物联网的网络管理技术开发

物联网并不是新的事物。不论称为物联网或者是传感网,物联网的基本组成可以看成为传感器网络接入互联网构成,当然也有仅仅是传感器网络组成的简单的物联网系统。但是总的来说,物联网有许多新的特点。这些特点导致物联网对于其网络的管理有新的要求。因此电信网和互联网传统的网络管理的五大功能,在物联网时代已经感到滞后而难以适应。

物联网的网络结构及其特点

物联网开发

物联网是一种传感器网加上互联网的网络结构。传感器网作为末端的信息拾取或者信息馈送网络,是一种可以快速建立,不需要预先存在固定的网络底层构造(infastructure)的网络体系结构。物联网,特别是传感网中的节点可以动态、频繁地加入或者离开网络,不需要事先通知,也不会中断其他节点间的通信。网络中的节点可以高速移动,从而使节点群快速变化,节点间的链路通断变化频繁。传感器网络这些使用上的特点,导致物联网或者是传感网具有如下几个特点:

(1)网络拓扑变化快。这是因为传感器网络密布需要拾取信息的环境之中,独立工作。因为传感器数量大,设计寿命的期望值长,结构简单。但是实际上传感器的寿命受环境的影响较大,失效是常事。传感器的失效,往往造成传感器网络拓扑的变化这一点特别在复杂和多级的物联网系统中表现突出。

(2) 传感器网络难以形成网络的节点和中心传感器网的设计和操作与其他传统的无线网络不同,它基本没有一个固定的中心实体。在标准的蜂窝无线网中,正是靠这些中心实体来实现协调功能而传感器网络则必须靠分布算法来实现。因此,传统的基于集中的HIR和VIR的移动管理算法以及基于基站和 MSC的媒体接入控制算法,在这里都不再适用。

(3) 传感器网络的作用距离一般比较短。传感器网络其自身的通信距离一般在几米、几十米的范围。例如射频电子标签 RFID 中的非接触式 IC卡阅读器和应答器之间的作用距离,密耦合的工作环境是二者贴近,近耦合的工作距离一般小于 10mm。疏耦合的工作距离也就在 50 m 左右。有源的RFD例如电子自动交费系统 ETC 其工作距离在至数米的范围。

(4) 传感器网络数据的数量不大。物联网中传感器网络是前列的信息采集器件或者设备。由于其工作特点,一般是定时、定点、定量的采集数据并且完成向上一级节点传输。这一点与互联网的工作情况有很大的差距。

物联网的网络管理技术开发

(5) 物联网网络对数据的安全性有一定的要求。这是因为物联网工作时一般少有人介入,完全依赖网络白动采集数据和传输、存储数据,分析数据并且报告结果和应该采取的措施。如果发生数据的错误,必然引起系统的错误决策和行动。这一点与互联网并不一样。互联网由于使用者具有相当的智能和判断能力。所以在发生网络和数据的安全性受到攻击时,往往可以主动采取措施。

(6) 网络终端之间的关联性较低。使得节点之间的信息传输很少,终端之间的独立性较大。通常物联网的传感和控制终端工作时通过网络设备或者上一级节点传输信息。所以,传感器之间信息相关性不大,相对比较独立。

(7)网络地址的短缺性导致网络管理的复杂性。众所周知,物联网的各个传感器都应该获得唯一的地址,才能正常的工作。但是,恰恰是 IPv4 的地址数量即将用完,连互联网上面的地址也已经非常紧张,即将分配完毕。而物联网这样大量使用传感器节点的网络,对于地址的寻求就更加迫切。尽管 IPv6就是从这一点出发来考虑的。但是由于IPv6的部署需要考虑到与 IPv4的兼容,而巨大的投资并不能立即带来市场的巨大的商机。所以营运商至今对于 IPv6的部署一直是小心谨慎。目前还是倾向于采取内部的浮动地址加以解决。这样更加增加了物联网管理技术的复杂性。

出处 南京邮电大学学报(自然科学版)

原标题 物联网管理技术的研究和开发

作者 张顺颐 宁向延

参考资料

https://www.hooketech.com/iot-development.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/594584.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

算法与数据结构之数组(Java)

目录 1、数组的定义 2、线性结构与非线性结构 3、数组的表现形式 3.1 一维数组 3.2 多维数组 4、重要特性:随机访问 5、ArrayList和数组 6、堆内存和栈内存 7、数组的增删查改 7.1 插入数据 7.2 删除一个数据 7.3 修改数组 7.4 查找数据 8、总结 什么…

面试数据库八股文十问十答第五期

面试数据库八股文十问十答第五期 作者:程序员小白条,个人博客 1)介绍一下 MySQL8 的新特性 Window Functions: 提供了对查询结果进行窗口化处理的功能,例如使用 ROW_NUMBER() 进行分页。Common Table Expressions (CT…

MongoDB聚合:$facet

对输入的文档执行多个聚合管道,在输出结果中,每个子管道一个字段,字段值是一个文档数组。 $facet可以在一个阶段创建多面聚合,横跨多个维度或方面来描述数据特征。多面聚合可提供多个过滤器和分类指导数据浏览和分析。 $facet 阶…

Debezium日常分享系列之:Debezium2.5版本之connector for JDBC

Debezium日常分享系列之:Debezium2.5版本之connector for JDBC 一、概述二、JDBC 连接器的工作原理三、使用复杂的 Debezium 变更事件四、至少一次交付五、多项任务六、数据和列类型映射七、主键处理八、删除模式九、幂等写入十、Schema evolution十一、引用和区分大…

视频监控可视化云平台EasyCVR智能视频技术优势分析

TSINGSEE青犀视频安防视频管理系统EasyCVR视频智能融合共享平台,是一个支持Windows/Linux(CentOS ubuntu)/国产化系统的视频管理平台。平台可以支持多协议接入,通过视频应用引擎将多种格式的视频数据转换为统一的视频流数据,支持无插件H5直播…

RK3568平台 input输入子系统

一.input子系统简介 Input 子系统是管理输入的子系统, 和 pinctrl 和 gpio 子系统一样, 都是 Linux 内核针对某一类设备而创建的框架。 input 子系统处理输入事务, 任何输入设备的驱动程序都可以通过 input 输入子系统提供的接口注册到内核&…

Java虚拟机介绍

JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚拟出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟计算机的各个功能来实现的。Java语言的一个非常重要的特点就是与平台的无关性。而使用Java虚拟机是实现这一特点的关键。每个Java虚拟机都着一个清晰的任务&#x…

用通俗易懂的方式讲解大模型:在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型

大语言模型(LLM)的量化技术可以大大降低 LLM 部署所需的计算资源,模型量化后可以将 LLM 的显存使用量降低数倍,甚至可以将 LLM 转换为完全无需显存的模型,这对于 LLM 的推广使用来说是非常有吸引力的。 本文将介绍如何…

Flume基础知识(三):Flume 实战监控端口数据官方案例

1. 监控端口数据官方案例 1)案例需求: 使用 Flume 监听一个端口,收集该端口数据,并打印到控制台。 2)需求分析: 3)实现步骤: (1)安装 netcat 工具 sudo yum …

SVN服务端的下载、安装

地址 : Apache Subversion Binary Packages 下载 点击 VisualSVN 安装 都是点击 next 点击next ,即可安装成功

SpringBoot学习(三)-员工管理系统开发(重在理解)

注:此为笔者学习狂神说SpringBoot的笔记,其中包含个人的笔记和理解,仅做学习笔记之用,更多详细资讯请出门左拐B站:狂神说!!! 本文是基于狂神老师SpringBoot教程中的员工管理系统从0到1的实践和理解。该系统应用SpringB…

B端产品经理学习-需求挖掘

B端产品需求挖掘 目录 识别和管理干系人 决策人和负责人需求挖掘 针对用户进行需求挖掘 用户访谈结果整理 B端产品的需求来源是非常复杂的,要考虑多个方面;如果你是一个通用性的产品,要考虑市场、自身优劣势、干系人。而定制型B端产品会…

uniapp:签字版、绘画板 插件l-signature

官方网站:LimeUi - 多端uniapp组件库 使用步骤: 1、首先从插件市场将代码下载到项目 海报画板 - DCloud 插件市场 2、下载后,在项目中的uni_modules目录 3、最后 没有其它步骤,直接官网代码复制到vue文件中就可以了&#xff0c…

综合跨平台全端ui自动化测试框架Airtest——AirtestIDE录制微信小程序脚本教学

前言 有在自动化测试领域的小伙伴应该都知道,app和小程序自动化这一类的自动化测试在实际操作中有时候很棘手让人心烦,动不动就是用appium写代码脚本维护什么的,不仅步骤繁琐,环境配置方面也是繁琐无比,动不动就与客户…

mysql在left join后的where条件里过滤join表将变为inner join

sql1:此时是正常的左连接 select user.name,dept.dept_name from user left join dept on dept.id user.dept_id and dept.is_deletedN where user.is_deleteN此时将返回全部user并附带所属的单位(有可能有些user没有dept) 那假如想查出单位…

策略模式+责任链模式配合Nacos实现参数校验链

1、业务场景 在SpringBoot项目中,针对接收的参数信息,根据需求要进行以下校验: 校验客户的apikey是否合法;校验请求的ip地址是否是白名单;校验短信的签名;校验短信的模板;校验手机号的格式合法…

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-1+2课程介绍+电路系统建模、基尔霍夫定律

本文仅供学习使用 本文参考: B站:DR_CAN Dr. CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-12课程介绍电路系统建模、基尔霍夫定律 1. 课程介绍2. 电路系统建模、基尔霍夫定律 1. 课程介绍 2. 电路系统建模、基尔霍夫定律 基本元件: 电量 库伦&…

多模态——旷视大模型Vary更细粒度的视觉感知实现文档级OCR或图表理解

概述 现代大型视觉语言模型(LVLMs),例如CLIP,使用一个共同的视觉词汇,以适应多样的视觉任务。然而,在处理一些需要更精细和密集视觉感知的特殊任务时,例如文档级OCR或图表理解,尤其…

前缀和算法 -- 寻找数组的中心坐标

个人主页&#xff1a;Lei宝啊 愿所有美好如期而遇 本题链接 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 输入描述 给定一个数组&#xff0c;接口为int pivotIndex(vector<int>& nums) 输出描述 我们以示例1为例画图解释&#xf…

十二、Seata的⾼可⽤

目录 11.1. mysql存储数据11.2 整合注册中心1、为什么要整合注册中心 &#xff1f;2、windows版seata整合nacos 11.1. mysql存储数据 11.2 整合注册中心 1、为什么要整合注册中心 &#xff1f; 现在我们只有⼀个seata 客户端配置seata.service.grouplist.default127.0.0.1:8…