第5章-物联网支撑技术ppt课件(全)

1、物联网技术与应用 配套电子课件主编:刘丽军第5章 物联网支撑技术2022/7/11【本章知识要点】学习完本章后，应当掌握如下知识： （1）了解什么是云计算，云计算的服务模式和关键技术。 （2）理解云计算与物联网的关系。 （3）了解什么是中间件、物联网中间件。 （4）了解物联网数据库融合。 5.1 云计算 之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大；云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的；云在空中飘忽不定，你无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。 5.1.1 云计算概述5.1 云计算 1. 云计算的概念 狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以

2、按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件、互联网相关的，也可以使用任意其他的服务。 5.1 云计算 2. 云计算的特点 (1) 超大规模。 (2) 虚拟化。 (3) 高可靠性。 (4) 通用性。 (5) 高可扩展性。 (6) 按需服务。 (7) 极其廉价。 5.1 云计算 3. 云计算的基本原理 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，

3、而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这是一种革命性的举措，它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水、电一样，取用方便，费用低廉。 5.1 云计算 1、云计算服务模式 根据NIST(National Institute of Standards and Technology，美国国家标准技术研究院)定义，从用户体验的角度出发云计算主要分为三种服务模式：SaaS、PaaS和IaaS。对普通用户而言，他们主要面对的是SaaS这种服务模式，而且几乎所有的云计算服务最终的呈现形式都是Saa

4、S。 5.1.2 云计算服务模式及关键技术5.1 云计算 (1) SaaS SaaS是Software as a Service(软件即服务)的简称，它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。相对于传统的软件，SaaS解决方案有明显的优势，包括较低的前期成本，便于维护，快速展开使用。随着企业IT预算持续受到严格的审查和企业减少雇用技术人员，我们可以看到中国市场未来对SaaS解决方案有明显的需求。 5.1 云计算 (2) PaaS 通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS，而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进

5、行提供就成为了PaaS(PlatformasaService，平台即服务)。所谓PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。从某种意义上说，PaaS是SaaS的源泉。 5.1 云计算 (3) IaaS IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。基于Internet的服务(如存储和数据库)是 IaaS的一部分。 IaaS最大优势在于它允许用户动

6、态申请或释放节点，按使用量计费。运行IaaS的服务器规模达到几十万台之多，用户因而可以认为能够申请的资源几乎是无限的。而IaaS是由公众共享的，因而具有更高的资源使用效率。5.1 云计算2、云计算关键技术(1) 数据存储技术(2) 数据管理技术(3) 编程模型5.1 云计算 1、IBM IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池，使数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。 IBM正在封装的云计算软件名为Hsdoop，运行在Linux操作

7、系统上。Hsdoop基于名为Nutch的开源搜索项目以及Google的MapReduce(映射化简)软件，MapReduce用于连接大量电脑扩展复杂的计算任务，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。5.1.3 典型云计算系统简介5.1 云计算 2、SUN 2008年5月，美国太阳计算机系统公司(SUN)在2008JavaOne开发者大会上宣布推出“Hydrazine”计划。至此，集结在“云计算”旗帜之下的软件供应商又增加了一位重量级成员。基于“Hydrazine”计划，SUN希望利用其核心技术打造一个包含网络环境、数据中心和其他基础设施组件在内的完整解决方案，如SUN的Java FX丰富互

8、联网应用程序技术、SUN的Glassfish应用服务器、SUN企业服务总线、SUN目录服务器、MySQL、“廉价存储”和SUN的硬件，从而使开发人员利用SUN平台创建托管应用与服务，并且不用到任何其他地方就可以利用这些应用程序和服务赚钱。 5.1.3 典型云计算系统简介5.1 云计算 3、Google 谷歌公司(Google，谷歌)围绕因特网搜索创建了一种超动力商业模式。如今，他们又以应用托管、企业搜索以及其他更多形式向企业开放了他们的“云”。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。目前，G

9、oogle已经允许第三方在Google云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。5.1.3 典型云计算系统简介5.1 云计算 4、Microsoft 微软的“云计算”(Windows Azure)被认为是Windows NT之后，16年来最重要的产品。它提供了“软件服务”模式，即在提供软件的同时提供服务，靠服务来挣钱。现在这一模式进一步落实到了“云计算”，即微软不再利用软件赚钱，而是利用软件的安装、存储、升级和维护等赚钱。5.1.3 典型云计算系统简介5.1 云计算 5、Amazon 亚马逊(Amazon)是最大的在线零售商，使用弹性计算云(EC2)和简单存储服务(S

10、3)为企业提供计算和存储服务，也为独立软件开发人员及开发商提供云计算服务平台。Amazon提供的云计算服务 主要有： 弹性云计算EC2； 简单存储服务S3； 简单数据库服务Simple DB； 简单队列服务SQS； 弹性MapReduce服务； 内容推送服务CloudFront； 电子商务服务DevPay； 灵活支付服务FPS。5.1.3 典型云计算系统简介5.1 云计算 6、我国的云计算 在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营；2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心IB

11、M大中华区云计算中心；2008年11月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币；世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务“CloudEx Computing Service”，基于在线存储虚拟化的“CloudEx Storage Service”，供个人及企业进行互联。5.1.3 典型云计算系统简介5.1

12、 云计算 云计算的广泛应用，将从根本上改变信息获取和知识传播的方式，促进基础设施运营、软件等信息产业向服务化转型，催生跨行业融合的新型服务业态。5.1 云计算 1、云计算与物联网的关系 云计算是物联网发展的基石，并且从以下两个方面促进物联网的实现。 首先，云计算是实现物联网的核心，运用云计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。 其次，云计算促进物联网和互联网的智能融合，从而构建智慧地球。 5.1.4 云计算与物联网5.1 云计算 2、云计算与物联网的结合方式 云计算与物联网的结合方式可以分为以下几种。 一是单中心，多终端。 二是多中心，大量终端。 三是信息、应用分

13、层处理，海量终端。 5.1.4 云计算与物联网5.2 中间件 中间件(Middleware) 是与操作系统、数据库并列的三大基础软件之一。顾名思义，中间件处于操作系统软件与用户的应用软件的中间。中间件在操作系统、网络和数据库之上，应用软件的下层，总的作用是为处于自己上层的应用软件提供运行与开发的环境，帮助用户灵活、高效地开发和集成复杂的应用软件。 5.2.1 中间件概述5.2 中间件 最早具有中间件技术思想及功能的软件是IBM的CICS，但由于CICS不是分布式环境的产物，因此人们一般把Tuxedo作为第一个严格意义上的中间件产品。Tuxedo是1984年在当时属于AT&T的贝尔实验室开发完成

14、的，但由于分布式处理当时并没有在商业应用上获得像今天一样的成功，Tuxedo在很长一段时期里只是实验室产品，后来被Novell收购，在经过Novell并不成功的商业推广之后，1995年被现在的BEA公司收购。 5.2 中间件 1、中间件的作用 中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性，使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境，减少程序设计的复杂性，将注意力集中在自己的业务上，不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作，从而大大减少了技术上的负担。5.2 中间件 2、中间件的分类 (1) 远程过程调用(RPC) (2) 面向消息的中间件(MOM) (3) 对象请求代理(ORB)5.2 中间件 从本质

15、上看，物联网中间件是物联网应用的共性需求(感知、互联互通和智能)。已存在的各种中间件及信息处理技术，包括信息感知技术、下一代网络技术、人工智能与自动化技术的聚合与技术提升。 5.2.2 物联网中间件5.2 中间件5.2.2 物联网中间件物联网中间件5.2 中间件 EPC (Electronic Product Code)中间件扮演电子产品标签和应用程序之间的中介角色。应用程序使用EPC中间件所提供的一组通用应用程序接口，即可连到RFID读写器，读取RFID标签数据。基于此标准接口，即使存储RFID标签数据的数据库软件或后端应用程序增加或改由其他软件代替，或者RFID读写器种类增加等情况发生时，

16、应用端不需修改也能处理，省去多对多连接的维护复杂性等问题。 1、EPC中间件5.2 中间件 RFID中间件是物联网软件系统中的关键和灵魂，RFID中间件是一种面向消息的中间件，承担着RFID硬件和物联网应用程序之间的数据转换和传递的任务，隔离数据层与应用层，使应用程序之间数据通透，提高物联网系统的灵活性和可维护性。 2、RFID中间件5.2 中间件 RFID中间件分类： （1）应用程序中间件。应用程序中间件主要通过驱动程序控制阅读器，读取RFID标签数据，与硬件耦合度大、共用性差。 （2）解决方案中间件。解决方案中间件是在中间件平台的基础上，按照用户需求，提供定制的软件和硬件。 （3）架构中间

17、件。架构中间件是可重构的通用RFID中间件，能够根据不同的硬件设备，向应用层提供灵活的数据接口，能够完成数据的采集、过滤，平台维护、管理等功能。 5.2 中间件 WSN中间件主要用于支持基于无线传感器应用的开发、维护、部署和执行，其中包括复杂高级感知任务的描述机制，传感器网络通信机制，传感器节点之间协调以在各传感器节点上分配和调度该任务，对合并的传感器感知数据进行数据融合以得到高级结果，并将所得结果向任务指派者进行汇报等机制。 3、WSN中间件5.2 中间件 WSN中间件： （1）分布式数据库。 （2）虚拟共享元组空间。 （3）事件驱动。 （4）服务发现 （5）移动代理 5.2 中间件 OSG

18、i(Open Services Gateway initiative)是一个1999年成立的开放标准联盟， 旨在建立一个开放的服务规范 .基于OSGi的物联网中间件技术早已被广泛地用到了手机和智能机器与机器终端上，在汽车业(汽车中的嵌入式系统)、工业自动化、智能楼宇、网格计算、云计算、各种机顶盒等领域都有广泛应用。有业界人士认为，OSGi是“万能中间件”(Universal Middleware)。4、OSGi中间件5.2 中间件 复杂事件处理(Complex Event Progressing)技术是90 年代中期由斯坦福大学的David Luckham教授所提出，是一种新兴的基于事件流的技

19、术。 物联网应用采用事件驱动架构的主要目的是使物联网应用系统能针对海量传感器事件，在很短的时间内立即做出反应。 目前，复杂事件处理中间件主要面向金融、监控等领域，包括IBM流计算中间件InfoSphere Streams，以及Sybase、Tibico等的相关产品。 5、CEP中间件5.2 中间件 SOA (Service-Oriented Architecture)，面向服务架构，它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。 6、SOA中间件5.2 中间件（1）Hydra（2）IOT-A 5.2.3 物联网中间件研究项目5.3 数据融合 物联网是物物相

20、连的互联网，涉及万事万物，所以其数据量呈现一些新的特点：海量数据、多态性、关联性、数据与时间、空间相关等。如何对收集的数据进行稳定地存储、高效地组织，并最终实现有效的整合和利用，是物联网发展必须面对的关键问题。5.3 数据融合 数据库是统一管理的相关数据的集合，能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，又有较高的数据独立性。 5.3.1 物联网数据库5.3 数据融合 1、关系数据库 （1）Oracle （2）DB2 （3）Sybase （4）Informix （5）SQL Server 5.3.1 物联网数据库5.3 数据融合 2、实时数据库 （1）openPlant （2）PI （3

21、）PHD （4）InfoPlus.21 （5）eDNA 5.3.1 物联网数据库5.3 数据融合 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，是指利用计算机对按时间序列获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，为完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。5.3.2 物联网数据融合5.3 数据融合它有三层含义： (1) 数据的全空间，即数据包括确定的和模糊的、全空间的和子空间的、同步的和异步的、数字的和非数字的，它是复杂的多维多源的，覆盖全频段； (2) 数据的融合不同于组合，组合指的是外部特性，融合指的是内部特性，它是系统动态过程中的一种数据综合加工处理； (3) 数据的互补过程，

22、数据表达方式的互补、结构上的互补、功能上的互补、不同层次的互补，是数据融合的核心，只有互补数据的融合才可以使系统发生质的飞跃。 5.3.2 物联网数据融合5.3 数据融合1、数据融合原理数据融合的一般模型5.3 数据融合 （1）随机类方法：加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、D-S证据推理方法、产生式规则。 （2）人工智能类方法：模糊逻辑推理、人工神经网络法2、数据融合方法5.3 数据融合 (1) 尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2) 对数据融合的具体方法的研究尚处于初级阶段； (3) 还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4) 关联的二义性是数据融合中的

23、主要障碍； (5) 数据融合系统的设计还存在许多实际问题。3、数据融合存在的问题5.3 数据融合 (1) 建立统一的融合理论、数据融合的体系结构和广义融合模型； (2) 解决数据配准、数据预处理、数据库构建、数据库管理、人机接口、通用软件包开发问题，利用成熟的辅助技术，建立面向具体应用需求的数据融合系统； (3) 将人工智能技术，如神经网络、遗传算法、模糊理论、专家理论等引入到数据融合领域；利用集成的计算智能方法(如，模糊逻辑神经网络，遗传算法模糊神经网络等)提高多传感融合的性能； (4) 解决不确定性因素的表达和推理演算，例如：引入灰数的概念；4、数据融合发展趋势5.3 数据融合 (5) 利用有关的先验数据提高数据融合的性能，研究更加先进复杂的融合算法(未知和动态环境中，采用并行计算