物联网十大技术，你了解吗？

随着物联网产业的兴起，物联网产业呈现出百花齐放的态势，特别是在近几年，由于各项技术的成熟应用，物联网产业逐渐走向稳定而成熟的环境。

但对于物联网产业的从业人士而言，在物联网领域中却不得不了解十个关键词，通过这十个关键词，从而能更好的构建物联网产业。

1、云计算

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

代表企业：亚马逊AWS、微软Azure、阿里云

2、物联网平台

随着物联网产业的发展，越来越多的企业参与其中，产品也逐步走向零碎化、碎片化的发展。在这一过程中，物联网系统将变得越来越复杂，数量也成倍增加，其对系统的负担将逐步增加，同时也对开发人员提出了极为强烈的需求。

如果单一的依靠企业自身发展，并不能有效解决这些问题，而最为有效的解决方案则是，让其他企业提供相关的物联网平台，从而基于平台特性以及企业自身需求，从而打造出符合物联网企业发展需求的物联网平台。

代表企业：AWS IoT，Microsoft Azure IoT，中移物联网

3、边缘计算

由于物联网的特征，大量前端感知设备被铺设在各个区域，如果通过无线／有线传输到云端处理，则可能遇到延迟或其他问题。同时，由于用户的个人需求，部分企业并不希望把数据上传云端，在这一需求下，通过边缘计算，能有效对各项数据进行智能化处理，从而快速满足用户的需求。

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

4、物联网数据分析

如何更好的管理各个物联网设备，通常是对物联网设备自行反馈的数据进行分析，而这些数据通常是：状态、故障信息、错误代码、运行情况等。

代表企业类型：Cloud vendor solutions， Hortonworks Dataflow， SAS， Software AG

5、机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

代表企业：Uptake，Sparkcognition，Senseye

6、软件容器

软件容器技术不仅简化了软件架构和开发流程，更有助于物联网应用的发展，为世界带来巨大改变。

与虚拟机技术不同的是，该技术拥有独立的用户空间，可以实现快速部署。在同一台宿主机上可以同时运行多个容器，每个容器内部可以运行一个或者多个应用程序，而容器之间由于相互隔离，并不会影响到彼此的稳定性和安全性。

运维工程师只需掌握容器的使用和管理方法，而软件工程师只需专注于容器中运行的程序代码，这样可以缩短应用系统从编码、测试、部署、上线的周期，让应用程序更具备可移植性，易构建，易协作。

代表企业：Docker， Kubernetes， OpenShift

7、数字化双胞胎

数字化双胞胎技术最早由美国国防部提出，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。

数字化双胞胎是指以数字化方式拷贝一个物理对象、流程、人、地方、系统和设备等。数字化的表示提供了物联网设备在其整个生命周期中如何运作的元素和动态。数字双胞胎将人工智能、机器学习和软件分析与空间网络图相集成以创建活生生的数字仿真模型，这些模型随着其物理对应物的变化而更新和变化。

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

8、数据安全

由于物联网的连接方式并不相同，且规模较大，在这一需求下，如何确保软件不会被黑客破解或侵占，成为物联网企业所思考的问题。但由于物联网企业需要专注于自身专业的方向，并不能实时考虑安全问题。为此，物联网数据安全通常交由其他企业从事。

代表企业：Cloud Vendor Solutions， Palo Alto Networks

9、FaaA（函数即服务）

函数即服务提供的是计算能力。原有的计算能力，无论是容器也好，虚拟机也好都承载在一定的操作系统之上，函数即服务把计算能力进行了进一步抽象。

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

10、深度学习

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

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

写在最后

随着物联网产业的发展，这些技术逐步在物联网产业中应用，但不可置否的是，目前有些技术并未完全实现应用或实战。但随着物联网的普及，这些技术会逐步应用在人们的日常生活之中，从而更好的服务于物联网企业，为用户提供更为稳定和安全的服务。