19、物联网大数据分析的关键技术

物联网大数据分析的关键技术

1. 引言

物联网（IoT）是传感器、互联网、云服务器、用户和环境之间的连接。其目标是利用传感器和互联网减少人类的工作量。这是一个全球性的基础设施，所有传感器自动工作，用户可随时随地进行配置。设备之间相互通信，让生活变得轻松，若没有物联网，将需要大量人力。用于温度、接近度、红外频率、压力、光线、超声波频率、烟雾、气体、加速度和酒精的传感器可用于观察环境，并在出现任何危急情况时向用户发送通知。

大数据分析是分析大量数据以产生所需输出的过程。在商业领域，人们希望每次产品推出后销售额都能增长。分析有助于企业了解客户需求，这可通过分析客户提供的反馈、评论、评级等先前数据来实现。物联网通过传感器或执行器持续记录数据，用户从云端访问这些数据。由于数据自动生成，普通云数据转变为大数据，这促使在物联网中使用大数据分析来产生有意义的数据。大数据分析不仅仅是分析和修改数据的工具，在物联网中有不同的分析技术，关键技术包括预测分析以及关系型和非关系型等物联网数据库。数据库可根据用户需求和物联网环境设计进行选择。NoSQL数据库是无结构的，因为它没有静态模式，可随时重新设计。由于物联网涉及不同类型的设备和执行器，使用面向表格的数据库较为困难，因此NoSQL更适合存储物联网数据。一旦数据存储在分布式云中，大数据分析工具就可有效预测结果。

2. 物联网与大数据分析

大数据分析和物联网是两个不同的应用，有各自独特的操作方法。物联网数据由传感器持续生成，导致大数据的产生，这些数据可能是结构化或非结构化的。大数据分析可用于预测或决策。

2.1 大数据

在物联网中，传感器感知周围环境的各种元素，产生大量数据，这种数据称为流