在5分钟或更短的时间内学习物联网（IoT）架构[+使用案例]

学习物联网（IoT）架构，为企业使用建立物联网结构。

未来的仓库、供应链、制造工厂和物流中心将实现物联网功能。由于技术复杂，只有少数IT巨头了解内部情况。然而，通过全面了解技术，您也可以解码它。

如果您希望使您的业务更智能或提供物联网解决方案作为服务，请继续阅读。本文介绍了物联网架构，这是提供自动化和便利性的核心，并介绍了一些常见的用例。

介绍

物联网包括传感器、设备和电子接口，它们收集、处理和发送数据作为命令到终端设备。

这些都是物联网系统中的变量或移动部件。定义如何组织这些移动部件并创建最终物联网结构的框架称为物联网架构。

物联网架构告诉您如何连接和操作物联网系统的设备、云软件和传感器网络。此外，物联网架构也包括系统故障排除。

物联网系统的基本框架包括三个组件层。如下所示：

• 感知层下的传感器、执行器、设备等
• 局域网、Wi-Fi、5G、4G等构成网络层
• 图形用户界面是应用层

物联网的架构确保您了解系统中的所有组件、数据流和终端设备命令。因此，您能够有效地保护、支持和控制物联网系统。

物联网架构的层级

物联网系统架构有多个层级，作为传感器数据到达云应用程序的数字媒体。然后，云应用程序根据预设的流程为终端设备做出决策，比如制造工厂中的机械臂。

最后，这些决策通过相同的层级传达给终端设备。了解这些层级使您能够创建成功的物联网架构。以下是您必须了解的物联网架构层级：

感知层

感知层由从物理世界收集数据的终端设备组成。然后，数字应用程序可以分析收集到的数据。

由于该层与现实世界的物体保持联系，物联网专家也称其为物理层。以下是与感知层连接的一些重要设备：

• 传感器，如陀螺仪、速度传感器、射频识别（RFID）传感器、化学传感器等
• 执行器和机械臂
• Security cameras、门禁系统等
• 恒温器、暖通空调、洒水器、加热元件等

大多数工业物联网设备收集数据供处理层使用。对于家庭物联网设备，感知层也可以是处理层。例如，Nest学习恒温器。

网络/数据传输层

网络层处理物联网架构中所有层级之间的数据传输。该层还定义了设备、云应用程序和数据库的网络拓扑结构。

该层的关键部分包括互联网网关、内部网口、网络网关和数据采集系统（DAS）。对于上述网络连接协议，可以依赖以下物理设备：

• Wi-Fi
• 广域网（WAN）
• 4G LTE/5G
• 低功耗蓝牙
• 近场通信（NFC）

通过该层，各种终端设备和云应用程序之间进行通信。传感器数据（如温度、速度、湿度等）通过网络层传输到其他层级。

数据处理层

处理层在将数据传输到数据中心之前对数据进行处理、分析和存储。它包括边缘计算、人工智能（AI）和机器学习（ML）在内的链接_1。此层还涉及诸如决策等关键任务。

处理层完成所有决策任务。然而，在应用层中，您还可以通过进行临时决策来改变其决策或改进系统，这对于人类对智能机器的控制非常重要。

应用程序或GUI层

大多数物联网系统，如谷歌智能助手、亚马逊Alexa等，都可以在无人干预的情况下工作。然而，您需要一个图形用户界面来添加物联网工作流、更改参数、添加设备等。这就是应用程序层。

物联网架构中应用程序层的一些重要要求如下：

• 绕过基于语音命令的问题
• 在小屏幕上与成千上万的传感器和终端设备进行通信
• 在不关闭整个业务操作的情况下向现有物联网系统添加新设备
• 当仪表板指示时观察系统的健康状况并维护设备
• 为物联网系统创建新的规则或工作流
• 创建并遵循服务级别协议（SLA）

在工业环境中，您通常需要一个位于计算机监视器上的集中式仪表板来观察所有物联网系统。在仪表板上，您可以通过暂停、停止或重新启动设备与任何或所有物联网系统进行交互。

业务层

业务层将存储的数据转化为可操作的见解。业务经理、首席技术官等可以使用此类报告。它有助于他们进行决策以提高生产力。

该层主要包括业务应用程序的集成。例如，企业资源计划（ERP）、商业智能（BI）应用程序、数据可视化应用程序等。

在这里，数据分析师可以处理数据并将其放入像Tableau、Power BI等BI工具中，以了解物联网系统的整体性能。您还可以根据当前生产能力和市场未来需求创建预测。

物联网架构的阶段

对于高级物联网系统架构的实施，您需要了解该系统的阶段：

对象

对象阶段从物理层的实施开始。在这里，您需要将智能设备、传感器和执行器与物联网网络和终端设备连接起来。

传感器可以是有线或无线的。主要目标是收集现实世界的数据并将其转化为处理层的数字数据。

网关

您必须设置一个内部网或互联网网关。在此阶段，调制解调器和路由器从传感器和终端设备收集数据。

然后，这些网关设备将数字数据传输到处理层和应用程序层。大多数物联网架构在此阶段使用数据采集系统。

IT系统

物联网系统收集模拟数据，数据采集系统将其转化为数字数据。因此，后处理后的数字数据的大小是巨大的。这里就出现了边缘IT系统。

在此阶段，您将收集的数据引导到一个边缘IT系统中，AI和ML算法在其中处理数据，并仅保留可操作的数据。

云存储/数据中心

一旦边缘IT系统处理和过滤了重要数据，您必须将其放入可访问的存储中。物联网架构的应用程序层将连接到存储阶段。

存储阶段主要是私有云存储，您可以在结构化数据库中存储物联网数据。如果您正在寻找经济实惠的解决方案，您也可以尝试公共云。

非功能性要求

#1.安全

为了确保体系结构的内部安全性，不应该有任何未经授权的设备与其连接。这些设备应该进行注册，并能够安全通信。

此外，所有用户和数据应该能够安全访问体系结构。授权的系统用户必须通过安全控制与数据进行交换。

#2. 性能

物联网系统必须与结构化和非结构化数据兼容。平台的部署应与云、本地和混合云兼容。

对用户的响应时间和双向、准实时通信以及精确的时间戳是该体系结构的其他重要的非功能性要求。

#3. 可管理性

物联网体系结构必须包括对任何问题的通知和警报。它必须支持解决方案管理，以便能够快速确定问题的原因。

#4. 可维护性

设备和物联网系统应该是可适应的。体系结构必须足够灵活，能够快速适应用户、流程和数据的变化。您还必须在不延迟服务级别协议（SLA）的情况下进行维护。

#5. 可用性

某些领域和解决方案对物联网系统的24×7可用性有要求。例如，医院或实验室的物联网体系结构需要始终保持运行。

在MongoDB Atlas中的物联网体系结构

物联网体系结构中的各个层产生了大量的数据。使用物联网启用的云数据库是以有组织的方式存储数据的理想选择。

您可以使用的一个很好的云数据库是MongoDB Atlas。以下是其在物联网体系结构中的一些用法示例：

• MongoDB RealmSDK和MongoDB Server用于构建数据库和界面。移动应用和设备可以使用这些数据库和界面。
• 在网络层，您可以使用MongoDB Atlas配置和部署物联网服务器。
• 使用MongoDB 5.0时序作为连续物联网测量数据的存储。
• 如果物联网系统在网络连接不稳定的情况下，您可以使用Atlas App Services的脱机优先同步。
• 您可以使用MongoDB Connector for BI和MongoDB Charts在业务层从物联网数据中提取可操作的见解。

用例

物联网体系结构正在日益受到欢迎，其在不同领域的使用也在增加。以下是其最常见的用例：

#1. 医疗保健

诊所和医院产生了大量未开发的数据。您可以利用这些数据来提高运营效率和患者护理。

借助物联网体系结构，机构可以利用孤立的患者数据。医生可以快速获取并使用这些见解以快速响应警报。物联网基础设备和健康状态监测器可以提供实时患者状态。

#2. 农业

农民可以利用物联网体系结构自主增加和管理生产。

您还可以在以下领域中看到其用途：

• 监测土壤温度
• 找到机械故障原因
• 调节室内种植的湿度和温度水平

#3. 制造业

制造业利用物联网传感器来获取有关过程的见解。它们通常没有连接到互联网。这些短程变种的传感器还能够计算随时间变化的数据。

该领域中物联网体系结构的其他用途如下：

• 通过实时生产监控进行需求预测
• 通过循环时间跟踪了解基准效率

#4. 商用暖通空调解决方案

暖通空调系统是一个复杂的系统，任何元素或功能的故障都是无法承受的。如果发生故障，将导致高能耗和额外的维护成本。使用物联网架构，可以使暖通空调在较低功率水平下提供满意的输出。

确保商用解决方案的一致性和质量是物联网的另一个用途。该系统自动收集和分析数据，并需要最少的用户交互来通知您任何异常情况。

#5. 商用公寓水损防护

水管泄漏和爆裂给房主和保险公司造成了数百万美元的损失。水连接的隐形性使得难以检测到根本原因。

正确设置的物联网架构可以通过高效的内置传感器实时向用户发出任何泄漏的警报。它还为利益相关者提供上下文位置数据，以进行更好的资产维护。保险公司也从这种早期问题检测中受益。

此外，传感器还可以检测到可能在未来成为潜在威胁的小型泄漏。因此，用户可以预约水管工人。

物联网架构的未来

很快，随着5G网络的发展，物联网将迎来一次革命性的进步。数据处理速度将比以往更快。更不用说物联网系统的快速部署了。

使用私有5G，管理员可以启动个人5G移动网络，并对其拥有全面控制。

企业级运营将不会面临以下问题：

• 速度限制
• 互操作性不足
• 超出数据使用量的额外费用
• 高峰时段带宽不可用

最后的话

物联网架构告诉您如何将物联网系统的所有组件连接到一个协调的网络中。因此，我们涵盖了该系统架构的所有关键技术方面。

对物联网架构的详细了解有助于您在医疗、制造和农业领域创建商业级解决方案。用户甚至可以超越本文中提到的用例，并在尚未探索的各个领域实施物联网。

您还可能想查看我们关于IoT learning resources和IoT starter kits的文章。