21、智能物联网框架：处理物联网设备生成的多维数据

智能物联网框架：处理物联网设备生成的多维数据

1. 引言

近年来，新兴技术以及互联网协议和操作系统的重大变革，让不同设备之间的通信变得前所未有的便捷。据预测，到2020年，连接到互联网的设备数量预计将突破250亿至500亿。这催生了物联网（IoT）这一全新概念。

物联网将嵌入式技术与有线和无线通信、传感器与控制单元以及联网物理对象相融合。计算领域的一个长期目标是简化和优化人类行为及交互，为了智能地实现这一目标，物联网需要数据来提供更优质的用户服务或提升系统性能。因此，相关方法必须能够访问各种网络资源的元数据，并对这些信息进行分析以提取知识。

数据科学作为多个科学领域的融合，对物联网智能应用有着重大影响。它通过定制数据挖掘技术，从数据中发现模型和新观点，还涉及机器学习等多种技术。数据分析方法在特定领域的应用包括：
- 识别数据类型，如长度、多样性和速度。
- 进行数据模拟，如神经网络、聚类和分类。
- 应用适合数据特征的有效处理流程。

同时，在处理物联网数据时存在一些问题：
- 由于数据来自不同来源且类型独特，需要采用或改进能够转换数据特征的流程。
- 存在数据规模、速度以及大量实时数据产生资源带来的问题。
- 模式识别和物联网数据探索的关键在于找到最匹配实际情况的数据样本。

这些问题也为新技术的发展带来了众多机遇。

物联网旨在通过节省时间、能源和资源来构建一个更智能的世界，并简化事物的运行方式。通过这项技术，各行业的成本可以得到有效降低。近年来，由于大量的投资和研究，物联网已成为一种新兴趋势。为了实现产出最大化，物联网包含了一组相关策略，能够实现数据的自动交互，