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斯蒂尔曼物联网数据处理——数据采集智慧终端-斯蒂尔曼

物联网传感器和设备产生的大量数据必须经过处理才能使用。但是，由于数据通常来自多种设备或不同的格式，因此在对数据进行处理或应用任何类型的分析之前，您必须做几件事：

▲将数据标准化或转换为统一格式，-该格式与您的应用程序兼容。

▲存储或创建新转换格式数据的备份。

▲过滤任何重复、过时或不需要的数据，以帮助提高准确性。

▲集成其他来源的其他结构化(或非结构化)数据，以帮助丰富您当前的数据集。

斯蒂尔曼物联网数据分析——数据采集智慧终端-斯蒂尔曼

通过将分析工具应用于物联网设备生成的各种类型数据来执行物联网分析。使用物联网分析，可以从-数据中提取有价值的信息，然后用于改进应用、业务流程和生产等等。

斯蒂尔曼智能科技有限公司——数据采集智慧终端-斯蒂尔曼

智能化的城市

用户并非物联网设备的唯i一使用者。为了节省时间和降低成本，城市和企业将越来越多地采用智能技术。

这就是说，城市将能够实现自动化、远程管理，并通过诸如自动售货亭、---机监控系统、自行车租赁站点和出租车等设备收集数据。

ai越来越重要

智能化家庭中控系统，温度调节系统，灯光系统，甚至咖啡机都可以为你的使用习惯和模式收集数据。设置语音控制设备后，您可以让它们记录您对它们说了什么，并将这些录音存储在云中。多数情况下，收集的数据有助于推动机器学习。

该 mqtt协议能为大量低功率、不-运行网络环境的物联网设备提供通信i保障。在移动互联网领域， android应用程序的推送功能大多是基于 mqtt协议实现的，有些即时通讯工具的实现也是基于 mqtt协议。

mqtt-sn---

mqtt-sn (mqtt for sensor network)协议是传感器版本的 mqtt协议。尽管 mqtt协议是轻量的应用层协议，但 mqtt是在 tcp协议栈之上运行的，而 tcp协议在一些计算能力和电力都非常有限的设备上，如传感器，不太适用。

自动物联网装置管理

要处理的大量设备使管理物联网设备变得复杂起来。但由于每一种设备都有自己的弱点，因此持续管理是必须的。班森·陈建议：“使用物联网设备管理和自动化工具，网络中的物联网设备越多，管理就越困难。使用自动化工具可以简化管理流程，减少设备的差错和遗漏，并-所有操作在所有设备上的一致性。

管理zui起码意味着在部署前要设置足够严格的安全级别，定期检查和更新固件，并且尽量使用安全补丁。另外，在设备寿命结束时，要更换它。物联网安全实践和工具在不断发展，定期检查系统是-设备分布式---的唯i一方法。

在此背景下，发达纷纷---战略规划，抓住新一轮信息产业发展机遇。“智慧地球”计划以美国的“物联网应用”为-，欧盟的“十四点行动计划”，日本的“u-japan计划”，韩国的“it839计划”和“u-korea计划”，新加坡的“下一代i-hub计划”，台湾的“u----计划”等等都把物联网作为当前发展的重要战略目标。范围内物联网设备数量在2017年达到84亿台，比2016年的64亿台增加31%,2020年将达到204亿台。2018年，制造业将成为对物联网解决方案投资zui为活跃的行业，总开支预计将达1890亿美元，占总开支的24.47%；运输和汽车联网、智能建筑等跨行业物联网的开支将分别达850亿美元和920亿美元。2018年消费者在物联网上的花费将达到620亿美元，并在第五大行业中-第五，主要应用包括智能家居，家庭自动化，保鲜和智能家电。

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---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zui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。消费者和组织可以通过收集、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-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-的计算能力，但企业组织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，企业组织也可以负责操作。有兴趣使用边缘服务的企业组织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---的优点，将产品与机器整合在一起需要-的精i确度。商业机构zui了解他们的系统，也zui了解是否有供应商或合作伙伴不能使用的数据。