通過(guò)自動(dòng)云分析更有效地利用環(huán)境傳感器數據

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）現已開(kāi)始部屬實(shí)施，預計未來(lái)幾年將有數百億個(gè)節點(diǎn)投入運行。伴隨這些節點(diǎn)的快速推出和廣泛應用，其主要用途之一是監測多種重要環(huán)境參數，如溫度、空氣濕度、一氧化碳含量等。通過(guò)分析采集的數據，可以做出適當的決策，并確定要采取的行動(dòng)。我們以一個(gè)化工廠(chǎng)為考慮對象，如果煙囪中某種氣體含量排出超過(guò)設定閾值，則可能需要降低當時(shí)的工藝活動(dòng)水平?；蛘?，如果這可能是一個(gè)長(cháng)期趨勢的跡象，則需要加以解決，可能所使用的加工設備需要維護，或者已達到壽命周期的終點(diǎn)，應該完全更換。

重要的是需要找到一種有效方法，對集成到 IoT 節點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )中的傳感器設備持續采集的大量數據進(jìn)行深入分析，然后啟動(dòng)適當的回應，但這些并非易事。在面對只有來(lái)自少數節點(diǎn)的數據時(shí)，可能不會(huì )帶來(lái)多大挑戰，但如果需要考慮工業(yè)控制或環(huán)境監測系統中的巨大數量傳感器，情況則完全不同，這同樣適用于各種可能的環(huán)境監測，如智能家居/建筑、工廠(chǎng)自動(dòng)化、農業(yè)、智能城市等。

為了最大限度地提高效率和保持盡可能短的響應時(shí)間，有必要實(shí)施一種自動(dòng)化的決策過(guò)程，這將要求采用更高級的算法。如果考慮到可能涉及IoT節點(diǎn)的絕對巨大數量，僅僅在數據庫上設立和存儲一組規則，然后交叉引用這些規則來(lái)處理收到的數據基本無(wú)效，這樣的配置可能很快就會(huì )顧此失彼。因此，需要采取一種更高級但又精簡(jiǎn)的辦法。

一些人斷定Rete算法是解決該問(wèn)題的關(guān)鍵。Rete算法最早是在20世紀70年代末開(kāi)發(fā)，已經(jīng)廣泛用于大量商業(yè)案例，這種算法的核心目標是提供一種模式匹配機制（pattern matching mechanism），由此可以快速將大量模式數據（例如IoT網(wǎng)絡(luò )現在開(kāi)始生成的數據）與包含許多不同對象的數據庫進(jìn)行比較。這樣可以避免數據迭代，在整個(gè)過(guò)程中，特定模式的狀態(tài)將保存在存儲器。這樣做的結果是，沒(méi)有必要重復回到以前采用的規則，從而加快了整個(gè)過(guò)程，使其比其它競爭方法更加高效。 

UrsaLeo公司基于云的分析軟件 能夠通過(guò)與Silicon Labs 的Thunderboard 2傳感器模塊和樹(shù)莓派 3B+（Raspberry Pi 3B+）（預裝有 Yocto Linux）一起運行來(lái)實(shí)施上述策略，它采用樹(shù)型規則架構進(jìn)行模式匹配，而不是多次引用查找表，從而對采集的數據進(jìn)行處理。這樣可確保做出更明智的決策，而不會(huì )給系統增加不必要的延遲。自定義顯示面板可以顯示已編譯數據集，也可以訪(fǎng)問(wèn)和設置觸發(fā)以提醒操作人員，并可以在發(fā)生某些事件時(shí)進(jìn)行人工干預。

通過(guò)使用直觀(guān)的基于視覺(jué)的編輯工具，可以建立一組完全符合特定應用需求的規則。每當接收到消息時(shí)，可以設置觸發(fā)，相反，也可以設定為在指定時(shí)間段內未收到消息，同樣也可以啟動(dòng)觸發(fā)?；蛘?，為了進(jìn)行長(cháng)時(shí)間的監控，可以設定為定時(shí)啟動(dòng)觸發(fā)（一小時(shí)、一天或一周后）。也可以定義地理圍欄規則（geo-fencing rule）：當運動(dòng)節點(diǎn)移動(dòng)到給定區域時(shí)觸發(fā)。這種技術(shù)可用于將叉車(chē)保持在工廠(chǎng)車(chē)間的指定范圍內，或用于車(chē)隊管理和牲畜跟蹤等應用。此外，如果采集的數據值異常（例如數據值保持不變，或永久為零），則表示傳感器可能工作不正常，然后可以做出標記，以便指派工程師到現場(chǎng)進(jìn)行任何必要的維修。

Thunderboard 2 模塊可以從已集成的大量傳感器中獲取環(huán)境數據信息，包括環(huán)境光、空氣質(zhì)量、氣壓、相對濕度和溫度等，還可以添加氣體檢測功能。該模塊包括一個(gè)6軸慣性傳感器（用于空間定位）和一個(gè)霍爾效應傳感器（用于地理定位），隨附的樹(shù)莓派板可作為IoT網(wǎng)關(guān)（直接與Google云平臺端接）。由此，所有經(jīng)過(guò)編譯的數據通過(guò)無(wú)線(xiàn)（Wi-Fi）或有線(xiàn)（以太網(wǎng)）連接傳輸回云端。根據應用場(chǎng)景，硬件可由USB或使用鋰離子電池供電。

這里采用的樹(shù)型架構意味著(zhù)該系統完全可擴展，能夠處理網(wǎng)絡(luò )中任何可能數量的IoT節點(diǎn)連接，而不是局限于一定數量的節點(diǎn)。因此，每秒將可能需要處理數十萬(wàn)個(gè)事件/警報。即便采用中型服務(wù)器，系統每秒也能處理 50萬(wàn)條消息，如果使用高容量服務(wù)器，則可以處理100～200萬(wàn)條消息。

通過(guò)結合使用高度優(yōu)化的支持云的硬件和卓越的算法，處理IoT數據的方式將能夠比現在更加高效，更加節省時(shí)間，這將促進(jìn)IoT部署的升級，使其可以支持數十萬(wàn)個(gè)互連節點(diǎn)，從而能夠跨越許多不同的行業(yè)領(lǐng)域來(lái)實(shí)現該技術(shù)帶來(lái)的真正優(yōu)勢。

圖 1：UrsaLeo IoT 硬件，包括一個(gè)Thunderboard 2 模塊和樹(shù)莓派 3B+。