物联网面临着哪些挑战

物联网面临着哪些挑战,第1张

联网设备已经在开始打造物联网,以仅仅几年前根本不可能的方式将用户与设备连接起来。

然而,很少有人停下来考虑:带来新的便利和奇迹的同时,物联网也可能会带来新的问题和顾虑,一些是技术方面的,另一些是社会或环境方面的。到目前为止,这些大多数新的问题和顾虑很少被普遍承认,不过有许多已经开始显现:

7 新的使用场合

还记得个人电脑首次出现时,被宣传用作存储食谱的地方吗还记得iPad发布时,许多文章提议该如何使用它吗与个人电脑和iPad一样,物联网也是那些热门概念之一,这是由于它具有的潜能,不是由于它能解决任何特定的问题。虽然如何使用物联网方面的例子通常涉及用来开关设备的定时器,但只有在智能设备遍地开花后,真正的用途才可能会出现。

这并不意味着物联网不会成功或不会彻底改变技术行业。然而,这确实意味着影响难以预料。唯一靠谱的建议就是,建议大家要预料到意外的情况。

6 需要开放标准

物联网包括许多使用自家规范的不同设备。在现阶段,这并不要紧,但是过不了多久,进一步的发展势必需要智能设备能够彼此通信。

不过,虽然物联网的大部分可能是用开源软件构建的,但是通用标准和协议落后于智能技术的发展。现有的为数不多的项目往往针对某项技术,比如Eclipse物联网,而且往往专注于将现有的标准或协议应用于智能设备,而不是针对物联网的新需求来开发。要是没有更大程度的合作,物联网的发展就会偏慢。

5 能源需求

几年前,Gartner预测,到2015年使用的智能设备将多达49亿个,比2014年增加30%。到2020年,Gartner估计,智能设备的数量将达到250亿个,每年增长100%。

伴随这种增长的将是能源需求也会随之增加,增幅与互联网带来的需求相当。2012年,支撑互联网的数据中心估计每年耗电量达到300亿瓦――这足以为一座中型城镇供电,而物联网需要的耗电量可能更大。

即便有了经过改进的电池,以及像太阳能和风能这些绿色能源,仅仅满足需求还是会很困难。然而,加上能源浪费和污染物等问题,为物联网供电本身在今后十年将成为一个重大的社会问题。

4 废物处置

由于有计划的废弃,光美国每年就要产生5000万吨的电子废物(处置掉的电脑、电话和外设)。由于中国和印度等国家继续工业化,加上物联网接入网络,这个问题只会日益严峻。与此同时,只有不到20%的电子废物被回收;尽管有《巴塞尔公约》,其余电子废物大部分继续被运往海外的发展中国家,废物在不安全的工作环境下被利用。

智能设备并没有引起电子废物,但假设它们采用与如今计算机一样的方式来制造,寿命只有短短几年,它们似乎可能会让这个问题严重两三倍。

3 存储问题

存储智能设备生成的信息会加大物联网带来的能源需求。相比智能设备的庞大需求,像谷歌这样单单一家公司的需求相形见绌。谷歌已经拥有无数的服务器集群,每个服务器集群占地数万平方英尺。

然而,场地要求只是问题的一方面。智能设备生成的数据大多数只是暂时用来发送信息到设备,并不需要存储起来。其他数据(比如设备定时器)可能通常最多只需要存储一两个星期。

然而,由于这些信息随时可用,将这海量信息的一部分存储更长一段时间的需求会随之加大。因而,就需要制定政策,规定存储哪种类型的信息、存储多久――更不用说谁可以访问,以及制定的任何一般性政策允许有什么样的例外。

2 缺乏隐私

物联网有可能蕴含关于谁在使用它的大量信息。智能手机已经可以受到跟踪,智能设备表明在未来,政府可以为人口普查信息补充智能设备的输出信息,厂商可以高效地收集关于你习惯的信息,那样它们就能让Facebook对你兴趣和购买习惯的深入了解显得微不足道。

另外设想一下,政府部门通过你的智能设备对你实施跟踪,或者你的设备在法庭上被用来对付你。

这些可能是可怕的场景。由于许多国家争论智能设备用户到底保留哪些隐私权、放弃哪些隐私权,可以预计,物联网会带来众多的法律先例和集体诉讼。

1 缺乏安全

在面临为用户提供便利还是安全这道选择题时,厂商几乎无一例外地会选择便利。即使在这个早期阶段,物联网也不例外。路由器、卫星接收器、网络存储系统和智能电视等基本设备已经极其容易中招,2015年就报道了首起攻击汽车得逞的事件。这类报道势必会引起公众呼吁要敲响警钟,但是同样不可避免的是,实际行动少之又少。

无论如何,不管一个设备可能有多安全,可以保证用户会移除大部分安全机制。比如说,我最近买了一只路由器,允许访问存储在我电脑上的配置文件的默认登录用户名和密码居然是“admin”和“password”。

同样,马修·加勒特(Matthew Garrett)最近在2016年3月份的一篇博客(>

现在设想一下,不远的将来会有数十亿个设备,这类情况到时会何等严峻。突然,我们目前缺乏安全和隐私与一旦物联网启动并运行起来,我们可能面临的严重势态相比似乎微不足道。

发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司:发掘科技

选择物联网平台是一项关键决策,会对企业产生多方面影响。这篇文章列出了帮您选择合适物联网平台的几个要点。
可扩展性
数据增长越多,处理起来就越困难,这需要立即处理。当公司能够处理大量数据时,机器学习算法可以帮助获得更好的商业智能,这反过来又可以帮助做出更好的决策。因此,可扩展性变得很重要。为了将机器学习算法应用于大量数据,您需要首先找到一个物联网供应商来帮助获取这些数据。因此,选择物联网供应商的决定变得至关重要。随着大量数据的出现,与硬件和数据安全相关的成本和风险也随之增加。如果您从一开始就没有连接数百万台设备,这并不重要,重要的是要确保您的物联网平台能够处理数据负载。
在寻找供应商时,您需要考虑平台的可扩展性和平台的最佳性能。可扩展的物联网平台允许您连接到数百万台设备,这些设备具有不同的技术要求,并在不危及质量和效率情况下使用数据提供洞察力。
协议支持
长期以来,M2M通信和工业自动化已经存在。借助数据驱动的运营洞察,物联网使工业自动化成为一个更好、更精确的领域。为了提供完整的自动化体验,物联网平台需要支持传统和新兴协议。此外,物联网平台还应该提供协议转换。基于SCADA的RTU和PLC仍有在现有平台上实现自动化的趋势。BACnet、Modbus和CANBUS的使用在通信设备中也很常见。
定价模式
平台提供商应该有透明的定价政策。当心那些提供特惠价格的供应商,当您注册时,他们会提高价格。
如果您选择订阅模式,则可以支付订阅定价的费用。如果您要销售硬件,那么您可以选择带有许可证的平台选项,以便将其包含在开发成本中。
云基础设施
寻找能够提供适合您当前IT环境的物联网平台供应商,并托管在本地。与单一方法相比,混合云方法已经证明是成功的。混合云的最佳之处在于它能提供良好的访问性,使用此选项的公司可以方便快捷地访问私有云和公共云。
结论
随着技术的进步,物联网将改进我们彼此的互动方式,以及全球经济的运行模式。要取得成功,需要一个可扩展的集成平台。物联网机器学习也有利于根据我们的需求塑造我们的环境。
在选择物联网平台时,需要向供应商提出您的需求和限制条件,这一重要步骤将有助于做出更有针对性的决策。

所谓的“能源物联网”,其实就是天合光能提出一种新概念,是用智能技术把发电、储能、配电、用能和控制结合起来构建一个新的能源互联网体系,是一种新兴概念。可以应用到很多领域,达到储能、用能、节能的效果。他们在能源物联网的运用上已经有不少成功的案例。比如和西门子的合作,和重庆南川工业园的合作等,详细的内容可以到天合光能官网了解一下。

整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析,进行抽取出来的知识点,涉及到的范围会比较广泛,适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用(C端)、产业互联网应用(B端,仅提及部分内容,不会过多说明)、运营、数据分析的有比较整体了解的人群,深度为浅或适中。

整个平台通常会包含四大部分: 物联网开发平台+(智慧生活应用 、产业互联应用)+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章,我都会围绕这四大部分展开。

一、 物联网开发平台 :设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组,实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理,实现设备智能、设备场景控制等,并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。

二、 智慧生活应用  。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括:设备控制(家、房间)、场景、内容(图文、视频、直播)、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。

三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后,对各个领域造成的冲击,通过物联网平台系统,对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控,满足各种业务场景,并延伸出一些新的玩法和新的模式,让业务和场景变得更加智能和可控。

三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建,通过市场活动,用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理,通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。

四、 数据分析 ,基于应用端(App、设备)的用户行为、 *** 作进行数据采集(采集的数据存储在数据中台)、数据分析,并通过多维度的用户标签管理,打造出全维度、多层次的用户画像;通过构建指标体系,结合用户属性、用户标签,构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://www.outofmemory.cn/dianzi/13445910.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-08-08
下一篇 2023-08-08

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存