但對于物聯網產業的從業人士而言，在物聯網領域中卻不得不了解十個關鍵詞，通過這十個關鍵詞，從而能更好的構建物聯網產業。

 

1. 云計算

 

云計算是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后，通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。云計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，并進行計算結果的合并。因而，云計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內(幾秒種)完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網絡服務。

 

現階段所說的云服務已經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、網絡存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進并躍升的結果。

 

代表企業：亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云

 

2. 物聯網平臺

 

隨著物聯網產業的發展，越來越多的企業參與其中，產品也逐步走向零碎化、碎片化的發展。在這一過程中，物聯網系統將變得越來越復雜，數量也成倍增加，其對系統的負擔將逐步增加，同時也對開發人員提出了極為強烈的需求。

 

如果單一的依靠企業自身發展，并不能有效解決這些問題，而最為有效的解決方案則是，讓其他企業提供相關的物聯網平臺，從而基于平臺特性以及企業自身需求，從而打造出符合物聯網企業發展需求的物聯網平臺。

 

代表企業：AWS IoT，Microsoft Azure IoT，中移物聯網

 

3. 邊緣計算

 

由于物聯網的特征，大量前端感知設備被鋪設在各個區域，如果通過無線/有線傳輸到云端處理，則可能遇到延遲或其他問題。同時，由于用戶的個人需求，部分企業并不希望把數據上傳云端，在這一需求下，通過邊緣計算，能有效對各項數據進行智能化處理，從而快速滿足用戶的需求。

 

代表企業：AWS IoT Greengrass， Microsoft IoT Edge， Foghorn， Crosser

 

4. 物聯網數據分析

 

如何更好的管理各個物聯網設備，通常是對物聯網設備自行反饋的數據進行分析，而這些數據通常是：狀態、故障信息、錯誤代碼、運行情況等。

 

代表企業類型：Cloud vendor solutions， Hortonworks Dataflow， SAS， Software AG

 

5. 機器學習

 

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、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實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

 

代表企業：Uptake，Sparkcognition，Senseye

 

6. 軟件容器

 

軟件容器技術不僅簡化了軟件架構和開發流程，更有助于物聯網應用的發展，為世界帶來巨大改變。

 

與虛擬機技術不同的是，該技術擁有獨立的用戶空間，可以實現快速部署。在同一臺宿主機上可以同時運行多個容器，每個容器內部可以運行一個或者多個應用程序，而容器之間由于相互隔離，并不會影響到彼此的穩定性和安全性。

 

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，這樣可以縮短應用系統從編碼、測試、部署、上線的周期，讓應用程序更具備可移植性，易構建，易協作。

 

代表企業：Docker， Kubernetes， OpenShift

 

7. 數字化雙胞胎

 

數字化雙胞胎技術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。

 

數字化雙胞胎是指以數字化方式拷貝一個物理對象、流程、人、地方、系統和設備等。數字化的表示提供了物聯網設備在其整個生命周期中如何運作的元素和動態。數字雙胞胎將人工智能、機器學習和軟件分析與空間網絡圖相集成以創建活生生的數字仿真模型，這些模型隨著其物理對應物的變化而更新和變化。

 

代表企業：GE， Azure， Siemens， Honeywell， Emerson

 

8. 數據安全

 

由于物聯網的連接方式并不相同，且規模較大，在這一需求下，如何確保軟件不會被黑客破解或侵占，成為物聯網企業所思考的問題。但由于物聯網企業需要專注于自身專業的方向，并不能實時考慮安全問題。為此，物聯網數據安全通常交由其他企業從事。

 

代表企業：Cloud Vendor Solutions， Palo Alto Networks

 

9. FaaA(函數即服務)

 

函數即服務提供的是計算能力。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之上，函數即服務把計算能力進行了進一步抽象。

 

代表企業：AWS Lamda， IBM OpenWhisk， Google Cloud Functions

 

10. 深度學習

 

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，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、圖像和聲音等數據。 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，遠遠超過先前相關技術。

 

代表企業：TensorFlow， Apache Mahout， Caffe， Deepmind， CuriousAI

 

寫在最后

 

隨著物聯網產業的發展，這些技術逐步在物聯網產業中應用，但不可置否的是，目前有些技術并未完全實現應用或實戰。但隨著物聯網的普及，這些技術會逐步應用在人們的日常生活之中，從而更好的服務于物聯網企業，為用戶提供更為穩定和安全的服務。