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通過自動云分析更有效地利用環境傳感器數據

作者:貿澤電子,Mark Patrick時間:2020-05-12來源:電子產品世界收藏

物聯網(IoT)現已開始部屬實施,預計未來幾年將有數百億個節點投入運行。伴隨這些節點的快速推出和廣泛應用,其主要用途之一是監測多種重要環境參數,如溫度、空氣濕度、一氧化碳含量等。通過分析采集的數據,可以做出適當的決策,并確定要采取的行動。我們以一個化工廠為考慮對象,如果煙囪中某種氣體含量排出超過設定閾值,則可能需要降低當時的工藝活動水平?;蛘?,如果這可能是一個長期趨勢的跡象,則需要加以解決,可能所使用的加工設備需要維護,或者已達到壽命周期的終點,應該完全更換。

本文引用地址:http://www.954562.live/article/202005/412989.htm

重要的是需要找到一種有效方法,對集成到 IoT 節點網絡中的傳感器設備持續采集的大量數據進行深入分析,然后啟動適當的回應,但這些并非易事。在面對只有來自少數節點的數據時,可能不會帶來多大挑戰,但如果需要考慮工業控制或環境監測系統中的巨大數量傳感器,情況則完全不同,這同樣適用于各種可能的環境監測,如智能家居/建筑、工廠自動化、農業、智能城市等。

為了最大限度地提高效率和保持盡可能短的響應時間,有必要實施一種自動化的決策過程,這將要求采用更高級的算法。如果考慮到可能涉及IoT節點的絕對巨大數量,僅僅在數據庫上設立和存儲一組規則,然后交叉引用這些規則來處理收到的數據基本無效,這樣的配置可能很快就會顧此失彼。因此,需要采取一種更高級但又精簡的辦法。

一些人斷定Rete算法是解決該問題的關鍵。Rete算法最早是在20世紀70年代末開發,已經廣泛用于大量商業案例,這種算法的核心目標是提供一種模式匹配機制(pattern matching mechanism),由此可以快速將大量模式數據(例如IoT網絡現在開始生成的數據)與包含許多不同對象的數據庫進行比較。這樣可以避免數據迭代,在整個過程中,特定模式的狀態將保存在存儲器。這樣做的結果是,沒有必要重復回到以前采用的規則,從而加快了整個過程,使其比其它競爭方法更加高效。 

UrsaLeo公司基于云的分析軟件 能夠通過與Silicon Labs 的Thunderboard 2傳感器模塊和樹莓派 3B+(Raspberry Pi 3B+)(預裝有 Yocto Linux)一起運行來實施上述策略,它采用樹型規則架構進行模式匹配,而不是多次引用查找表,從而對采集的數據進行處理。這樣可確保做出更明智的決策,而不會給系統增加不必要的延遲。自定義顯示面板可以顯示已編譯數據集,也可以訪問和設置觸發以提醒操作人員,并可以在發生某些事件時進行人工干預。

通過使用直觀的基于視覺的編輯工具,可以建立一組完全符合特定應用需求的規則。每當接收到消息時,可以設置觸發,相反,也可以設定為在指定時間段內未收到消息,同樣也可以啟動觸發?;蛘?,為了進行長時間的監控,可以設定為定時啟動觸發(一小時、一天或一周后)。也可以定義地理圍欄規則(geo-fencing rule):當運動節點移動到給定區域時觸發。這種技術可用于將叉車保持在工廠車間的指定范圍內,或用于車隊管理和牲畜跟蹤等應用。此外,如果采集的數據值異常(例如數據值保持不變,或永久為零),則表示傳感器可能工作不正常,然后可以做出標記,以便指派工程師到現場進行任何必要的維修。

Thunderboard 2 模塊可以從已集成的大量傳感器中獲取環境數據信息,包括環境光、空氣質量、氣壓、相對濕度和溫度等,還可以添加氣體檢測功能。該模塊包括一個6軸慣性傳感器(用于空間定位)和一個霍爾效應傳感器(用于地理定位),隨附的樹莓派板可作為IoT網關(直接與Google云平臺端接)。由此,所有經過編譯的數據通過無線(Wi-Fi)或有線(以太網)連接傳輸回云端。根據應用場景,硬件可由USB或使用鋰離子電池供電。

這里采用的樹型架構意味著該系統完全可擴展,能夠處理網絡中任何可能數量的IoT節點連接,而不是局限于一定數量的節點。因此,每秒將可能需要處理數十萬個事件/警報。即便采用中型服務器,系統每秒也能處理 50萬條消息,如果使用高容量服務器,則可以處理100~200萬條消息。

通過結合使用高度優化的支持云的硬件和卓越的算法,處理IoT數據的方式將能夠比現在更加高效,更加節省時間,這將促進IoT部署的升級,使其可以支持數十萬個互連節點,從而能夠跨越許多不同的行業領域來實現該技術帶來的真正優勢。

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圖 1:UrsaLeo IoT 硬件,包括一個Thunderboard 2 模塊和樹莓派 3B+。



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