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    物联网挑战任务艰巨 四大难题亟待破解

    2016年07月18日 21:14:56   来源:未来物联网

       本着要对消费产品、卫生保健、零售、生产等方面积极改革的信念,物联网(IoT)承诺要把人们身边的所有事物都智能化——冰箱、汽车、建筑物甚至油田,一切都将走向智能化。但物联网也有它的阴暗面;如果我们不能解决它带来的问题,那我们就有大麻烦了。

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      物联网挑战任务艰巨四大难题亟待破解

      想要弄清物联网到底有什么样的隐患,最简单的方法就是从它的配置下手。让我们来假想以下场面:有一个大型食品仓库和配送中心,两者都采用了联网设备来维持各个区域温度,例如恒温冷藏区、常温区和冷冻区。

      配置要求包括以下:

      几十个食品区域,排放要保证能最高效地利用能源;

      仓库里要装几千个恒温计还有通风设施和湿度传感器;

      仓库和配送中心外围要安装几百个传感器,例如墙上、屋顶、通风口等等;

      几十个供货商负责提供设备和传感器;

      实时气候变化通知,以免仓库遭到不测;

      排查一切可能会引起温度失常或通风故障的安全漏洞和故障。

      现在让我们来看看物联网的四大挑战,以及如何解决这些问题。

      问题1:对数据理解欠缺

      你手里掌握着很多数据并不代表你能理解和活用它们。因为在以上案例中物联网设备使用的区域广、种类多,一个供货商很难为整个仓库给出最好的解决办法。就算有人给出来了,他的方案也很有可能会被推翻重来,这样单单成本就已经高得离谱了。

      想要为仓库打造一个高效、安全的物联网环境,那就必须要建立P2P网络,每一个商家提供的设备都能和别的商家的设备交换和交流信息。然而在供应商如此之多、而且仓库中还保留了部分传统设备的情况下。这套方案几乎是不现实的。如果不能更好地解决这个问题的话,那么仓库的物联网设计师面临的简直就是个现代巴别塔。

      要保证所有的数据都能互相理解沟通、发挥最大效用的话,可行方案之一就是建立一个枢纽模型。我们可以建立很多物联网通路,中央服务器则负责全时段接收来自各个设备和传感器的数据。规则引擎专门负责分析这些数据,然后集线器把正确的指令发送给接受控制器,比如由于阳光东南部外墙温度较高,需要立即降低区域2的冷藏温度。

      这种集线器必须能够翻译翻译不同种类的数据和单位,例如从摄氏度到华氏度。它还必须配备一个通用数据模型,这样才能比较和整合来自不同来自不公供应商的设备的数据信息,于是才能保证系统能够理解数据。

      问题2:信息量实在太大

      有些情况下,由于整个系统的数据量实在太大,把数据通过网络传送到某个中央服务器是根本不可能的。举个例子,单单是装在仓库墙上的某一个传感器,它要采集的数据就有温度、湿度、硬件版本、软件版本、剩余电量、位置变动等等,你要是想听的话我还有一大串能讲。

      这些信息可能每30秒钟都会更新一次,或者可能由于环境要求,几秒钟就得更新一次。但是由于信息量实在太大,把这些数据全部发送到中央服务器是不可能的。而且整个仓库还不止这一个传感器,全部加起来大概有好几千个;它们可能连型号都不一样。

      这时候我们就需要信息整合方案,保证系统能够筛选出必要信息,转换成通用数据模型,然后下达报告、维修等各种指令。比方说,我们案例中的仓库可以仅通过区域3外墙上的50个传感器就判断出整个区域3的内外温度平衡状态。

      问题3:安全性

      之前我们说,P2P模型物联网对于我们案例中的仓库或是在任何物联网的大面积使用案例中都至关重要。但是这个方案也会带来巨大的安全隐患。

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    [责任编辑: CIT01]
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