是什么让运动激活电灯开关这样的自动设备与IoT 上做同样事情的设备有所不同？一句话：数据。在IoT 连接的设备上，当传感器检测到运动，执行器打开灯时，这些动作就会被捕获为数据，并发送到云端或数据中心进行记录和分析。有数据，就需要有
IoT 建筑学 它告诉数据去哪里、使用什么格式、如何到达目的地以及根据这些数据采取什么行动。
在这篇博文中，我们将简要介绍IoT 架构，并探讨它如何引导数据流进出设备和数据中心。
数据流：从边缘到服务器/云
IoT 系统架构通常被描述为一个四阶段过程，在这个过程中，数据从连接到 "物 "上的传感器流经网络，最终进入企业数据中心或云进行处理、分析和存储。
在物联网中，"物 "可以是机器、建筑物甚至是人。IoT 架构中的流程也会以指令或命令的形式向另一个方向发送数据，告诉执行器或其他物理连接设备采取某些行动来控制物理流程。执行器可以做一些简单的事情，比如打开一盏灯，或者在检测到即将发生故障时关闭一条装配线。
让我们一个阶段一个阶段地回顾一下这个IoT 架构。
第 1 阶段：传感器和执行器
这一过程始于传感器和执行器，它们是监测（传感器）或控制（执行器）某些 "事物 "或物理过程的连接设备。传感器捕捉有关过程状态或环境条件的数据，如温度、湿度、化学成分、储罐中的液位、管道中的流体流量、装配线的速度等。
在某些情况下，传感器可能会检测到需要立即做出反应的情况或事件，以便执行器能够实时执行补救措施，例如调整流体的流速或工业机器人的动作。在这种情况下，传感器与分析/触发执行器之间需要非常低的延迟。为了避免数据往返服务器、分析数据以确定故障和向 "物体 "发送控制信号的延迟，这一关键处理过程是在靠近被监控或控制的过程中进行的。这种 "边缘 "处理可由模块上的系统（SOM）设备执行，例如 Digi ConnectCore® 模块 和/或 带 Python 的 Digi 蜂窝路由器。
第 2 阶段：互联网网关和数据采集系统
数据采集系统（DAS）收集来自传感器的原始数据，并将其从模拟格式转换为数字格式。然后，DAS 对数据进行汇总和格式化，然后通过无线广域网（如 Wi-Fi 或蜂窝网络）或有线广域网的互联网网关将数据发送到下一个处理阶段。
此时，数据量达到最大。数据量可能非常大，尤其是在工厂环境中，数百个传感器可能会同时收集数据。因此，数据也要经过过滤和压缩，以达到最佳的传输大小。
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第 3 阶段：预处理：边缘分析
IoT 数据经过数字化和汇总后，需要进行处理，以进一步减少数据量，然后再传输到数据中心或云。作为预处理的一部分，边缘设备可能会进行一些分析。在这一阶段，机器学习可以为系统提供反馈，并持续改进流程，而无需等待企业数据中心或云传来指令。这种类型的处理通常在靠近传感器所在位置的设备上进行，例如现场配线柜。
第 4 阶段：云或数据中心的深入分析
在流程的第 4 阶段，强大的 IT 系统可用于分析、管理和安全存储数据。这通常发生在企业数据中心或云端，在这里，来自多个现场站点/传感器的数据可以结合在一起，为整个IoT 系统提供更广阔的图景，并为 IT 和业务经理提供可操作的见解。一家公司可能在不同地区开展业务，IoT 数据进行分析，以确定主要趋势和模式，或发现异常情况。
在这一层面，特定行业和/或特定公司的应用程序可用于执行深入分析，并应用业务规则来确定是否需要采取行动。输入的数据可能会显示设备设置的理想变化或优化流程的其他方法，从而形成一个有利于不断改进的循环。第四阶段还包括将数据存储在数据仓库中，以便保存记录和进行进一步分析。
流程需要平台
除了四级IoT 架构外，还必须考虑IoT 平台，该平台提供各级之间的连接。平台结构定义了数据流量的具体细节。它决定了数据的去向以及每个阶段的处理量。IoT 平台可根据系统的专业化程度进行或多或少的定制。
例如，IoT ，世界上任何一个城市的路灯都可能非常相似，而用于制造医疗设备的 3-D 打印机上的传感器和执行器可能是独一无二的。
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