是什么讓像動作激活的電燈開關這樣的自動化設備與具有相同功能的物聯網設備有所不同?一句話：數據。使用連接到物聯網的設備，當傳感器檢測到動作并且執行器打開燈時，這些操作將被捕獲為數據，并發送到云或數據中心進行記錄和分析。哪里有數據，哪里就需要物聯網架構，告訴數據去哪里，使用什么格式，如何到達那里，以及基于這些數據采取什么行動。

在本文，我們將快速概述物聯網架構，并探討它如何引導數據往返于設備和數據中心。

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數據流：從邊緣到服務器/云

物聯網體系架構通常被描述為一個四階段的過程，在這個過程中，數據從傳感器通過網絡傳輸，最終到達企業數據中心或云端進行存儲、處理和分析。

在物聯網中，“物”可以是機器，可以是建筑，甚至可以是人。物聯網架構中的進程還以指令或命令的形式向另一個方向發送數據，這些指令或命令告訴執行器或其他物理連接的設備采取某種措施來控制物理進程。執行器可以做一些簡單的事情，比如開燈，或者在檢測到即將發生故障時關閉裝配線。

讓我們來看看物聯網架構的4個階段。

第1階段：傳感器和執行器

該過程從傳感器和執行器開始，連網設備監測(在傳感器的情況下)或控制(在執行器的情況下)某些“東西”或物理進程。傳感器捕捉有關流程狀態或環境條件的數據，例如溫度、濕度、化學成分、儲罐中的液位、管道中的流體流量或裝配線的速度等等。

在某些情況下，傳感器可以檢測到需要幾乎立即響應的狀況或事件，以便執行器可以實時執行補救措施，例如，調整流體的流速或工業機器人的運動。在這些情況下，要求傳感器與分析/觸發致動器之間的延遲非常低。為了避免數據到服務器的往返延遲、數據分析以確定故障以及向“對象”發送控制的延遲，此關鍵處理進程需要非常靠近要監測或控制的進程。此“邊緣”處理可由模塊上系統(SOM)設備(例如DigiConnectCore®模塊和/或具有Python的Digi Cellular Router)來執行。

第2階段：互聯網網關和數據采集系統

數據采集系統(DAS)從傳感器收集原始數據，并將其從模擬格式轉換為數字格式。然后，數據采集系統聚合并格式化數據，再然后利用無線廣域網(如Wi-Fi或蜂窩網絡)或有線廣域網通過互聯網網關發送數據，以進行下一階段的處理。

此時，數據量已達到最大值。數量可能非常龐大，尤其是在工廠環境中，數百個傳感器可能同時收集數據。因此，數據需要被過濾和壓縮到最佳傳輸大小。

第3階段：預處理——邊緣分析

一旦物聯網數據被數字化和聚合，它將需要處理以進一步減少數據量，然后才能進入數據中心或云。邊緣設備可以執行一些分析，以作為預處理的一部分。在此階段，機器學習對提供系統反饋和持續改進流程非常有幫助，而無需等待從公司數據中心或云返回指令。這種類型的處理通常發生在靠近傳感器所在位置的設備上，例如在現場配線柜中。

第4階段：在云或數據中心進行深入分析

在該過程的第4階段，可以使用強大的IT系統來分析、管理和安全地存儲數據。這通常發生在企業數據中心或云中，在這里，來自多個現場站點/傳感器的數據可以組合在一起，以提供整個物聯網系統的更廣闊圖景，并為IT和業務經理提供可操作的見解。一家公司可能會在不同的地理區域運營，可以分析物聯網數據來識別關鍵趨勢和模式，或者發現異常。

在此級別上，特定于行業和/或公司的應用程序可用于執行深入分析并應用業務規則，以確定是否需要采取措施。傳入的數據可以指示對設備設置的期望更改或優化流程的其他方式，從而形成了有助于不斷改進的循環。階段4還包括將數據存儲在數據倉庫中，以進行記錄保存和進一步分析。

流程需要平臺

除了四階段物聯網架構之外，還必須考慮物聯網平臺，它提供了階段之間的連接。平臺的架構定義了數據通信的具體細節。它確定哪些數據流向何處，以及在每個階段執行多少處理。物聯網平臺可以根據系統的專業化程度進行不同程度的定制。

舉個例子，世界上任何一個城市的路燈物聯網可能都非常相似，而用于制造醫療設備的3D打印機上的傳感器和執行器可能是獨一無二的。

憑借可靠的平臺和精心設計的架構，物聯網可以提高幾乎每個行業的安全性、效率和生產力。合適的物聯網平臺可以為您提供成功所需的工具。

物聯網的最佳時刻即將到來

雖然物聯網已經在許多消費者、商業、工業和基礎設施應用中得到廣泛使用，但我們可以預計，在不久的將來，物聯網系統將以更大的數量和更多的用例出現。