• 傳感器
• 網(wǎng)絡連接
• 數(shù)據(jù)處理
• 用戶界面
在前面涉及傳感器和網(wǎng)絡連接的文章中，我們學習了物聯(lián)網(wǎng)傳感器如何收集數(shù)據(jù)，以及如何使用網(wǎng)絡解決方案將數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務平臺。下一步是使數(shù)據(jù)有用。
在本文中，我們將集中討論列表中的第三個要素：數(shù)據(jù)處理。
什么是數(shù)據(jù)處理?
如今，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)量和速度令人難以置信。根據(jù)麥肯錫的報告，今天世界上90%的數(shù)據(jù)都是在過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。
為了理解物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的大量數(shù)據(jù)，我們需要對其進行處理。維基百科將數(shù)據(jù)處理解釋為“收集和處理數(shù)據(jù)項以產(chǎn)生有意義的信息”。 換句話說，數(shù)據(jù)處理的目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息。
數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)處理的輸入或原材料。數(shù)據(jù)處理的輸出是信息，而輸出可以以不同的形式呈現(xiàn)，例如純文本文件、圖表、電子表格或圖像。
數(shù)據(jù)處理周期
那么，數(shù)據(jù)處理是如何工作的呢?這個過程通常遵循一個由三個基本階段組成的循環(huán)：輸入、處理和輸出。
為了使本文簡單，我們不打算深入研究數(shù)據(jù)處理階段的技術細節(jié)，相反，我們將為您提供每個階段非常概括且簡單的解釋。
1. 輸入
輸入是數(shù)據(jù)處理周期的第一階段，這是一個將收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成機器可讀形式以便計算機處理的階段。這是一個非常重要的階段，因為數(shù)據(jù)處理輸出完全依賴于輸入的數(shù)據(jù)(輸入垃圾——輸出垃圾)。
2. 處理
在處理階段，計算機將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息。轉(zhuǎn)換是通過使用不同的數(shù)據(jù)操作技術來執(zhí)行的，例如：
• 分類：數(shù)據(jù)被分為不同的組。
• 排序：數(shù)據(jù)按某種順序排列(如按字母順序排列)。
• 計算：對數(shù)字數(shù)據(jù)執(zhí)行算術和邏輯運算。
3. 輸出
在最后一個階段，接收輸出。這是處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人類可讀形式并作為有用信息呈現(xiàn)給最終用戶的階段。此外，數(shù)據(jù)處理的輸出可以存儲起來以備將來使用。
例如，存儲的信息可以用作進一步處理的輸入。它還可以用來建立歷史參考，以便檢測未來的趨勢。
物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)處理的注意事項
既然我們已經(jīng)知道了數(shù)據(jù)處理的工作方式，那么在物聯(lián)網(wǎng)中涉及到數(shù)據(jù)處理時，有一些注意事項需要我們了解。
1. 期望的輸出
即使數(shù)據(jù)處理周期從輸入階段開始，我們也應該首先考慮想要的輸出。換句話說，我們對什么樣的信息感興趣?
一個示例是在機器的溫度超過閾值時接收警報。
2. 數(shù)據(jù)的存儲
一旦我們弄清楚想要的輸出是什么，我們就必須找到一種方法來獲得它。傳感器收集的數(shù)據(jù)必須以適當?shù)男问酱鎯Γ员銓⑵滢D(zhuǎn)換為我們正在尋找的信息。
例如，當機器運行時，我們可以定期(例如每10分鐘)接收數(shù)據(jù)。我們可能希望利用這些數(shù)據(jù)來計算自上次維護以來機器已經(jīng)運行了多少小時。我們還可以檢測這些數(shù)據(jù)中的趨勢，并對何時達到特定的小時數(shù)進行預估(如果使用量保持在相同的水平)。
由于傳感器收集的數(shù)據(jù)量可能很大，我們應該購買可擴展的云服務來存儲數(shù)據(jù)。此外，我們還應該制定一個數(shù)據(jù)保留政策，以便定時清理不必要的數(shù)據(jù)。我們擁有的數(shù)據(jù)越多，保存的時間越長，存儲數(shù)據(jù)的成本就越高。另一方面，更少的數(shù)據(jù)意味著更少的見解和歷史參考。因此，我們必須在成本和想要存儲的數(shù)據(jù)量之間進行優(yōu)先級排序和平衡。
3. 更新頻率
在執(zhí)行數(shù)據(jù)處理之前，重要的是要確定更新頻率和資源消耗(如計算能力、功率)之間的良性平衡。“良性平衡”完全取決于物聯(lián)網(wǎng)用例。
在某些用例中，必須立即知道收集的數(shù)據(jù)是如何影響輸出的，然而，這需要實時的數(shù)據(jù)處理，這可能非常消耗資源。在其他一些用例中，收集到的數(shù)據(jù)，每天處理一次就足夠了。
4. 數(shù)據(jù)處理工具
最后，有多種數(shù)據(jù)處理工具可供選擇。例如，有許多軟件解決方案可用于不同的物聯(lián)網(wǎng)用例，Trackinno云服務就是一個例子，它是為資產(chǎn)和維護管理而設計的。這些軟件能夠處理數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)以易于理解的形式呈現(xiàn)給最終用戶。
或者，我們可以使用物聯(lián)網(wǎng)平臺來構建自己的數(shù)據(jù)存儲，然后，數(shù)據(jù)存儲可用于創(chuàng)建自定義報告。當然我們也可以聘請一位分析師，他們會為我們創(chuàng)建報告。
邊緣計算處理
之前，我們已經(jīng)解釋過，傳感器設備收集的數(shù)據(jù)被發(fā)送到云服務平臺進行處理。然而，情況并非總是如此，處理數(shù)據(jù)的位置(或何時)也有不同的方法。
例如，數(shù)據(jù)可以在發(fā)送到云端之前進行處理，這是通過邊緣計算實現(xiàn)的。邊緣計算允許數(shù)據(jù)在其原點(傳感器)附近被處理。數(shù)據(jù)從傳感器傳輸?shù)奖镜剡吘売嬎阆到y(tǒng)，該系統(tǒng)處理和存儲數(shù)據(jù)，然后將其發(fā)送到云中。此外，系統(tǒng)還可以編譯處理后的數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到云，例如每天一次。
邊緣計算的好處在于只有經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)才發(fā)送到云端。這就需要更少的網(wǎng)絡帶寬，同時也節(jié)省了傳感器設備的電池。
物聯(lián)網(wǎng)工作流程的下一步是什么?
到目前為止，我們已經(jīng)通過傳感器收集數(shù)據(jù)，然后使用網(wǎng)絡解決方案將數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務平臺，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息。接下來，是時候向最終用戶展示結果了，請繼續(xù)關注我們的下一篇文章“物聯(lián)網(wǎng)如何工作——第4部分：用戶界面”!
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