程中起著至關重要的作用。它定義了設備如何傳輸數據，以及如何管理和監控設備設置。通信層意味著要與多種設備和協議兼容，同時要具備安全性、低延遲和高帶寬。標準協議包括 MQTT、CoAp、HTTP、AMQP、藍牙、Zigbee 和 LoRaWAN。

數據處理層—— 借助機器學習（ML）和人工智能（AI）的支持，將數據轉化為見解，具有實時處理、可擴展性和兼容性。此外，它可以包含預處理和清理元素，以幫助準備用于分析的數據。在你的業務中結合物聯網和人工智能技術，是顯著提高分析有效性的有效方法。

存儲層—— 數據收集后，會進入一個存儲庫，其他系統可以從該存儲庫訪問數據。它涉及將數據存儲在存儲庫中，包括 NoSQL 數據庫和亞馬遜 S3、Azure Blob Storage 等基于云的平臺，這些都是可擴展、可靠且具成本效益的存儲解決方案。

應用層—— 充當最終用戶與存儲層和處理層之間的橋梁。這一層級的目標是以便捷的方式向最終用戶呈現數據，包括通過儀表板、數據可視化、通知以及與其他系統的集成。

這些物聯網架構層級相互結合，提取見解，并推動決策制定、戰略規劃和新產品的創造。

物聯網架構的常見設計模式

可擴展性、可靠性和安全性是每個物聯網系統的基本要素。這些是你需要著手考慮的要點。

但為了確保你的系統運行良好，你需要選擇正確的設置方式。根據你希望使用系統的目的不同，有不同的設置方式和不同類型的物聯網開發服務可供使用。

四種常見的物聯網架構設計模式如下：

星型結構：一個中央集線器設備從位于網絡邊緣的物聯網設備收集數據。這個集線器設備負責處理數據并將其傳輸到后端系統或云端。這種設計模式更適用于擁有數千個傳感器和設備的工業解決方案。
邊緣計算：這種模式不是在云端處理和存儲數據，而是在傳感器或網關等邊緣設備上對實時數據進行處理。這種設計模式能夠實現快速的實時處理和響應。
事件驅動架構：這種設計模式會對系統狀態或數據的變化做出響應。它使物聯網架構更具響應性，并能優化資源的使用。
客戶端 - 服務器：客戶端 - 服務器模式適用于管理和監控少量設備。在這種模式中，物聯網設備成為客戶端，將數據發送到服務器進行處理和存儲。

構建物聯網架構時需要考慮的 4 個因素

物聯網架構值得投入。它為企業開辟了新的機遇，并將競爭優勢保持在較高水平。然而，要使系統平穩且成功地運行，必須及時解決一些挑戰。以下是其中一些挑戰：

互操作性。為確保物聯網架構的成功，它應該具備可擴展性、安全性、穩健性和互操作性。例如，物聯網應用開發通常面臨整合各種設備和協議以及管理大量數據的挑戰。你應該考慮未來以及商業模式可能發生的變化，這樣架構才不會阻礙發展。

但互操作性在實際中是怎樣的呢？假設你有一個智能住宅。一個具有互操作性的架構允許來自不同制造商的傳感器和設備（如恒溫器或安全攝像頭）順利集成。這可以防止業主被單一供應商綁定。

安全性。物聯網發展迅速，現成的解決方案并不總是能滿足企業的需求。在這種情況下，定制的物聯網系統可能更有效、更安全。為實現這一點，企業應該評估其數據需求并識別潛在的漏洞。

有許多策略可以實施和增強安全性，包括加密、身份驗證和訪問控制。企業主和技術團隊應該共同努力，識別物聯網架構的潛在問題，并實施最佳設計。

數據管理。物聯網設備會生成大量的數據流，因此規劃數據的傳輸和存儲至關重要。要建立有效的數據管理流程，需考慮以下幾點：

（1）數據量：傳統系統可能難以處理物聯網設備生成的數據。為管理數據量，可以考慮采用邊緣計算和霧計算等分布式方法。

（2）數據多樣性：不同類型的數據，如音頻、視頻和傳感器數據，需要不同的工具進行處理、分析和存儲。

（3）數據質量：并非物聯網設備生成的所有數據都是可靠或有價值的。為防止不必要的數據積累，應采用清理和標準化技術。

能效。確保物聯網設備的能效至關重要，因為它們通常依靠電池供電。因此，借助低功耗無線通信協議和節能硬件來最大限度地延長其使用壽命是必不可少的。有效的物聯網產品開發商利用節能設計實踐和優化的軟件算法來完成這些任務。

構建防護盾：物聯網架構的數據管理與安全性

物聯網已經開始改變企業，并將數字化帶到各個角落。然而，隨著數字化變革而來的還有挑戰。一方面，物聯網系統使用和安裝起來很簡單。另一方面，它就像一個謎題，你需要找到完美的碎片來拼湊。特別是，安全性和數據管理問題讓許多潛在的物聯網技術采用者感到困惑。為了為你的企業做出最佳決策并保護你的物聯網系統，你需要考慮現有的問題和解決方案：

物聯網數據管理。如果你擔心管理物聯網系統生成的大量數據，以下是一些有助于優化運營、降低成本和提高效率的解決方案：

（1）高速數據處理工具：它們支持實時數據處理，適用于需要快速獲取用戶數據的行業（例如，在醫療保健領域，它們被用于快速處理患者信息，進而加快診斷和治療計劃的制定過程）。例如：Apache Kafka、Spark Streaming 和 Flink。

（2）靈活的數據管理系統：它們允許你處理不同格式的數據。在零售業中應用時，這樣的系統有助于收集和分析關于客戶、他們的行為和偏好的數據，以創建個性化的優惠。例如：Hadoop 分布式文件系統和 Apache Cassandra。

（3）數據清理工具：為了使數據保持一致、結構化并從中獲取有用的數據，清理工具派上了用場。它們處理大量信息，并執行諸如消除重復和不一致的數據、識別缺失數據和格式錯誤等操作。例如：AWS Glue 和 OpenRefine。

（4）強化物聯網：構建物聯網安全架構的策略。

盡管此前物聯網設備遭遇過攻擊，但企業如今仍渴望采用這項技術，預計到 2030 年，市場規模將比 2019 年增長兩倍。投資將主要來自農業、建筑、制造業、交通運輸等行業。

然而，安全性現在是物聯網制造商和技術專家的首要任務。以下是一些提高物聯網架構安全性的解決方案：

定期審計和漏洞測試；
安全措施，如加密、身份驗證和訪問控制；
安全的通信協議。

物聯網架構的性能優化

優化物聯網架構的性能需要對每個層級進行全面的規劃。這意味著系統的運行方式應滿足客戶的業務需求。

例如，運輸公司需要實時數據處理來優化路線。在制造業中，實時跟蹤設備可以減少停機時間，并在小問題演變成大問題之前識別出來。這些只是幾個例子，每個企業都可以評估自己的具體需求，并構建一個與公司戰略目標完美契合的定制物聯網架構。

讓我們了解一下你可能需要為自己的公司考慮的主要性能優化策略：

云計算—— 確保在數據量增加時具備靈活性和可擴展性。因此，它可以節省在本地構建擴展基礎設施的成本。借助它，企業還可以在數據量增加時進行擴展，而無需大量的資本投資。
流處理—— 通過發現數據中的模式促進實時分析，這些模式隨后可用于預測未來事件。流處理是一種節省數據成本的好方法，因為它是實時處理的。
服務質量監控—— 幫助企業更深入地了解性能問題，并優化資源分配。服務監控確保企業的物聯網架構符合行業標準。
數據壓縮—— 是減少網絡負載的完美解決方案。需要傳輸的數據越少，發生擁堵的可能性就越小。數據壓縮有助于降低物聯網設備的能耗。如果設備是電池供電的，它們還將有助于延長其使用壽命。