但對于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人士而言，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中卻不得不了解十個關(guān)鍵詞，通過這十個關(guān)鍵詞，從而能更好的構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)。
1. 云計算
云計算是分布式計算的一種，指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序，然后，通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。云計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務(wù)分發(fā)，并進行計算結(jié)果的合并。因而，云計算又稱為網(wǎng)格計算。通過這項技術(shù)，可以在很短的時間內(nèi)(幾秒種)完成對數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)的處理，從而達到強大的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
現(xiàn)階段所說的云服務(wù)已經(jīng)不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、并行計算、網(wǎng)絡(luò)存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術(shù)混合演進并躍升的結(jié)果。
代表企業(yè)：亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云
2. 物聯(lián)網(wǎng)平臺
隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)參與其中，產(chǎn)品也逐步走向零碎化、碎片化的發(fā)展。在這一過程中，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將變得越來越復雜，數(shù)量也成倍增加，其對系統(tǒng)的負擔將逐步增加，同時也對開發(fā)人員提出了極為強烈的需求。
如果單一的依靠企業(yè)自身發(fā)展，并不能有效解決這些問題，而最為有效的解決方案則是，讓其他企業(yè)提供相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)平臺，從而基于平臺特性以及企業(yè)自身需求，從而打造出符合物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展需求的物聯(lián)網(wǎng)平臺。
代表企業(yè)：AWS IoT，Microsoft Azure IoT，中移物聯(lián)網(wǎng)
3. 邊緣計算
由于物聯(lián)網(wǎng)的特征，大量前端感知設(shè)備被鋪設(shè)在各個區(qū)域，如果通過無線/有線傳輸?shù)皆贫颂幚恚瑒t可能遇到延遲或其他問題。同時，由于用戶的個人需求，部分企業(yè)并不希望把數(shù)據(jù)上傳云端，在這一需求下，通過邊緣計算，能有效對各項數(shù)據(jù)進行智能化處理，從而快速滿足用戶的需求。
代表企業(yè)：AWS IoT Greengrass， Microsoft IoT Edge， Foghorn， Crosser
4. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析
如何更好的管理各個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，通常是對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自行反饋的數(shù)據(jù)進行分析，而這些數(shù)據(jù)通常是：狀態(tài)、故障信息、錯誤代碼、運行情況等。
代表企業(yè)類型：Cloud vendor solutions， Hortonworks Dataflow， SAS， Software AG
5. 機器學習
機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
代表企業(yè)：Uptake，Sparkcognition，Senseye
6. 軟件容器
軟件容器技術(shù)不僅簡化了軟件架構(gòu)和開發(fā)流程，更有助于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，為世界帶來巨大改變。
與虛擬機技術(shù)不同的是，該技術(shù)擁有獨立的用戶空間，可以實現(xiàn)快速部署。在同一臺宿主機上可以同時運行多個容器，每個容器內(nèi)部可以運行一個或者多個應(yīng)用程序，而容器之間由于相互隔離，并不會影響到彼此的穩(wěn)定性和安全性。
運維工程師只需掌握容器的使用和管理方法，而軟件工程師只需專注于容器中運行的程序代碼，這樣可以縮短應(yīng)用系統(tǒng)從編碼、測試、部署、上線的周期，讓應(yīng)用程序更具備可移植性，易構(gòu)建，易協(xié)作。
代表企業(yè)：Docker， Kubernetes， OpenShift
7. 數(shù)字化雙胞胎
數(shù)字化雙胞胎技術(shù)最早由美國國防部提出，用于航空航天飛行器的健康維護與保障。
數(shù)字化雙胞胎是指以數(shù)字化方式拷貝一個物理對象、流程、人、地方、系統(tǒng)和設(shè)備等。數(shù)字化的表示提供了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在其整個生命周期中如何運作的元素和動態(tài)。數(shù)字雙胞胎將人工智能、機器學習和軟件分析與空間網(wǎng)絡(luò)圖相集成以創(chuàng)建活生生的數(shù)字仿真模型，這些模型隨著其物理對應(yīng)物的變化而更新和變化。
代表企業(yè)：GE， Azure， Siemens， Honeywell， Emerson
8. 數(shù)據(jù)安全
由于物聯(lián)網(wǎng)的連接方式并不相同，且規(guī)模較大，在這一需求下，如何確保軟件不會被黑客破解或侵占，成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所思考的問題。但由于物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要專注于自身專業(yè)的方向，并不能實時考慮安全問題。為此，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全通常交由其他企業(yè)從事。
代表企業(yè)：Cloud Vendor Solutions， Palo Alto Networks
9. FaaA(函數(shù)即服務(wù))
函數(shù)即服務(wù)提供的是計算能力。原有的計算能力，無論是容器也好，虛擬機也好都承載在一定的操作系統(tǒng)之上，函數(shù)即服務(wù)把計算能力進行了進一步抽象。
代表企業(yè)：AWS Lamda， IBM OpenWhisk， Google Cloud Functions
10. 深度學習
深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。
代表企業(yè)：TensorFlow， Apache Mahout， Caffe， Deepmind， CuriousAI
寫在最后
隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這些技術(shù)逐步在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用，但不可置否的是，目前有些技術(shù)并未完全實現(xiàn)應(yīng)用或?qū)崙?zhàn)。但隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，這些技術(shù)會逐步應(yīng)用在人們的日常生活之中，從而更好的服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，為用戶提供更為穩(wěn)定和安全的服務(wù)。
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