iot基礎知識圖譜大全?數據收集對于物聯網IoT來說，是至關重要的一部分這些數據的收集必須能夠觸發及時以及有用的反饋與操作，尤其在高速自動化産線等工業IoT場景下，異常事件無漏報，命令下發以及及時應答将是IoT面臨的挑戰，下面我們就來說一說關于iot基礎知識圖譜大全?我們一起去了解并探讨一下這個問題吧!

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數據收集對于物聯網IoT來說，是至關重要的一部分。這些數據的收集必須能夠觸發及時以及有用的反饋與操作，尤其在高速自動化産線等工業IoT場景下，異常事件無漏報，命令下發以及及時應答将是IoT面臨的挑戰。

雖然在IoT概念範圍内處理信息非常重要，但是納秒級别的處理其實并不常見。為什麼還會需要納秒級别的信号處理呢？

不得不提的離散信号

了解離散信号（Discrete Signal）和事件（Event）之間的差異，能更好的幫助我們在企業部署物聯網應用的時候做出必要的取舍，弄明白為什麼像納秒級别這樣細粒度的信号收集如此重要。

“離散信号”：是在連續信号上采樣得到的信号。它是一個序列，這個序列的每一個值都可以被看作是連續信号的一個采樣。例如，安裝在大廈能源管理系統上的智能電表可以輸出連續的模拟信号，如電壓、電流和功率，并以非常精确的時間間隔和非常高的速率輸出測量值。

其實，離散信号在IoT中使用得很廣泛，我們常見的能源管理系統和行車軌迹這樣的系統就是這種情況。每個溫度、氣壓、濕度以及軌迹經緯度，這些數據都隻是一個特定時間點上的數據采樣，連續變化的特征（例如納秒精度的特征）由于采樣而損失掉了。

實際情況是實時連續信号收集會有大量的重複數據，例如車輛軌迹在車停在路邊的時候它的經緯度就是固定的，室内的溫濕度在沒有較大變化的情況下也是平穩的，數據基本一樣。怎樣在減少采樣次數的前提下，能夠精确表征實際情況是迫切要考慮的，畢竟節省IoT數據的存儲空間也是節省成本。比較實用的一種算法就是：旋轉門算法。（有興趣可以自行百度搜索，這是最簡單有效的線性拟合算法）

數據的精确采集有助于展現事物全貌

在智能電表的例子中，電壓損失以及電流抖動都可以看做是“事件”，隻要采集的精度足夠高就能把所有的事件無遺漏地發掘出來。

從離散信号中抽象出的特定事件序列是有效處理分析的關鍵。無論IoT應用是進行實時處理和事後分析，還是預測和測試假設的場景，了解事件的順序都是至關重要的。團隊應該知道首先發生了什麼，最後發生了什麼。如果兩件事同時發生，它是完全在同一時間發生，還是一件事發生在另一件事之前或之後。

如果通過捕捉到十幾秒的級别或聚合到分鐘級别來模糊計時精度，就可能在失去精度的背景下，無法正确理解現實真實的情況 —— 有些行業，納秒精度很重要，事情以光速發生。

如果IoT是要通過多個微服務系統生成需要排序的數據，那麼在這些系統之間精确同步時間到毫秒是一個很大的挑戰。金融和電信系統已經開發出了在獨立計算機上産生的離散信号的事件排序，現在可以精确到亞毫秒。

不得不談ROI

最後還是談一談立足于項目本身的投入産出比。

對于技術人員來說，會陷入一個細節魔咒，對極緻的追求會更為興奮（不計代價地投入換來突破）。但是，任何事情都有一個投入産出的最大效益，過猶不及。如果項目預算足夠的情況下，IoT采集再怎麼極緻都不為過。

一定要明确物聯網的價值在于“場景”和“數據”，一切的連接和采集，都要忠于場景和通過數據進行的洞察，在某些場景裡30秒采集一次數據就能滿足，就完全沒有必要采用秒級的采集，在能耗、存儲、數據處理方面都不合算，所以并不一定需要投入幾百萬的投入才能做成IoT平台，一定要立足于場景。

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