1 物联网简介
1.1 导言
十多年前，业内专家创造了物联网（IoT Internet of Things）这一术语。然而，它直到最近才得到广泛接受和普及。物联网一词指的是总体概念，即智能小工具能够检测和收集其周围环境的数据，然后通过互联网与他人共享这些数据，并以各种有趣的方式对这些数据进行分析和使用。
物联网的概念为"每个人"改善了"随时随地"的连接。在大多数情况下，物联网有望提供由高科技小工具、服务和协议组成的快速移动网络，远远超出简单的点对点数据交换。物联网连接的普遍性要求大量设备与互联网连接。预计到2025年，联网设备将达到309亿台。下图显示了物联网设备和非物联网设备增长的对比图：
当这些设备连接到网络时，每台设备都将获得一个不同的编号，即IP地址。然而，要处理各种各样的网络设备，就需要使用IPv6，而不是可用地址数量有限的IPv4。因此，IPv6对物联网的未来发展至关重要。
物联网有多种定义，涵盖现代生活的许多方面，从智能家居和城市到联网车辆和基础设施，再到个人追踪技术。它可以帮你计算家中的窗户、门、插座、灯、机器和空调的数量。
1.2 结构
在本章中，我们将学习以下主题：
- 物联网
- 概念框架
- 物联网的架构视图
- 物联网背后的技术
- 物联网的来源
1.3 目标
本章简要介绍了物联网的基础知识。阅读本章后，读者将能理解物联网的概念框架和架构。阅读本章后，读者可以了解支持物联网的技术以及物联网的不同来源。
1.4 物联网
自1999年物联网一词诞生以来，它已从一个抽象概念发展成为有形的现实。IP网络的普及、永远在线的数字环境的发展以及数据分析技术的成熟只是造成这一现象的部分因素。据预测，到2030年，物联网设备将达到近290亿台，比2020年的97亿台增加三倍。尽管物联网在不断发展，但它仍然是一个谜，尽管它有明显的优势，但人们对它的讨论却很笼统。下图显示了2022年至2030年全球物联网连接设备的预测数量：
物联网可定义为将互联网和其他网络连接扩展到各种传感器和设备（或称 "物"），使灯泡、门锁和通风口等看似不起眼的物品也具有更强的计算和分析能力。
物联网是由嵌入了电子设备、软件、传感器和网络连接的物理对象（设备、车辆、建筑物和其他物品）组成的网络，使这些对象能够收集和交换数据。物联网日益普及的主要因素之一是其互操作性。在物联网中，"物"通常指的是几乎所有配备了嵌入式硬件/软件和连接功能的物理对象，它们能够从周围环境中收集数据并与其他设备和网络交换数据。由于设备会对数据进行分析和处理，因此只需很少或无需人工干预即可完成任务。
联网设备数量的指数级增长推动了更复杂算法的发展，从而实现了更高程度的自动化，并对当前共享和分析的数据增加了新的洞察力。由于可连接的设备种类繁多，物联网为个人和整个企业带来了新的可能性。
要理解物联网的最终目标和潜力，可以采取两种截然不同的"以互联网为中心"和"以物为中心"的方法。以互联网服务为中心的方法被称为"以互联网为中心"，而"物"创造数据则是"以物为中心"设计的主要重点。在"以物为中心"的设计中，嵌入式电子设备是主角。以下是推动数字经济中物联网发展的几股力量：
- 创新、高效的移动、可穿戴或链接小工具。
- 因数据使用量大而突破移动网络限制的应用程序（App）。
- 新的平台即服务 (PaaS)、移动销售点和独立软件供应商平台将推动基于云的应用程序和依赖云中存储的资料的应用程序的开发。
- 移动视频就是新型应用的一个例子，它将对现有网络基础设施增加昂贵容量的需求产生重大影响。
设备演进、基于云的应用创新以及通信技术在各行各业的普及，保证了移动连接设备需求的指数级发展。这意味着，在未来十年内，对单个设备的整体和性能期望都将提高。
由于每个人都会根据自己的观点赋予物联网自己的含义，因此对该术语的多种不同解释并存。物联网的定义结合了互联网和物的概念。前者使物联网以网络为中心，后者则使物联网朝着融合在一起并最终形成单一设计的方向发展。
物联网指的是一个"由相互关联的物品组成的全球网络"，这些物品可以通过现有的数字通信手段进行特定处理。物联网的基本问题是，需要建立一个系统，既能可靠地识别单个物品，又能表示和存储它们之间传送的数据。
物联网的愿景是设计和开发一个在线互动平台，在这个平台上，实体物品将与物品或人员进行远程互动。如图所示，物联网也可定义为以下三个领域的交叉点：
- 互联网
- 物
- 语义
1.4.1 面向互联网的愿景
这一概念基于物理物体通过互联网相互通信和协作的理念。通过传感器可以对物体进行唯一识别，并持续跟踪它们的移动。具有计算能力的微型计算机基本上就是这些智能嵌入式物体。
1.4.2 面向物的愿景
物联网以"物"为导向的愿景侧重于与互联网连接的单个设备或"物"。这一愿景强调物联网生态系统中每个设备的重要性，以及它们为网络带来的独特功能。在以"物"为导向的愿景中，物联网网络中的每个设备都被视为具有自身特性（如传感器、处理能力和连接选项）的离散实体。这些设备可自主运行，收集数据并传输到其他设备或中心枢纽进行处理和分析。以"物"为导向的物联网愿景承认网络中单个设备的重要性，并强调互操作性和安全性的必要性。通过关注每个设备的独特功能，这一愿景能够创建更智能、更高效的物联网生态系统，为个人、企业和整个社会带来巨大利益。
1.4.3 面向语义的愿景
根据这种设想，传感器收集的信息量将是巨大的。因此，要对收集到的信息进行高效处理。对原始数据进行处理可使其统一并减少冗余，从而提高代表性和理解力。
物联网是一个以网络为导向的概念，从物的角度来看，它强调将智能设备或物体整合到一个单一的架构中（物是指 RFID 标签）。互联网协议（IP）是连接通过互联网交换数据的设备的事实标准，因此它是实现物联网的关键。
总之，物联网将连接大量事物，在数据表示、存储、连接、搜索和管理方面提出了严峻的挑战。物联网的海量数据问题将通过语义技术的出现得到解决。
1.5 概念框架
物联网是一个由设备和实物组成的网络，它允许多个设备从分散的地方收集数据，然后将这些信息传送到中央处理器，用于数据管理、获取、组织和分析。物联网的概念可以用一个等式来表示，如下所示：
物理对象 + 控制器、传感器和执行器 + 互联网 = 物联网。
从概念上讲，物联网由相互连接的设备和事物组成，可用以下等式表示：
收集 + 丰富 + 流 + 管理 + 获取 + 组织和分析 = 与数据中心、企业或云服务器连接的物联网。
上述公式是用于业务服务和运营的物联网概念框架。在此概念框架的基础上，甲骨文公司提供的物联网架构如图所示。这些是需要遵循的程序：
- 第1层，通过传感器从设备（物）本身收集信息，或通过互联网从物本身收集初步数据。智能传感器是一种与网关（具有计算和通信能力）进行通信的传感器。
- 第2层，信息通过网关的转码等过程得到改进。在信息从一方发送到另一方之前，必须先对信息进行编码或解码，这一过程称为转码。
- 第3层操作包括由通信子系统管理的数据流的传输和接收。
- 第4层设备管理、身份管理和访问管理子系统接收设备数据的阶段。
- 第5层，信息被收集到数据存储库或数据库中。
- 第6层负责组织和分析设备和对象发送的数据。例如，在业务运营中，数据分析用于获取业务洞察力。
以下公式说明了使用云服务时物联网的总体结构：
收集 + 整合 + 连接 + 收集 + 汇总 + 管理和分析 = 与云服务连接的物联网。
具体步骤如下：
- 第1层和第2层由传感器网络组成，用于收集和整合数据。第一级利用传感器和电路收集物（设备）的数据。传感器连接到网关。然后，数据在第二层进行整合，例如，在第二层的网关进行转换。
- 第2层的网关在第2层和第3层之间进行数据流通信。系统在第3层使用通信管理子系统。
- 信息服务包括连接、收集、组合和管理第3层和第4层的子系统。服务从第4层开始提供。
- 实时序列分析、数据分析和智能子系统也位于第4层和第5层。云基础设施、数据存储或数据库在第5层获取数据。
参考资料
- 软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
- 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
- python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
- Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html
1.6 物联网架构视图
物联网架构由各层组成，是支持物联网的使能技术。物联网装置的可扩展性、模块化和设置都是相互沟通的，不同技术之间的相互联系如图所示：
1.6.1 传感层
配备传感器的"智能物体"构成基础层。传感器可以实时收集和分析数据，在数字和物理领域之间架起桥梁。不同种类的传感器具有许多不同的功能。温度、空气质量、速度、湿度、压力、流量、运动、电力等等，都可以通过传感器来测量。有些传感器可能还带有内存，可以保存多次测量的结果。传感器可以测量物理属性，然后传输可由仪器解释的信号。环境传感器、人体传感器、家用电器传感器、车辆中的遥测传感器阵列等等，都是当今众多传感器类型中的一小部分。
1.6.2 网关和网络层
这些小型传感器产生的海量数据需要可靠、高性能的有线或无线网络架构。机器对机器（M2M）网络和依赖于这些网络的应用已得到现有网络的支持，尽管这些网络往往受制于完全不同的协议。为了满足对物联网服务和应用（包括高速交易服务和情境感知应用）日益增长的需求，需要使用不同技术和接入协议的多个网络的异构设置。此类网络有专用网络、公共网络和混合网络，每种网络都是为满足数据传输延迟、容量或安全性方面的特定需求而定制的，并采用不同的网关（微控制器、微处理器）和网关网络（WI-FI、GSM、GPRS）。
1.6.3 管理服务层
通过管理服务的分析、安全措施、流程建模和设备管理，数据处理变得可行。管理服务层通常包括业务和流程规则引擎等组件，以帮助实现常见任务的自动化和标准化。物联网促进了各种物品和系统的联网和相互作用，以事件或上下文数据的形式提供洞察力，例如商品的温度、当前位置和交通信息。
有些数据（如定期收集的感官数据）可以发送到后处理系统，而有些数据（如医疗危机）则需要采取紧急行动。规则引擎有助于创建决策逻辑，启动交互式自动流程，使物联网系统更具适应性。
1.6.4 应用层
应用层是物联网架构的最顶层，直接与终端用户互动。这一层是用户与物联网设备之间的接口。它由软件和应用程序（如移动应用程序）组成，旨在与较低层的物联网基础设施进行交互。交通、建筑、城市、生活方式、零售、农业、工厂、供应链、应急、医疗保健、用户参与、文化旅游、环境和能源是物联网的几个应用领域。该层的分析和处理能力可将数据转化为有意义的见解。
1.7 物联网背后的技术
随着越来越多的设备连接到互联网，我们可能会期待一个更先进的文明。在这种状态下，给定系统中的所有物体都能感知并帮助链条中的下一个物体，同时还能向任何所需的方向提供反馈。例如，一座摇晃的桥梁会通知相关交通部门需要修复，一辆驶近的智能车辆会被警告做好在冰冻路面上行驶的准备，或者一家智能工厂可以自行下达维护和供应订单。
要实现信息直观的一切潜力，应用层和连接层这两个组成部分必不可少。自动驾驶汽车、智能道路和联网恒温器等实体商品和服务构成了应用层。通过连接，这些物品栩栩如生，为系统及其最终用户带来综合体验。
最后，物联网不仅仅是物理对象。我们希望建立的互联系统能比各部分的总和更有智慧，通过实时数据分析和预测建模产生可操作的见解和价值。除了组成物联网网络的物理项目外，人工智能/机器学习等多种不同技术也赋予了物联网以生命。人工智能和ML与物联网的结合为企业和组织从联网设备中收集有价值的见解并做出数据驱动的决策创造了新的机遇。人工智能和ML算法可以帮助物联网设备变得更加智能、高效，并能根据收集到的数据做出更好的决策。随着物联网设备产生的数据量不断增加，人工智能/ML对于提取洞察力和提高这些设备的性能将变得更加重要。
1.7.1 ZigBee
ZigBee是无线网状网络的开放规范，专为高能效无线控制和监控应用而设计。使用低功耗无线电建立局域网是一种快速而廉价的选择。ZigBee联盟是一个非营利组织，由全球约450家公司组成，负责维护和发布标准。
ZigBee设备在开发物联网应用的团队中很受欢迎，因为它们符合ZigBee联盟关于低延迟和简单扼要的信息风格的规范。由于对所有参与的生产商都有严格的要求，因此产品所有者对该协议的投资风险较低。ZigBee几乎消除了物联网产品死机的风险，因为对于绝大多数终端用户来说，至少2年的无线电电池寿命是最重要的规范。例如，火灾报警器应持续开启，但只在需要时响应一次。
ZigBee降低了信号的响度和范围，因此无线电只需一块电池就能工作2年。不过，由于其主要功能是连接物理上相邻的设备，我们并不需要快速的数据传输。大多数消费类电子产品、交通控制系统和一些工业用途都属于此类。
1.7.2 Thread
Thread 是专为物联网开发的无线通信协议。它旨在为设备之间以及设备与互联网之间的通信提供一种低功耗、安全和可扩展的方式。Thread是一个开放标准，这意味着它不属于任何一家公司或组织。它由Thread Group支持，Thread Group是一个由物联网领域的行业领导者组成的联盟，其中包括谷歌、苹果和Nest。
Thread的工作频段为2.4GHz，与Wi-Fi和蓝牙相同，但它采用了一种不同的无线电技术，称为6LoWPAN（IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks，低功耗无线个人局域网）。这项技术使Thread设备具有低功耗，同时仍能提供可靠和安全的连接。Thread还采用了网状网络架构，允许设备之间直接或通过网络上的其他设备进行通信，从而扩大了网络范围并提高了可靠性。Thread的优势之一是内置了强大的安全功能，包括端到端加密和安全设备验证。这有助于防止未经授权访问网络，确保传输数据的隐私和安全。
Thread的存在本身就饱受诟病，因为随着无线设备无线电平台数量的增加，其中一些平台不可避免地会出现互不兼容的情况。Thread是一种很有前途的物联网无线协议，它非常注重低功耗、安全性和可扩展性。它兼容多种设备，包括传感器、恒温器、照明系统和其他智能家居设备。
1.7.3 Z-Wave
Z-Wave是一种无线通信协议，用于家庭自动化和物联网设备。它专为低功耗设备而设计，在智能家居应用中很受欢迎。Z-Wave是Silicon Labs开发的专有技术，这意味着它不像Wi-Fi或蓝牙那样是一种开放标准。
Z-Wave无线电设备在900MHz频段上运行，远离蓝牙和Wi-Fi，因此基本上不受干扰（可穿透墙壁和障碍物）。Z-Wave完整的网状网络具有很强的可扩展性，可连接多达232台设备，肯定会受到产品经理的青睐。Z-Wave已被广泛采用，消费者即使没有意识到，也能享受到众多采用Z-Wave技术的商品。Z-Wave通常用于智能锁、恒温器、照明系统和安全系统等设备。它可以与亚马逊Alexa或Google Home等其他智能家居平台集成，实现语音控制和自动化。
Z-Wave的优势之一是兼容设备范围广，市场上有超过2,400种认证产品。它还具有强大的安全功能，包括AES 128位加密和将新设备安全添加到网络的能力。Sigma Designs是唯一一家获得授权在消费产品中使用Z-Wave无线技术的公司。虽然这有利于保持一致性和可靠性，但对特定应用构成了严重威胁。
1.7.4 Wi-Fi
说到无线网络协议，Wi-Fi 是迄今为止最著名的。它基于1997年发布的 IEEE 802.11标准。为了管理和维护Wi-Fi商标，使用该技术的商品在市场上销售，1999年成立了Wi-Fi联盟。
鉴于WLAN在住宅环境中的广泛应用，该协议通常利用用户已经知道的已有网络。高质量的网络加密是必需的，Wi-Fi Protected Access 2（WPA2）和 Wi-Fi Protected Access（WPS）的用户如果考虑将该协议作为其物联网平台的无线电标准，也会对其强大的渗透性和当前的安全性感到满意。
要让Wi-Fi网络将用户的电脑、笔记本电脑、智能手机和平板电脑与家庭网络的其他部分可靠地连接起来，就需要功能强大的无线电设备。与其他更传统的物联网协议相比，Wi-Fi的功耗是迄今为止最高的。高信号强度对于连接和可靠性来说是件好事，但这也意味着您的Wi-Fi 设备，无论是家用路由器还是手机，都需要每天插入插座或充电，以维持电池寿命。
1.7.5 射频识别
射频识别（RFID Radio-frequency identification）是首批为物联网应用提供定位解决方案的物联网应用之一，尤其是供应链管理和物流领域的应用，它们需要知道建筑物内物体的位置。显然，RFID技术的未来远不止于基本的定位服务，例如病人监控、医疗保健效率和实时货物位置数据，以减少零售店的缺货情况。
1.7.6 近场通信
近场通信（NFC Near Field Communicatio）为相互兼容的小工具之间的近距离互动铺平了道路。必须至少有一个发射器和接收器才能发送信号。NFC 标准可在各种被动和主动设备中实施。
1.7.7 LTE-Cat M1
Cat M1 是一种蜂窝长期演进（LTE）技术。在连接具有中等数据传输速率需求的物联网和机器对机器 (M2M) 设备时，LTE-Cat M1 是首选的低功耗广域 (LPWA) 通信标准。与2G、3G或 LTE-Cat 1等其他蜂窝技术相比，LTE-Cat M1的楼宇内覆盖范围更大，电池寿命更长。
使用 Cat M1，运营商无需投资新的基础设施，因为它可以向后兼容当前的LTE网络。由于LTE Cat M1具有出色的基站间切换能力，因此非常适合移动应用案例。LTE Cat M1是一种强大而高效的蜂窝技术，专门为要求低功耗、扩大覆盖范围和具有成本效益的连接性的物联网应用量身定制。该技术的部署势头日益强劲，在广泛的物联网用例中越来越受欢迎。
1.7.8 蓝牙
由于蓝牙广泛应用于智能手机，因此通常被视为未来可穿戴电子设备（包括无线耳机和地理位置传感器）的主要选择。蓝牙低功耗（BLE）协议对设备的耗电量极低，因为它在开发时就考虑到了效率和经济性。需要权衡的是，BLE 可能不是更频繁地交换大量数据的最佳选择。
1.7.9 窄带物联网（NB-IoT）
窄带物联网是现有第三代合作伙伴计划（3GPP）技术的产物，是一种新的无线电技术标准，功耗极低（电池供电可使用 10 年），连接信号强度比2G低约23dB。此外，它还具有利用现有网络基础设施的优势，不仅能确保 LTE网络的全球覆盖，还能保证信号质量。有鉴于此，NB-IoT通常可用于替代需要创建本地网络的方案，如LoRa或Sigfox。
1.7.10 LoRaWan
长距离广域网络（LoRaWAN）是一种网络协议，专门设计用于在保持低功耗的同时，实现拥有数百万设备的网络。LoRaWAN是一种低功耗广域网（WAN）协议，旨在为物联网、机器对机器、智能城市和工业应用提供低成本、移动和安全双向通信所需的功能。
1.7.11 Sigfox
Sigfox的目标是为Wi-Fi和蜂窝网络提供可行的替代方案，以满足低功耗M2M应用对数据传输的适度需求，而在这些技术并不实用的地区，这些应用的数据传输需求并不高。Sigfox采用通用神经基带（UNB）技术，可以处理每秒10至1,000 比特的低速数据传输速率。
2.5Ah电池的正常待机时间为20年，能耗比蜂窝通信系统低100倍。Sigfox非常适合许多M2M应用，如智能路灯、智能电表、病人监护仪、安全设备和环境传感器，因为它具有可靠、节能和可扩展的网络，可支持数千台电池供电设备在数平方公里的区域内进行通信。
越来越多的物联网技术解决方案（如 Coiote IoT Application Enablement）使用Sigfox。
1.8 物联网的来源
总体而言，物联网主要依赖三类数据源：被动源、主动源和动态源：
1.8.1 被动源的数据
这需要从被动传感器获取数据的能力。这些传感器不会自动发送数据，而是等待触发后才发送数据。例如，地下水饱和度传感器只有在API被调用时才会更新读数。
被动数据或物联网应用是不存在的。应用程序必须具备处理传感器所需的逻辑。这些传感器一般都是电池供电、不显眼的传感器。
1.8.2 主动源数据
这种情况通常发生在传感器实时监控的情况下，如喷气发动机。这些传感器会不断发送数据，而被动数据则需要我们主动索取。因此，有必要对数据进行近乎实时的处理，并为应用提供先进的物联网数据通信能力。必须通过从数据流中适当提取数据并对其进行编码来保存数据，以便日后使用。
1.8.3 动态源数据
这种方法是目前最先进、最实用的方法。这一类包括可与智能恒温器等物联网软件进行双向动态对话的配备传感器的小工具。这就实现了多种选择，如修改输出数据、修改输出数据格式、修改输出频率，甚至解决安全问题和提供实时软件升级。
简而言之，动态数据就像一个物联网应用程序与另一个应用程序进行通信。它们处理的不仅仅是原始设备数据，还可以根据物联网用例的具体要求定制数据。这些动态功能（如自配置和自动配置）使最优秀的物联网功能成为可能。
1.9 小结
物联网无处不在，是各行各业数字化转型最关键的部分之一。几乎各行各业都能通过使用物联网获得诸多好处。工业设备的先期维护、运营能力的提高、更好的客户体验和决策的改进，这些都是物联网为工业带来的好处。
物联网是一个能够收集和共享数据的设备/物体互连网络。几乎所有类型的物体或设备都可以转换成智能设备。数据可从主动、被动和动态三种数据源中的任何一种收集。物联网可以增强通信、生活方式和服务交付，但如果物联网配置不当，可能会对组织的隐私、数据和安全构成威胁。
在本章中，我们了解到物联网的架构取决于设计和开发应用的功能和行业类型。物联网的基本架构采用分层方法，包括四个层，即传感层、网络层、管理服务层和应用层。
在下一章中，你将了解开发物联网应用所需的不同物理组件和设备。本章还将深入讨论传感器、计算机芯片、执行器和智能小工具等硬件。