物联网架构

1  三层架构

        三层架构就像我们拿着一个设备,通过网络直接连接到服务器获取结果,步骤简单。

举个例子:智能家居的温度监控系统

1. 感知层(设备与传感器)

        在智能家居系统中,温度传感器被安装在家里的各个房间。传感器实时采集环境温度并将数据数字化。

  • 例子:家里的温度传感器每隔几分钟检测房间温度,并将数据采集到传感器设备中。
2. 网络层(数据传输)

        温度传感器通过家庭Wi-Fi连接到家里的网关,网关再将采集到的温度数据通过互联网上传到云端服务器。这里,数据传输使用了轻量级的MQTT协议来确保低带宽、高效传输。

  • 例子:温度传感器通过家庭Wi-Fi网络将采集到的数据传输到云端服务器,利用MQTT协议发布温度数据。
3. 应用层(结果展示)

        应用层是用户通过手机APP或者智能家居系统平台查看房间的温度数据,并根据需要进行温度调节。例如,如果温度过高或过低,用户可以通过手机APP发送控制命令来调节空调或加热器。

  • 例子:用户打开手机上的智能家居APP,查看家里的温度数据。发现某个房间温度过高,用户通过APP远程控制空调调节温度。

  • 感知层:负责数据采集,如传感器、RFID等。
  • 网络层:负责将数据从感知层传输到应用层,网络协议如MQTT、HTTP等。
  • 应用层:处理和展示数据,面向最终用户,提供智能服务。

2  五层架构

        五层架构在物联网系统中比三层架构更为细致和复杂,它包括感知层、网络层、数据层、应用层和业务层。通过这种架构,物联网系统能够高效地收集、传输、处理数据,并将其转化为业务决策和实际应用

  • 感知层:负责从设备、传感器等采集物理环境中的数据。
  • 网络层:通过通信网络(如Wi-Fi、5G、LoRa等)传输感知层采集的数据。
  • 数据层:存储、管理和分析从感知层传输的数据,通常包括数据库和大数据处理平台。
  • 应用层:为用户提供物联网服务和应用界面,数据的可视化与操作功能。
  • 业务层:基于数据层的分析结果进行业务逻辑处理和决策支持,推动业务的智能化运作。

举个例子:智能农业系统

1. 感知层(采集数据):
  • 在智能农业系统中,田地里安装了各种传感器,如温度、湿度、光照和土壤湿度传感器。
  • 功能:这些传感器实时采集土壤的湿度、温度和光照情况,将这些物理数据转化为数字信号。
2. 网络层(传输数据):
  • 感知层的数据通过NB-IoT(窄带物联网)或LoRa等低功耗广域网技术传输到数据中心。
  • 功能:网络层负责将采集到的农田数据安全、稳定地传输到后端的服务器或数据存储设备。
3. 数据层(存储和分析):
  • 传输来的数据被存储在云平台或本地数据库中,并由大数据分析工具进行初步处理和分析。
  • 功能:数据层负责存储和管理所有采集到的农田数据,并进行数据清洗、分类和基础分析。它还支持后续的数据挖掘和预测模型。
4. 应用层(提供服务):
  • 农场管理者通过手机或电脑上的应用程序查看田地的实时状态,包括土壤湿度、温度、光照等信息。
  • 功能:应用层为用户提供操作界面和功能,帮助农民通过应用程序查看数据、设置报警阈值,或远程控制灌溉系统。
5. 业务层(智能决策):
  • 基于数据层分析的结果,业务层会做出智能决策。例如,当土壤湿度低于设定值时,系统会自动启动灌溉设备。
  • 功能:业务层根据数据层的分析结果,执行具体的农业操作,如自动化灌溉,优化种植计划,以及预测天气对农作物的影响。它还可以帮助农场主进行决策,如何时施肥或收割。

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