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如何在破碎和复杂的环境中开发物联网 -凯发在线

责任编辑:zsheng |来源:企业网d1net  2018-09-11 14:26:43 本文摘自:物联之家网

在美国历史上,荒野西部野开发无疑是一个激动人心的时期。物联网世界的发展也同样令人兴奋。物联网涵盖行业众多,包括嵌入式技术和云系统的大规模跨平台部署。

物联网发展面临的挑战

这些跨平台部署迫使开发人员使用不同通信协议的设备。对这些不同通信协议进行建模是一个异常困难的开发挑战,需要在开发周期中妥善解决。

您可能必须使用的一些协议包括:

基础设施(6lowpan,ipv4 / ipv6,rpl)

标识(epc,ucode,ipv6,uri)

通讯/传输(wifi,蓝牙,lpwan)

发现(physical web,mdns,dns-sd)

数据协议(mqtt,coap,amqp,websocket,node)

设备管理(tr-069,oma-dm)

语义(json-ld,web thing model)

多层框架 (alljoyn, iotivity, weave, homekit)

这么多协议!更为复杂的是,许多工业环境还包含必须与新技术一起工作的嵌入式传统遗留设备。

标准化问题

想想一个化学制造工厂。为了最大限度地提高生产效率,需要数以千计的物联网设备和传感器。这些设备将温度、重量和ph值数据发送到单个中心节点,然后,中心节点将数据传递给一个应用程序,该应用程序确定添加合成化学品的最佳时间,以获得最大产量。每个设备可以使用不同类型的通信协议进行连接,每个协议使用不同的通信格式。有些组织试图统一破碎和复杂的物联网环境,但是现在都还没能实现。

缺乏标准使得物联网设备通信传递和翻译难以理解。开发人员需要具备跨环境中所有协议的专业知识,以根据通信类型识别通信类型字段和群集消息,识别小到两个字符的关键词,并准确识别消息字段和类型之间的关系。

您的开发计划需要多长时间来获取这些信息?根据环境的复杂程度,对于单个开发人员来说,这是一个不可能解决的问题。

虚拟物联网设备

那么,什么样的凯发在线的解决方案可以帮助一个“孤独牛仔”呢?...我的意思是开发人员。自适应虚拟设备可以显着减轻与建模消息格式相关的痛苦。虽然它们没有解决多协议问题,但它们可以通过抽象设备通信来提供帮助,让开发者专注于物联网系统的应用和业务逻辑。

自适应虚拟设备能够模拟成千上万个单独的数据传感器、设备输入以及它们与云的交互。它们将虚拟设备复制的简易性与机器学习相关的实际数据和算法结合在一起。所以现在,大量真实的数据和设备可用于应用程序测试。人们不再担心高昂的安装成本,也不再担心用有限设备来测试应用程序的可扩展性。

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本文摘自:物联之家网

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责任编辑:zsheng |来源:企业网d1net  2018-09-11 14:26:43 本文摘自:物联之家网

在美国历史上,荒野西部野开发无疑是一个激动人心的时期。物联网世界的发展也同样令人兴奋。物联网涵盖行业众多,包括嵌入式技术和云系统的大规模跨平台部署。

物联网发展面临的挑战

这些跨平台部署迫使开发人员使用不同通信协议的设备。对这些不同通信协议进行建模是一个异常困难的开发挑战,需要在开发周期中妥善解决。

您可能必须使用的一些协议包括:

基础设施(6lowpan,ipv4 / ipv6,rpl)

标识(epc,ucode,ipv6,uri)

通讯/传输(wifi,蓝牙,lpwan)

发现(physical web,mdns,dns-sd)

数据协议(mqtt,coap,amqp,websocket,node)

设备管理(tr-069,oma-dm)

语义(json-ld,web thing model)

多层框架 (alljoyn, iotivity, weave, homekit)

这么多协议!更为复杂的是,许多工业环境还包含必须与新技术一起工作的嵌入式传统遗留设备。

标准化问题

想想一个化学制造工厂。为了最大限度地提高生产效率,需要数以千计的物联网设备和传感器。这些设备将温度、重量和ph值数据发送到单个中心节点,然后,中心节点将数据传递给一个应用程序,该应用程序确定添加合成化学品的最佳时间,以获得最大产量。每个设备可以使用不同类型的通信协议进行连接,每个协议使用不同的通信格式。有些组织试图统一破碎和复杂的物联网环境,但是现在都还没能实现。

缺乏标准使得物联网设备通信传递和翻译难以理解。开发人员需要具备跨环境中所有协议的专业知识,以根据通信类型识别通信类型字段和群集消息,识别小到两个字符的关键词,并准确识别消息字段和类型之间的关系。

您的开发计划需要多长时间来获取这些信息?根据环境的复杂程度,对于单个开发人员来说,这是一个不可能解决的问题。

虚拟物联网设备

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自适应虚拟设备能够模拟成千上万个单独的数据传感器、设备输入以及它们与云的交互。它们将虚拟设备复制的简易性与机器学习相关的实际数据和算法结合在一起。所以现在,大量真实的数据和设备可用于应用程序测试。人们不再担心高昂的安装成本,也不再担心用有限设备来测试应用程序的可扩展性。

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本文摘自:物联之家网

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