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  • 物联网传输数据方式有哪些

    千次阅读 2020-12-10 10:42:47
    在物联网出现以前,网络的接入需求主要体现在PC、移动终端对互联网的接入需求。如今,随着物联网技术的发展,无线接入不仅仅体现在PC、移动终端对网络的连接需求,还有工业生产环境下物与物之间的连接需求。 近距离...

    随着万物互联时代的到来,物与物之间的连接方式也在不断发展和更新。 如果说,传感器是物联网的触觉,那么,无线传输就是物联网的神经系统,将遍布物联网的传感器连接起来。在物联网出现以前,网络的接入需求主要体现在PC、移动终端对互联网的接入需求。如今,随着物联网技术的发展,无线接入不仅仅体现在PC、移动终端对网络的连接需求,还有工业生产环境下物与物之间的连接需求。
    近距离无线传输技术包括WIFI、蓝牙、UWB、MTC、ZigBee、NFC,信号覆盖范围则一般在几十厘米到几百米之间。近距离无线传输技术主要应用在局域网,比如家庭网络、工厂车间联网、企业办公联网。
    WiFi
    Wi-Fi被广泛用于许多物联网应用案例,最常见的是作为从网关到连接互联网的路由器的链路。然而,它也被用于要求高速和中距离的主要无线链路。
    WiFi技术并不是为了取代蓝牙或者其他短距离无线电技术而设计的,两者的应用领域完全不同,虽然在某些领域上会有重叠。WiFi设备一般都是设计为覆盖数百米范围的,若是加强天线或者增设热点的话,覆盖面积将会更大,甚至是整幢办公大楼都不成问题。
    WiFi无线技术主要为移动设备接入LAN(局域网)、WAN(广域网),以及互联网而设计。
    基本上来说,在WiFi标准中,移动设备扮演的是客户端角色,而服务端是网络中心设备;与NFC、蓝牙技术的两移动设备互联互通在点对点(peertopeer)结构上有着巨大的区别。
    支持拓扑结构:星型结构
    使用距离:近、中距离(数百米)
    应用场景:移动设备等
    蓝牙Bluetooth
    蓝牙是一种通用的短距离无线电技术,蓝牙5.0蓝牙理论上能够在最远 100 米左右的设备之间进行短距离连线,但实际使用时大约只有10米。
    其比较大的特色在于能让轻易携带的移动通讯设备和电脑,在不借助电缆的情况下联网,并传输资料和讯息。目前普遍被应用在智能手机和智慧穿戴设备的连结以及智慧家庭、车用物联网等领域中。
    支持拓扑结构:点对点结构
    使用距离:近距离(《 100 m)
    应用场景:移动设备、智慧穿戴设备等
    UWB
    超宽带UWB是一种无载波通信技术,利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据,其传输距离通常在10M以内,使用1GHz以上带宽,通信速度可以达到几百兆bit/s以上,UWB的工作频段范围从3.1GHz到10.6GHz,最小工作频宽为500MHz。
    其主要特点是:传输速率高;发射功率低,功耗小;保密性强;UWB通信采用调时序列,能够抗多径衰落;UWB所需要的射频和微波器件很少,可以减小系统的复杂性。由于系UWB统占用的带宽很高,UWB系统可能会干扰现有其他无线通信系统。UWB主要应用在高分辨率“较小范围”能够穿透墙壁“地面等障碍物的雷达和图像系统中。
    这种装置可以用来检查楼房、桥梁、道路等工程的混凝土和沥青结构中的缺陷,以及定位地下电缆及其它管线的故障位置,也可用于疾病诊断。另外,在救援、治安防范、消防及医疗、医学图像处理等领域都大有用途。
    ZigBee
    ZigBee,也称紫蜂,是一种低速短距离传输的无线网上协议,底层是采用 IEEE 802.15.4 标准规范的媒体访问层与物理层。
    主要特色有低速、低耗电、低成本、支持大量网上节点、支持多种网上拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全。
    传输范围一般介于10~100m之间,在增加发射功率后,亦可增加到1~3km。这指的是相邻节点间的距离。如果通过路由和节点间通信的接力,传输距离将可以更远。
    支持拓扑结构:星型、树形、网状形结构
    使用距离:近、中距离(10m - 数km)
    应用场景:移动设备等
    NFC
    NFC实质是脱胎于无线设备间的一种“非接触式射频识别”(RFID)及互联技术,是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预。
    支持拓扑结构:点对点结构
    使用距离:近距离
    应用场景:扫码、刷卡等
    远距离无线传输技术包括GPRS、NB-IoT、Sigfox、LoRa,信号覆盖范围一般在几公里到几十公里。远距离无线传输技术主要应用在远程数据的传输,如智能电表、智能物流、远程设备数据采集等。
    NB-IoT
    窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)成为万物互联网络的一个重要分支。
    NB-IoT构建于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。
    NB-IoT的特点是低频段、低功耗、低成本、高覆盖、高网络容量,也被称作“窄带物联网”。
    一个基站就可以比传统的2G、蓝牙、WiFi多提供50-100倍的接入终端,并且只需一节电池设备就可以工作十年。
    支持拓扑结构:星型结构
    使用距离:远距离(10km以上)
    应用场景:智慧城市、共享单车等
    不同层次物联网应用的无线传输需求
    第一,高功耗、高速率的广域网传输技术,如2G、3G、4G蜂窝通信技术,这类传输技术适合于GPS导航与定位、视频监控等实时性要求较高的大流量传输应用。
    第二,低功耗、低速率的广域网传输技术,如Lora、Sigfox、NB-IoT等,这类传输技术适合于远程设备运行状态的数据传输、工业智能设备及终端的数据传输等。
    第三、高功耗、高速率的近距离传输技术,如WIFI、蓝牙,这类传输技术适合于智能家居、可穿戴设备以及M2M之间的连接及数据传输。
    第四,低功耗、低速率的近距离传输技术,如ZigBee。这类传输技术适合局域网设备的灵活组网应用,如热点共享等。
    目前,物联网无线传输技术的发展趋势是以低功耗广域网络为主。可以预计,在未来的几年时间,以Lora、Sigfox、NB-IoT为代表的低功耗广域网络传输技术将逐渐成为物联网传输层连接技术的主流。

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  •  在接入各类日志和事件前,指定需要采集的目标、接入方式以及相关参数(如数据库的各种连接参数)、选择标准化的脚本和过滤及归并策略;  2.数据识别:  根据指定的标准化脚本,对相应日志或事件进行标准...

      在数字时代,您选择的大数据分析平台必须满足非常广泛的需求。中琛魔方大数据总结了大数据分析平台所必须提供的功能,满足您对当前及未来的需求,提高您的竞争地位,实现卓越的业务成果。

     

      大数据分析平台的主要功能如下:

     

      1.采集配置:

     

      在接入各类日志和事件前,指定需要采集的目标、接入方式以及相关参数(如数据库的各种连接参数)、选择标准化的脚本和过滤及归并策略;

     

      2.数据识别:

     

      根据指定的标准化脚本,对相应日志或事件进行标准字段的映射;

     

      3.数据处理:

     

      过滤和归并的目的均是为了压缩整体事件数量,而且利用过滤策略,用户也可以将指定的事件转发至需要的地方或对事件信息的相关属性进行重新赋值;

     

      4.数据分析:

     

      事件关联分析和审计分析是大数据安全分析平台的核心分析部分,它不仅可以综合考量各种事件之间可能存在的关系,而且能够对事件中相关要素进行分析;最终,事件分析和审计分析的结果均以告警的形式出现在系统中;

     

      5.查询和检索:

     

      系统提供基础、高级和基于搜索表达式的方式对原始事件进行不同维度的查询和检索;

     

      6.报表管理:

     

      系统提供丰富的报表,以满足用户不同的要求;

     

      7.资产管理:

     

      大数据安全分析平台提供资产管理模块,以方便用户对被管对象的管理;

     

      8.知识库管理:

     

      系统提供日志发送配置(即如何对各种系统进行配置,以便正常采集日志)、安全事件知识、安全经验,对安全分析提供相应的支撑;

     

      9.系统管理:

     

      系统的自身管理,包括如用户管理、日志管理、升级管理等功能。

     

      在技术环境下,越贴近实际需要的功能其价值就越高,未来的大数据分析平台将会在社会需求和技术革新中不断的变化,蜿蜒前进!

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  • java创建线程的方式有三种: 继承Thread 实现Runnable接口 FutureTask+Callable接口 三种方式对比: 采用实现Runnable、Callable接口的方式 优势: 线程类只是实现了Runnable接口或Callable接口,还可以...
    • java创建线程的方式有三种:
      • 继承Thread,重写Thread类的run()方法。
      • 实现Runnable接口,作为参数,传递给Thread的构造函数。
      • FutureTask+Callable接口
    • 三种方式对比:
      • 采用实现Runnable、Callable接口的方式

        • 优势:
          • 线程类只是实现了Runnable接口或Callable接口,还可以继承其他类。
          • 多个线程可以共享同一个target对象,所以非常适合多个相同线程来处理同一份资源的情况,从而可以将CPU、代码和数据分开,形成清晰的模型,较好地体现了面向对象的思想。
          • 线程池只能放入Runable或Callable接口实现类,不能直接放入继承Thread的类
          • call()方法执行后可以有返回值
          • 运行Callable任务可以拿到一个Future对象,表示异步计算的结果 。通过Future对象可以了解任务执行情况,可取消任务的执行,还可获取执行结果
        • 劣势:编程稍微复杂,如果要访问当前线程,则必须使用Thread.currentThread()方法。
      • 使用继承Thread类的方式

        • 优势:编写简单,如果需要访问当前线程,则无需使用Thread.currentThread()方法,直接使用this即可获得当前线程。
        • 劣势:线程类已经继承了Thread类,所以不能再继承其他父类。
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  • 在搭建数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入数据有哪些,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能,从下至上可分为四个层次...

      在搭建数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能,从下至上可分为四个层次:

     

      1)数据采集层:底层就是各种数据源,主要是对企业底层数据的采集和解析,将零散的数据整合起来,包括企业的核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等等,通常有传统的ETL离线采集和实时采集两种方式

     

      2)数据储存和处理层:有了数据底层的数据,然后根据需求和场景的不同进行数据预处理,储存到一个合适的持久化储存层中,比如说OLAP、机器学习、数据库等等

     

      3)数据分析层:这里就要用到BI分析系统,如果是传统的数据挖掘还有SPSS,这一层主要是对数据进行加工,然后进行深层次的分析和挖掘。

     

      4)数据应用层:根据业务需求不同划分出不同类别的应用,主要是对最终的数据进行展示和可视化,如上图的数据报表、仪表板、数字大屏、及时查询等等。

     

      企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台,企业构建大数据平台,归根到底是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。

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  • 支持802.11协议的客户端想要通过无线路由上网时,首先必须要知道有哪些无线接入点存在,这就想你想通过有线上网必须要 先找到网口一样。在找到无线接入点之后,客户端要和接入点进行绑定,并在得到接入点的认可之后...
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  • iOS系统: 注:微信版本6.2以上,iPhone5及以下手机暂不支持...注:以上设备用户请在相应公众号中更新数据后查看排行榜,如对以上设备接入微信的方式有疑问,请查看商品销售说明,或咨询品牌方客服人员。 微信版本要求
  • 目前四大方式获取数据: 1.网络爬虫 用Python及Go等开发自己的爬虫平台,对几十个网站进行每日抓取获得相关信息(详见:能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情?-何明科的回答) 2.Wi-Fi接入方案 比如我们...
  • 而且本次项目是数据统计展示为主要功能,并没有研发对应的数据接入接口,所有展示数据源均来自数据库查询, 所以验证数据没有别的入口,只能通过在数据库写入数据来进行验证。 二. 工具 Python+mysql 三.前期...
  • 而且本次项目是数据统计展示为主要功能,并没有研发对应的数据接入接口,所有展示数据源均来自数据库查询, 所以验证数据没有别的入口,只能通过在数据库写入数据来进行验证。 二. 工具 Python+mysql 三.前期准备 ...
  • 背景 最近接入了很多业务数据,想统计一下每天的业务数据增长...以oracle数据库为例,有只需要统计大概的数据量即可,当然越准确越好,有哪些方式可以实现呢? 如果是其他数据库如何统计呢?比如postgresql,mysql ...
  • 而且本次项目是数据统计展示为主要功能,并没有研发对应的数据接入接口,所有展示数据源均来自数据库查询, 所以验证数据没有别的入口,只能通过在数据库写入数据来进行验证。 二. 工具 Python+mysql 三.前期...

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