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2017年在物联网行业学到的8条经验和教训【84050开元官网】

发布时间:2023-12-11 15:55 作者:84050开元官网 点击: 【 字体:

本文摘要:2017年,全球对物联网(IoT)的兴趣和部署皆呈圆形持续稳定增长。事实上,物联网设备数量比智能手机和个人电脑的数量还要多(80亿物联网设备与70亿智能手机/个人电脑数量)。 一些作者和分析师早已就2017年物联网趋势做到了大量工作,但我想要依据自己在Leverege工作的经验,共享一些物联网从原型转化成为大规模部署时教给的实际经验和教训。 1、物联网的部署十分艰难 在我刚开始理解物联网时,它所带给的益处和部署计划看上去或许都比较非常简单。资产跟踪?

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2017年,全球对物联网(IoT)的兴趣和部署皆呈圆形持续稳定增长。事实上,物联网设备数量比智能手机和个人电脑的数量还要多(80亿物联网设备与70亿智能手机/个人电脑数量)。

一些作者和分析师早已就2017年物联网趋势做到了大量工作,但我想要依据自己在Leverege工作的经验,共享一些物联网从原型转化成为大规模部署时教给的实际经验和教训。  1、物联网的部署十分艰难  在我刚开始理解物联网时,它所带给的益处和部署计划看上去或许都比较非常简单。资产跟踪?不就是在设备上加装一个GPS跟踪器;废物管理?不就是加装一个深度传感器;智能家居/城市?不就是加装一些摄像头/传感器,然后将它们相连到互联网。我的意思是说道,不就是把设备相连到互联网这么非常简单么?  但在实际实行过程中,物联网的部署十分艰难,每个案例都必须有所不同的相连措施。

物联网的部署将如何影响当前的工作流程,谁将负责管理这种转变的涉及培训?如果没故障再次发生,益处是显而易见的,但在网络中断情况下否有具体的完全恢复计划?设备修理和维修计划否全面考虑到了?如何替换设备的存储?如何转录设备展开工作?如果我们必须中止采访权限,我们该怎么办?  有专门服务致力于解决问题这些问题,但是你必须当作一个系统集成商角色,在非常简单地将设备相连到互联网之后解决问题这些问题。  2、传感器价格便宜,但物联网便宜  众所周知,WiFi模块或者LoRa芯片更加低廉,但这些是你设备的全部么?加到GPS必须多少费用?合适你用于情境的电池费用呢?  除了设备成本外,运输、加装、测试和部署产品的成本否计算出来在内呢?另外,不要记得还有培训和维护费用。

你必须考虑到替换电池或传感器所产生的额外费用吗?在考虑到了硬件、网络、虚拟机、安全性和人力资源成本之后,你相信物联网解决方案否需要确实地降低成本?或者仅仅只是一种用非常简单蛮横解决问题的新方法而已?  3、电池问题往往最更容易被忽视  电池问题经常被忽视,特别是在在LPWAN用于情况下(倡导使用寿命宽的电池),在部署物联网解决方案时也很少去考虑到电池问题。LPWAN标榜电池使用寿命7年以上,但实际应用于中,电池寿命在相当大程度上各不相同用于情况。  如果每天只发送到一条信息,LoRa/SigFox/RPMA可以运营多年。但是实质上,物联网应用于哪有如此非常简单的信息结构?更加有可能的是你必须每天展开多次通信,并消耗一些电量展开密集任务处置(如GPS或运营数据逻辑)。

  除了要考虑到电池寿命之外,设备内部的电池如何转化成也必须考虑到?FAA对用于的电池类型有一些容许。电池是现场加装,还是早已映射到设备中并必须展开某种转录?许多制造商使用基于磁铁或动作的转录方式,但以这种方式部署数以千计的设备有多大可行性?OTA命令否合适你的应用程序?  4、不要忽略部署后再次发生的问题  一般来说情况下,部署的最初阶段都会过于成功,不会经常出现电池问题、怪异的设备错误、或者必须变更固件和软件等。

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有一点难过的是,更加多的供应商反对OTA改版,以应付大大变化的情境。但不要忽略监控和日志记录解决方案,以协助跟踪故障的关键点。  以资产追踪应用程序为事例,你打算解任那些仍然报告GPS方位的故障设备吗?对于不表明使用寿命的电池,你将如何仿真电池寿命?如果你的相连层或你所倚赖的云服务网络经常出现故障,不会再次发生什么情况?  5、AI/ML仍然备受误会  机器学习和人工智能在2017年获得了难以置信的进展。深度自学从特定应用于扩展到更加普遍的领域(如AlphaGoZero和AutoML),但是对数据科学界以外的许多人来说,对AI依然是一团迷雾。

  AI的确能为物联网应用程序获取极大的价值,但发挥作用的前提是你必须简单的数据。如果没这些数据,即便是最尖端的工具也无法即插即用。

你无法只发送到一些杂乱的数据,然后希望机器切换、培训并创立对你的业务简单的模型。在被近期的热门词汇欺骗之前,首先要注目创立一个可信的数据通道。

  6、安全性仍是后顾之忧  硬件供应商和云服务都在修改最佳安全性实践中方面获得了重大进展(例如Google的CloudIoT或加密硬件)。然而,我在实践中看见的仅次于问题与原型系统顾虑投入生产有关。  顾名思义,物联网有很多依赖性。一般来说在建构原型系统时,身份验证不会被摆放到任务列表的最后,因为客户只是期望看见设备需要语音交流并继续执行某些操作者。

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当你必须等候第三方已完成其研发时,必须跨过系统的外围部分时会再次发生什么情况?这些有所不同团队交互合作经常导致用户管理和证书层被忽视。  7、物联网依然十分碎片化,但正在渐渐理解客户的市场需求  系统集成商在组装物联网各个部件中起着关键作用。现在大多数硬件公司也获取一些云/软件服务来增进他们的设备管理平台的用于。

  但是,一般来说情况下,我接到的很多硬件完全没用作转录和相连到云端的说明书,以至于最后被迫撰写自己的服务器来获取数据。对于最终用户来说,他们有可能只是想要将数据发送到某个公共云,而不一定必需用于RESTAPI。

对于云提供商来说,他们都增进了与设备(AWSIoT,AzureIoTHub,GoogleIoTCore)的必要通信,但一般来说人们出售的是硬件+相连,而不是完整设备,除非必须自定义研发。  这基本拒绝SI创建从设备托管地云到AWS/Azure/GCP的发送层。我们期望看见硬件和云提供商之间更好的合作,以保证末端到端的无缝构建,而需要额外工作。

  8、尽管面对这些挑战,物联网的未来仍将更为光明  不要误会我,即使物联网现状还不存在许多缺失,但我也亲身体会了物联网给日常生活带给的极大价值。目前很多地方还不存在着手工操作的流程,我常常被那些仍未构建自动化的荒谬任务或非常简单连网产品带给的转变所欺骗,互联网的影响再一抵达了实体产品世界,随着物联网设备数量的大大快速增长,价值将相比之下多达了最初的抹黑。


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