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一圖了解Watson、AWS、Azure國外三大物聯網平臺

2017-06-27 11:44:27 來源:51cto 熱度:
中國物聯網行業憑借其標準進化、技術提升和國家政策扶持成為國家重點發展戰略性新興產業之一,作為全球最大的物聯市場,漸漸的形成特有的核心生態。國外眾多的企業看好中國物聯網市場發展的潛力,開始提前部署國內市場。如說前半段是網絡的普及,那后半段將是讓所有的物品也都能夠聯上物聯網。
 
物聯網生態體系四大領域對應不同的廠商,分別為設備制造、物聯網平臺、應用和業務。IBM憑借Watson強大人工智能入住中國物聯網領域,IBM Watson物聯網平臺的落地,將會給中國物聯網行業注入新鮮的血液。接下來由51CTO記者帶領開發者們初探Watson、AWS、Azure國外三大物聯網平臺,讓大家對這三家平臺的定位、鏈接、管理、安全等主要功能等有個初步的了解。
 
一:初步了解Watson、AWS、Azure國外三大物聯網平臺
 
 
二:Watson、AWS、Azure國外三大物聯網平臺解析
 
定位——Watson、AWS、Azure
 

 
Watson IoT Platform 的體系結構
 
IBM  Watson物聯網平臺可提供對 IoT 設備和數據的強大應用程序訪問,可幫助用戶快速編寫分析應用程序、可視化儀表板和移動 IoT 應用程序。可執行強大的設備管理操作,并存儲和訪問設備數據,連接各種設備和網關設備。平臺通過使用 MQTT 和 TLS,提供與設備之間的安全通信。
 
 
AWS IoT 托管云平臺
 
AWS IoT 是一款托管的云平臺,使互聯設備可以輕松安全地與云應用程序及其他設備交互。可支持數十億臺設備和數萬億條消息,可對這些消息進行處理并將其安全可靠地路由至 AWS 終端節點和其他設備。借助平臺用戶的應用程序可以隨時跟蹤所有設備并與其通信,即使這些設備未處于連接狀態也不例外。
 
Azure IoT 中心是一項完全托管的服務,可在數百萬個 IoT 設備和一個解決方案后端之間實現安全可靠的雙向通信。可提供可靠的設備到云和云到設備的大規模消息傳送,可使用每個設備的安全憑據和訪問控制來實現安全通信,可廣泛監視設備連接性和設備標識管理事件,平臺還包含最流行語言和平臺的設備庫。
 
連接——Watson、AWS、Azure
 
Watson IoT Platform Connect 是任何 Watson IoT Platform 服務的起始點。連接設備、創建應用程序、控制設備以及與第三方服務交互全部通過 Watson IoT Platform Connect 實現。通過使用網關,可將設備連接到平臺,網關設備集成了設備功能和應用程序功能。通過組合設備管理 API 以及設備上安裝的設備管理代理程序,提供了設備管理功能。平臺中還可構建第三方服務集成,如對 The Weather Company 天氣位置服務(可用于查找設備所在位置的當前天氣)的支持。
 
AWS IoT 提供有 SDK,以幫助用戶連接硬件設備或移動應用程序。利用 AWS IoT 設備 SDK,用戶設備可以使用 MQTT、HTTP 或 WebSockets 協議連接和驗證 AWS IoT 并與之交換消息。 平臺設備網關支持設備安全高效地與 AWS IoT 進行通信。設備網關可以使用發布/訂閱模式交換消息,從而支持一對一和一對多的通信。憑借此一對多的通信模式,AWS IoT 將支持互連設備向多名給定主題的訂閱者廣播數據。
 
Azure IoT設備將遙測數據(例如抽水站的傳感器讀數)發送到云終結點以進行存儲和處理。在預測性維護方案中,后端可以使用傳感器數據流來判斷特定的泵何時需要維護。設備可以通過讀取來自云終結點的消息,接收和響應云到設備的命令。設備還可以直接與云網關終結點通信;如果設備無法使用任何云網關支持的協議,則可以通過中間網關進行連接。
 
管理——Watson、AWS、Azure
 
IBM  Watson物聯網平臺的管理順序為:首選鏈接設備、網關、應用程序、Cloudant 歷史服務、 Message Hub 歷史服務,之后創建模式,管理用戶的訪問權、用戶、應用程序和網關角色,最后集成外部服務和區塊鏈。
 
AWS管理控制臺提供了基于 Web 的界面,以便訪問和管理所有 AWS IoT 資源。可通過 AWS CLI 和 AWS SDK 實現對 AWS IoT 的編程訪問。
 
通過 Azure 門戶管理 IoT 中心,順序依次為創建 IoT 中心、更改 IoT 中心的設置、消息傳送、文件上載、定價和縮放、刪除 IoT 中心。
 
安全——Watson、AWS、Azure
 
作為基于云的服務,IBM  Watson物聯網平臺嵌入了安全性作為其體系結構的重要方面。針對保護組織數據,重點有以下四方面:
 
合規性:用于為安全性設置基準的外部標準。 認證:確保正嘗試訪問您組織信息的用戶、設備或應用程序的身份。 授權:確保用戶、設備和應用程序有權訪問您組織的信息。  加密:確保數據僅可由授權方讀取,無法進行攔截。
 
AWS IoT 在所有連接點處提供相互身份驗證和加密,因此,絕不會在無可靠身份的設備和 AWS IoT 之間交換數據。AWS IoT 支持 AWS 身份驗證方法(稱為“SigV4”)以及基于身份驗證的 X.509 證書。還支持用戶移動應用使用 Amazon Cognito 進行連接,Amazon Cognito 將負責執行必要的操作來為應用用戶創建唯一標識符并獲取臨時的、權限受限的 AWS 憑證。
 
Azure IoT 中心可連接、監視并控制數百萬在各種操作系統和協議上運行的 IoT 資產,以通過 Azure IoT 中心快速開始你的物聯網項目。如果需要,控制特定設備的訪問權限以保持系統的完整性。借助這些資產建立可靠的雙向通信(即使間歇性連接),以便分析傳入的遙測數據并根據需要發送命令和通知。利用每設備身份驗證,通過合適的憑據與設備通信,提升 IoT 解決方案的安全性。
 
數據——Watson、AWS
 
IBM  Watson物聯網平臺針對數據部分可使用板和卡可視化實時數據,可使用云分析,指定基于實時設備數據并且在滿足條件時將觸發警報和可選操作的規則條件。 可通過邊緣分析,將分析規則觸發過程從云移至支持邊緣分析的網關,通過執行靠近設備的分析處理,可顯著降低上傳到云的設備數據流量。
 
使用AWS IoT,可以連續地消化、過濾、轉換和路由互聯設備流式傳來的數據。可以根據這些數據采取操作并路由它們,以做進一步的處理和分析。
 
開發——Watson
 
IBM  Watson物聯網平臺提供的內容和樣本可幫助用戶在平臺組織內構建應用程序和集成設備,還可針對應用程序、設備和網關進行開發。
 
物聯網解決方案——Watson、Azure
 
IBM Watson 物聯網平臺解決方案包含分析、連接、信息和風險的管理,細節如下:
 
 
分析:從海量物聯網數據中獲得洞察,作出智慧決策,優化運營。應用實時分析,監視當前狀況,作出相應的響應。對結構化和非結構化數據進行認知型分析,了解狀況,通過各種選項進行推理,并隨著情況的不斷變化進行學習。 連接:將各種設備(小到芯片,大到智能家電)輕松連接到應用和行業解決方案。執行設備管理功能,通過基于云的服務實現擴展,然后利用豐富的分析功能,獲取洞察并實現組織轉型。 信息管理:利用IBM Watson 物聯網平臺和區塊鏈,智能地轉換和存儲物聯網數據。從各種數據源和平臺獲取數據,然后使用豐富的分析功能提取重要價值。 風險管理:使用豐富的儀表板功能和高級警報功能,管控風險,獲得整個物聯網境中的洞察。通過單個控制臺,根據通知采取行動,發現企業環境中任何位置發生的事件。
 
 
上圖顯示了典型的Azure IoT 解決方案體系結構。該關系圖未包含任何特定 Azure 服務的名稱,但介紹了常規 IoT 解決方案體系結構中的重要元素。在此體系結構中,IoT 設備收集其發送到云網關的數據。云網關讓其他后端服務可通過儀表板或其他呈現設備,從數據傳遞到其他企業運營應用程序或操作員的位置處理數據。
 
應用場景——Watson、Azure
 
IBM Watson 物聯網可應用在住宅、汽車、 零售、電子、建筑等行業。 通過 Watson 物聯網,您可以提高運營績效、改進客戶體驗、引領行業變革、拓展組織專業技能、提升環境領導力。像物聯網聲學分析、物聯網多傳感器綜合分析、央視網騎行天路數據直播等這些均是Watson 物聯網的使用案例。
 
使用 Azure 服務實現此 IoT 解決方案體系結構時,Azure IoT 中心是重要的構建基塊。IoT 套件可針對特定 IoT 方案提供此體系結構的完整端到端實現。例如:遠程監視解決方案讓用戶能夠監視設備的狀態,例如自動販賣機。預見性維護解決方案可幫助預測設備的維護需求(例如遠端抽水站的水泵),以及避免意外停機。
 
寫在最后,IBM  Watson物聯網平臺分析解決方案亮點頗多:如Watson 自然語言處理,可以自動將詞匯與用戶的含義和意圖相聯系,并與其他數據源相關聯,從而使具體的解決方案在互動時具備上下文關聯。如Watson 機器學習,可以自動執行數據處理,并根據已知的優先級對數據劃分等級。機器學習可應用于物聯網數據,自動了解當前出現的各種狀況、可能出現的趨勢以及在問題出現時的應對措施。如Watson 視頻和圖像分析,可以監視來自視頻源和圖像快照的非結構化數據,確定視頻數據中的場景和模式。相應的 APP 可將此數據與機器數據相組合,更深入地了解過去的事件和即將出現的情況。如Watson 文本分析,可以挖掘非結構化的文本數據,包括來自呼叫中心的文字記錄、技術人員維護日志和博客評論,以便從這些來源的海量數據中發現相關性和模式。

責任編輯:吳一波

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