面向大数据物联网的中间件技术

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近些年,物联网(IoT)技术栈的质变发展,IoT产品已经越发普及到日常生活中,人类在智能化物联网应用的需求也日益增长,物联网技术早己经进入了体育、安全、教育等诸多领域,拥有多种多样的物联网产品。物联网技术是将传感器的感知数据进行采集再与云端平台进行耦合,比如环境监控是利用温湿度传感器、共享单车是利用GPS传感器,然而面临物联网产品使用量的剧增,务必伴随着大量感知数据产生,而传统的物联网技术无法进行大数据环境下的机器学习,二次开发成本较高,IoT产品功能也较单一,部署也相对繁琐。因此,面向大数据物联网的中间件技术破茧而出。本文设计实现了一种通用、轻量级的面向大数据的IoT中间件平台,它将物联网智能硬件端的感知,成功与应用层形成了融合,对大量感知数据进行云计算,让物联网智能硬件赋予新的使命,该物联网中间件平台细分为通用性的大数据服务器平台和轻量化的算法服务器平台。针对目前IoT智能硬件终端群提供的大量感知数据的情况,提出了一种通用的感知大数据服务器网络模型,融合多种负载均衡算法,进行大数据消息并发处理。针对传统IoT产品功能单一的情况,该平台也融合了远程智能硬件设备升级与控制技术。针对传统IoT产品无法进行大数据机器学习训练的情况,提出了一种可动态扩展的云计算算法服务器架构模型,算法服务器采用Linux Container容器思想来实现大量感知数据训练的云计算,同时大数据训练的算法镜像支持秒级更新注册,整体部署轻量快捷。针对传统IoT产品二次开发较高的情况,提出了一种端云一体化思想的IoT中间件平台。用户在使用方面,只需要与智能硬件设备对接传输协议,与云端对接好数据接口即可,将IoT终端与云计算云端相结合,从而打造了端云一体化的局面。在物联网体育和安全领域,基于此物联网中间件技术的IoT两款产品目前己应用于北京、浙江、重庆、西安等18所高校和诸多地点,用户量已超越20万,使用效果良好、运行稳定、伸缩性强且获得较好的反馈。
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