高巖　王孟平　蘇展　閆菡

[摘 要] 本文首先對物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的概念進行了論述，繼而對物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)整合進行了分析探討，最后在此基礎(chǔ)上，得出了物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)之間的緊密聯(lián)系是很難忽視的，它們是相互創(chuàng)造的。如果沒有大數(shù)據(jù)的分析能力，物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的空前數(shù)量的數(shù)據(jù)將毫無用處。

[關(guān)鍵詞] 物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；整合；云計算；通信

[中圖分類號] TP391 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1671-0037（2017）7-71-3

Research on the Integration of the Internet of Things and Big Data

Gao Yan1 Wang Mengping2 Su Zhan1 Yan Han1

（1. Automation Engineering Technology Research Center of Henan Province， Zhengzhou Henan 450008；

2.Institute of Applied Physics， Henan Academy of Sciences， Ltd.， Zhengzhou Henan 450008）

Abstract： This paper described the concept of the Internet of Things and big data first， then analyzed and discussed the integration of big data in the Internet of Things， and finally， obtained that the intimate relationship between the Internet of things and big data link is difficult to ignore， and they are created mutually. If without the ability to analyze big data， an unprecedented amount of data generated by the Internet of things would be useless.

Key words： the Internet of things； big data； integration； cloud computing； communication

目前，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息通信技術(shù)發(fā)展迅速，通過與其他新技術(shù)的集成，加快了智能醫(yī)療、新能源、新材料的普及。

“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)和生活中的熱詞，是移動通信、訪問網(wǎng)站、微博消息、視頻上傳、產(chǎn)品生成、科學(xué)實驗無處不在的社會和商業(yè)活動中不斷產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)[1]。研究大數(shù)據(jù)的價值是巨大的，尤其是當(dāng)大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)集成的時候。

本文探討了一個開放的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)對大數(shù)據(jù)的影響。重點對物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的含義，包括先進的通信技術(shù)和分析技術(shù)的開放網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)框架，新的應(yīng)用程序，通過大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的融合產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)進行討論。大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的融合必將使人類社會的智力提高到一個新水平。

1 概念概述

1.1 物聯(lián)網(wǎng)概述

物聯(lián)網(wǎng)是物理設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)，它使用嵌入式電子設(shè)備、軟件、傳感器、執(zhí)行器等與網(wǎng)絡(luò)連接，這些對象能夠?qū)?shù)據(jù)進行有效收集并對數(shù)據(jù)進行交換，這一切由人或者其他設(shè)備來進行控制[2]。

基于現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，通過物聯(lián)網(wǎng)可以使得如上對象被遠程控制或被感知，從外界的物質(zhì)世界直接集成到計算機系統(tǒng)內(nèi)，從而提高了工作效率，以及工作的準(zhǔn)確精度[3]。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)中的一個典型范例，我們可在物聯(lián)網(wǎng)里增強傳感器和執(zhí)行器。物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入到人們生活的方方面面當(dāng)中，如智能電網(wǎng)技術(shù)，虛擬電廠、智能家居、智能交通和智能城市。以上每一項能夠在現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)實施，都是通過嵌入式計算系統(tǒng)從而進行唯一標(biāo)識。有專家估計，到2020年物聯(lián)網(wǎng)將涵蓋約300億對象。

通常情況下，物聯(lián)網(wǎng)有望提供先進設(shè)備，系統(tǒng)和服務(wù)的連接，超越了機器對機器（M2M）通信等的多種協(xié)議。這些嵌入式設(shè)備互連（包括智能對象），有望迎來幾乎所有領(lǐng)域的自動化，同時也締造了高級應(yīng)用如智能電網(wǎng)，并擴展到諸如智能城市[4]。

“物聯(lián)網(wǎng)”可以運用至各類高精領(lǐng)域操作設(shè)備，如心臟監(jiān)測植入芯片轉(zhuǎn)發(fā)器，汽車內(nèi)置傳感器，環(huán)境/食品/病原體DNA的檢測分析設(shè)備，在搜索和救援行動中的高精領(lǐng)域操作設(shè)備可以協(xié)助消防隊員。

通過這些高精設(shè)備收集對現(xiàn)有技術(shù)有用的、具有流動自主性的數(shù)據(jù)。目前在市場上，這樣的實際運用例子包括家庭智能化（也被稱為智能家居設(shè)備）如智能照明、智能控溫（如智能溫控器）、智能通風(fēng)、空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)；電器如洗衣機/烘干機、機器人吸塵器、空氣凈化器、烤箱或冰箱/冰柜都可以使用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)進行遠程監(jiān)控。此外還包括智慧城市，蘋果手表，健身和健康監(jiān)測等。在大量新的應(yīng)用領(lǐng)域，擴大互聯(lián)網(wǎng)連接，物聯(lián)網(wǎng)也將聚集大量來自不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的快速聚集，并增加索引，有助于高效存儲并更有效地處理數(shù)據(jù)[5]。物聯(lián)網(wǎng)作為現(xiàn)今智能城市平臺中的一種，也是智能能源管理系統(tǒng)。1999年，“物聯(lián)網(wǎng)”一詞由寶潔公司的Kevin Ashton在麻省理工學(xué)院的汽車識別中心創(chuàng)建。

1.2 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)是一個大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，因而運用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件已不足以處理這些龐大的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)包括捕獲數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、搜索、共享、傳輸、可視化、查詢、更新和信息隱私。

數(shù)據(jù)的快速增長，部分是因為越來越多的便捷和多渠道感知事物的信息設(shè)備的出現(xiàn)，如網(wǎng)絡(luò)中的移動設(shè)備集中聚集，如空中（遙感）、軟件記錄、相機、麥克風(fēng)、無線射頻識別（RFID）閱讀器和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。自20世紀(jì)80年代，全世界的人均科技存儲信息能力大約每40個月翻一番；2012年，每天2.5艾字節(jié)（2.5×1018）數(shù)據(jù)生成。endprint

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、統(tǒng)計軟件和可視化軟件通常可以用于處理大量難以處理的數(shù)據(jù)。這項工作可能需要“在數(shù)十，數(shù)百，甚至數(shù)千服務(wù)器上運行大量軟件”?！按髷?shù)據(jù)”的處理能力取決于用戶處理設(shè)備的能力。對于一些公司來說，當(dāng)它們首次面對大數(shù)據(jù)之時，幾百個字節(jié)就可能會使他們重新考慮數(shù)據(jù)管理選項。而對于有些企業(yè)，它可能需要對幾十萬甚至幾百萬兆字節(jié)數(shù)據(jù)進行處理，數(shù)據(jù)的大小是一個重要的考慮因素。

認真分析與企業(yè)最密切相關(guān)的大數(shù)據(jù)。在分析數(shù)據(jù)之前，主要有兩個步驟：對數(shù)據(jù)進行收集和支持APT存儲方法。大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)密不可分，物聯(lián)網(wǎng)對大數(shù)據(jù)分析有著很大的影響。這些數(shù)據(jù)在分析階段之前需要通過攝入和存儲階段。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)需要通過不同的框架管理。管理服務(wù)提供商（MSP）也被稱為處理大數(shù)據(jù)的框架。

總之，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)是不可分割的整體。各組織需要為分析和基礎(chǔ)設(shè)施建立適當(dāng)?shù)钠脚_，以便對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行適當(dāng)?shù)姆治?。最后需要注意的一點是，數(shù)據(jù)只有通過良好的管理方法從物聯(lián)網(wǎng)中提取才是重要的。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通常通過與各種設(shè)備相連的傳感器進行捕獲。例如，可以通過對物聯(lián)網(wǎng)傳感器中的各種數(shù)據(jù)進行分析，從而監(jiān)測數(shù)據(jù)中心的熱量生成。另一個現(xiàn)實的例子是對通過空氣傳感器捕獲的污染數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。

2 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)整合

2.1 整合的進程

物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備以極高的速度傳輸，不斷產(chǎn)生海量信息。因此，物聯(lián)網(wǎng)以實時數(shù)據(jù)流的形式有效地處理大量信息的技術(shù)是非常重要的。實時大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包括一個用于接收輸入數(shù)據(jù)流實時數(shù)據(jù)源的接收器，以及處理數(shù)據(jù)子集派生的新興模式的圖形發(fā)生器，它能夠在突發(fā)模式時進行模式識別，并對相應(yīng)的數(shù)據(jù)子集進行標(biāo)識，通過壓縮降低識別的數(shù)據(jù)子集和識別模式，壓縮存儲數(shù)據(jù)庫和重建有標(biāo)識的數(shù)據(jù)，必要時使用壓縮標(biāo)識數(shù)據(jù)的子集。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)云

物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備的數(shù)據(jù)可以在大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施平臺上進行分析?；谠朴嬎愕奈锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供了一個虛擬的物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備平臺。作為一個基礎(chǔ)設(shè)施，云計算即服務(wù)（Iaa S）和云服務(wù)作為軟件即服務(wù)（Saa S），提供了一個靈活的、可擴展的系統(tǒng)。Iaa S具有靈活性，提供了處理異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備。Saa S具有可伸縮性，最終用戶可通過此服務(wù)減輕計算開銷，并按最終用戶請求享受共享的物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備數(shù)據(jù)。Saa S還運用了終端用戶指定物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備特性，定位物理物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備以及為物理物聯(lián)網(wǎng)傳感器/設(shè)備提供服務(wù)的需求。終端用戶通過設(shè)備（如智能手機）請求并接收系統(tǒng)提供的服務(wù)。

2.3 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析可以運用于各行各業(yè)，例如醫(yī)療領(lǐng)域，可以實時監(jiān)測患者的認知和運動對外部刺激的反應(yīng)。對物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療/醫(yī)療設(shè)備所獲得的海量數(shù)據(jù)進行分析，從而有針對性地提供多種增值醫(yī)療服務(wù)。企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)收集關(guān)于產(chǎn)品、產(chǎn)品屬性、價格和價格屬性的大量數(shù)據(jù)。對龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進行總結(jié)，在選擇和完善信息以及在用戶界面中提出個性化的識別模式。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)提供了用戶界面，來總結(jié)個性化產(chǎn)品信息以及價格，識別其中的模式，并生成與信息相關(guān)的建議。

2.4 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與云人工智能整合

物聯(lián)網(wǎng)云的大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)是基于云的大數(shù)據(jù)分析來進行，分析某個地理區(qū)域的人或建筑相關(guān)數(shù)據(jù)的服務(wù)器系統(tǒng)，如本地新聞和天氣信息，分析地理區(qū)域內(nèi)如街道，郵編等數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)可以用來開發(fā)控制規(guī)則，從而控制智能家居設(shè)備。

智能家居設(shè)備的自動控制，如當(dāng)用戶進入一個特定的時間、空間時觸發(fā)燈自動打開；當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時在服務(wù)器端激活自動噴水滅火系統(tǒng)；一個特定的時間，如當(dāng)家里的溫度低于預(yù)定水平之時，自動打開室內(nèi)空調(diào)系統(tǒng)；當(dāng)數(shù)據(jù)分析表明用戶在睡覺時，關(guān)閉各個房間的音響系統(tǒng)和燈光；當(dāng)室內(nèi)設(shè)備發(fā)生沖突時，關(guān)閉低優(yōu)先級的設(shè)備，使用較高優(yōu)先權(quán)的設(shè)備等等。

基于云的大數(shù)據(jù)分析還可以用于人工智能設(shè)備使用，從而預(yù)測用戶未來行為。設(shè)備使用、設(shè)備行為以及用戶行為預(yù)測可用于生成控制規(guī)則。通過將收集的數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)表進行比較，從而確定收集的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)樣本表中的數(shù)據(jù)之間是否存在相關(guān)性?？梢愿鶕?jù)收集的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)樣本表中的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來生成預(yù)測。

3 結(jié)論

3.1 物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)之間是緊密聯(lián)系，相互創(chuàng)造的

如果專家們對物聯(lián)網(wǎng)的估計是正確的，那就意味著在未來的5-10年內(nèi)世界上將有500多億個互聯(lián)設(shè)備。這些設(shè)備生成的字節(jié)的數(shù)據(jù)將通過收集和組織用于各種用途。因此，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)之間的緊密聯(lián)系是我們所不能忽視的，因為它們是相互創(chuàng)造的。如果沒有大數(shù)據(jù)的分析能力，物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)將毫無用處；如果沒有物聯(lián)網(wǎng)的平臺，大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生也無法發(fā)揮其自身的作用。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)涉及面廣

物聯(lián)網(wǎng)革命意味著幾乎每一個設(shè)備，如家用電器、電站、汽車、鐵路、海運集裝箱等都將有自己的IP地址，將設(shè)備之間相互連接，他們會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中共享。為了能夠更高效地、準(zhǔn)確地處理大量數(shù)據(jù)，公司需要不斷更新技術(shù)，提高自己分析數(shù)據(jù)的能力。由此可見，不僅大數(shù)據(jù)通過多種手段對物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了明顯的影響，物聯(lián)網(wǎng)同樣也對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響。

總之，物聯(lián)網(wǎng)是一個全新的前沿領(lǐng)域，各個企業(yè)一直在對其進行探索，從而獲得更高的經(jīng)濟利益。然而，實際上，隨著時間的推移前進，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)之間的整合仍然有相當(dāng)多未知的發(fā)展領(lǐng)域，這些未知因素需要人類對其做出科學(xué)、深入的考慮，從而全面推進物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)之間的整合步伐。

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