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物联网业务及应用

物联网技术与应用

第 8 章物联网业务及应用
远距离有线接入技术:光纤等。

网 络 层

远距离无线接入技术:GSM、GPRS、3G、LTE等。 近距离无线接入技术:WLAN(WiFi-IEEE 802.11)、ZigBee、Bluetooth技术、Ad Hoc、IrDA(红 外)技术、UWB(超宽带)技术等。 近距离有线接入技术:RS232总线、RS485总线、PROFIBUS总线、CAN总线、局域网等。

感 知 层
M M

传感器 网关

RFID标签和读写设备

M2M终端

条形码

无线传感网络

图8.1 感知层和网络层相关技术

如图8.1所示,通过前面章节,我们已经学习了物联网系统结构感知层和网络层 当中的相关技术,为了更好理解这些技术,在本章我们对这些技术加以应用,以便 让同学们更为系统地掌握物联网中的感知技术、网络接入和承载技术、组网技术和 物联网中间件技术。 随着物联网的快速发展,各类物联网业务持续增长,已经应用到物流信息化、 企业一卡通、公交视频、校园通、手机购物、手机钱包、智能电网、智慧城市、智 能交通、智能医疗等各行各业中。由于物联网业务应用的广泛性,所以分类方法很 多, 我们可以从网络技术特征把物联网业务大致分为四类, 分别是: 身份相关业务、 信息汇聚型业务、协同感知类业务和泛在服务。 (1)身份相关业务类应用主要是利 用射频标识(RFID) 、二维码、条形码等可以标志身份的技术,并基于身份所提供 的各类服务; (2)信息汇聚型业务主要是由物联网终端采集、处理,经通信网络上 报数据,由物联网平台处理,提交具体的应用和服务,其典型结构示意图如图8.2所 示。具体的应用类型如农业大棚、智能家电、电梯管理、智能电网、交通管理等, 整个系统主要由机器到机器(M2M)终端、通信网络、平台、应用以及运营系统构

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成; (3)在信息汇聚型业务中,物联网的终端只要接受物联网平台管理,执行数据 采集、 简单处理、 上报和接受管理等功能,物联网终端之间不需要进行通信。然而, 随着物联网的发展,物联网应用应该能够提供更为复杂的业务和服务,也需要物联 网终端之间、物联网终端和人之间执行更为复杂的通信,而且这种通信能力在可靠 性、时延等方面可能有更高要求,对物联网终端的智能化要求也更为突出,这样才 能满足协同处理的要求; (4)泛在服务以无所不在、无所不包、无所不能为基本特 征,以实现在任何时间、任何地点、任何人、任何物都能顺畅地通信为目标,是服 务的极致。
业务管理 平台

运营支撑 系统

个人及家庭用户

管理系统

Internet

企业用户 移动通信 网络 终端管理 平台 计费系统

M2M终端:温室大 棚、智能家电、视频 监控、智能电网等

无线网络:GSM、 WAP/GPRS、 3G、LTE 等

标准化应用

M2M平台

运营系统:管理、 计费、服务等

应用:个人、企业应用接入

图8.2 物联网信息汇集业务示意图

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? 医院管理 ? 远程医疗 ? 家庭养老 ? 辅助诊断 医疗卫生 ? 商业导航 ? 小额支付 ? 智能楼宇 ? 智能商圈 ? 实时信息

? 智能小区 ? 智能家居 ? 长者关爱 家居生活

? 平安校园 ? 智能食堂 ? 资产管理 智慧校园

生活 智能商业 公共安全

物联网 应用
产业 生产物流 公共

? 平安城市 ? 警力调度 ? 危险品管理 ? 重要物资管理 ? 环境保护

? 智能生产流程 ? 智能仓储 ? 智能物流

公共交通

? 智能交通 ? 停车场管理 ? 高速公路监管 ? 船舶运输管理 ? 特种车辆监管

智能旅游 ? 旅游区智能服务 ? 自行车无人值守租赁 ? 旅行车乘客识别管理

智能电力 ? 智能电网 ? 远程抄表 ? 智能监控

图8.3 物联网应用示意图

物联网应用目前蓬勃发展,涉及日常工作生活的多个领域,如图8.3所示。在电 力行业,远程抄表、输变电监测、节能等应用正在逐步拓展;在交通领域,路网监 测、车辆管理和调度等应用正在发挥积极作用;在物流领域,物品仓储、运输、监 测应用正广泛推广;在医疗领域,个人健康监护、远程医疗等应用日趋成熟。除此 之外,物联网在环境监测、市政设施监控、楼宇节能、食品药品溯源、工业自动化、 公共安全等方面也开展了广泛的应用。本章我们在前面章节学习的基础之上,重点 学习物联网的业务和几个典型应用案例,以便加深对物联网应用的理解。

8.1 M2M 业务
M2M 是 Machine-to-Machine/Man 的简称, 是一种以机器终端设备智能交互为核 心的、网络化的应用与服务。它通过在机器内部嵌入通信模块,通过各种承载方式 将机器接入网络,为客户提供综合的信息化解决方案,以满足客户对监控、指挥调 度、数据采集和测量等方面的信息化需求。 M2M 业务通过感知、智能设备获得客观世界事物的信息,并对感知到的信息进 行分析和智能化的处理,与通信对象进行交互,完成应用相关的业务逻辑。

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M2M 应用非常丰富,各种应用的特征也不相同。例如在健康医疗生命体征监测 应用中,普通的生命体征数据只需要周期性地传送或在事件驱动的情况下传送,只 需要传输少量的数据信息,不需要很大的网络带宽,只有在紧急情况下数据信息才 需要实时传送,需要较高的 QoS 级别保证。而在视频监控类业务中则需要传输大量 的监控信息,需要较高的网络带宽。与话音等传统通信业务相比,M2M 应用在通信 特征方面呈现出差异化和多样化。 从 M2M 到物联网并非一个全新概念,比尔· 盖茨在华盛顿湖畔的智能化豪宅, 联想、长虹等国内厂商推出的闪联标准,国内外运营商推出的手机支付、路灯监控 等 M2M 应用都是物联网的雏形。就如互联网之初也是由一个个局域网构成,现有 的 M2M 应用也是物联网的构成基础。从 M2M 到物联网,已经为世界勾画出了一幅 智能化的未来画卷。 物联网由分布式中央处理单元、 传输网络和感应识别末梢组成, 也可以说是由无数个 M2M 系统构成,就如人身体不同机能一样,不同的 M2M 系统 负责不同的功能处理,通过中央处理单元协同运作,最终组成智能化的社会系统, 如图8.4。

物联网
感知技术 RFID/感应器/ 智能芯片/纳 米技术...
WSN (神经末梢网) Zigbee/WiFi/蓝牙

智 慧 地 球

M2M 机器通信

互联网

移动网

智能处理 模式识别/云计 算/自动控制

图8.4 M2M 与物联网关系

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8.1.1 M2M 概述 物联网中最核心部分就是机器设备间的互联互通, 也就是 M2M。 2009 年初, IBM 提出了智慧地球,将地球上各种设备联网,将数据汇集到后台系统实现智能管理。 同年 8 月份, 温家宝总理在江苏无锡指出大力发展智能信息化建设 (即“感知中国”) , 物联网推进工作逐步展开。 8.1.2 M2M 系统架构和通信协议 8.1.2.1 M2M 系统架构 [1] M2M 系统架构图
应用层 业务分析 数据存储 用户界面

中间件

网络传输层

RFID

GSM

3G/LTE

ZigBee

Wi-Fi

蓝 牙

有 线

通信模块 设备终端层 机器设备

外部硬件

图 8.5 M2M 系统结构与技术体系

类似于物联网的三层体系架构,M2M 系统架构也分为应用层、网络传输层和设 备终端层,如图 8.5 所示。应用层提供各种平台和用户界面以及数据的存储,并通 过中间件与网络传输层相连,通过无线网络传输数据到终端。当机器设备有通信需 求时,会通过通信模块和外部硬件发送数据信号,通过通信网络传输到相应的 M2M 网关,然后进行业务分析和处理,最终到达用户界面,人们可以对数据进行读取, 也可以远程操控机器设备。应用层的业务服务器也可以实现机器之间的互相通信来 完成总体的任务。 (1) 应用层 应用层包括中间件、业务分析、数据存储和用户界面等几部分。其中数据存储 用来临时或者永久存储应用系统内部的数据,业务分析面向数据和应用,提供信息 处理和决策,用户界面提供用户远程监测和管理的界面。

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中间件包括 M2M 网关和数据收集/集成部件两部分。网关是 M2M 系统中的“翻 译员”,它获取来自通信网络的数据,将数据传送给信息系统。主要的功能是完成不 同通信协议之间的转换。数据收集/集成部件是为了将数据变成有价值的信息,对原 始数据进行不同加工处理,并将结果呈献给需要这些信息的观察者和决策者。 (2) 网络传输层 网络传输层即用来传输数据的通信网络。从技术上来分,通信网络包括:广域 网(无线移动通信网络、 卫星通信网络、 Internet、 公众电话网)、 局域网(以太网、 WLAN、 Blue-tooth)、个域网(ZigBee、传感器网络)等。 (3) 设备终端层 设备终端层包括通信模块以及硬件系统等。通信模块产品按照通信标准可划分 为移动通信模块、ZigBee 模块、WLAN 模块、RFID 模块、蓝牙模块、GPS 模块和 网络模块等,硬件系统包括从传感器收集数据的 I/O 端口、协议转换接口、控制终 端、传感器,以及调制解调器、天线、线缆等部件。设备终端层的作用是通过无线 通信技术发送机器设备的数据到通信网络,最终传送给服务器和用户。而用户也可 以通过通信网络传送控制指令到目标通信终端,然后通过控制系统对设备进行远程 控制和操作,从而形成一个闭环。 [2] 典型 M2M 业务体系
M2M终端
BOSS

M2M系统
行业终端 网管系统 监控平台

用户

个人及家庭用户 短信网关

USSDC

M2M平台

GGSN

个人 家庭 行业 M2M应用 业务

INTERNET /专线

PORTAL

PORTAL

中小企业

企业代理服务器

大型企业

图 8.6 移动物联网业务体系结构

典型的 M2M 业务体系主要由 M2M 终端、M2M 平台、M2M 应用业务平台、短 信网关、USSDC、GGSN、BOSS、行业终端监控平台和网管系统组成,如图 8.6 所 示。 (1) M2M 终端:M2M 终端基于 WMMP 协议并具有接收远程 M2M 平台激活指 令、 本地故障告警、 数据通信、 远程升级、数据统计以及端到端的通信交互等功能。

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(2) M2M 平台: 为 M2M 应用服务客户提供统一的 M2M 终端管理和终端设备鉴 权,并对目前短信网关尚未实现的接入方式进行鉴权。支持多种网络接入方式,提 供标准化的接口使得数据传输简单直接,提供数据路由、监控、用户鉴权和计费等 管理功能。 (3) M2M 应用业务平台:为提供各类 M2M 应用服务业务,由多个 M2M 应用业 务平台构成,主要包括个人、家庭、行业三大类 M2M 应用业务平台。 (4) 短信网关:包括行业应用网关和移动网络网关组成,与短信中心连接,提供 通信能力,负责短信通信过程中的业务鉴权。短信网关产生短信等通信原始使用话 单,送给 BOSS 计费。 (5) USSDC (非结构化补充数据业务) : 负责建立 M2M 终端与 M2M 平台的 USSD 通信。 (6) GGSN(网关 GPRS 支持节点) :负责建立 M2M 终端与 M2M 平台的 GPRS 通信,提供数据路由、地址分配及必要的网间安全机制。 (7) BOSS (业务运营支撑系统) : 与短信网关和 M2M 平台相连, 完成客户管理、 业务受理、计费结算和收费功能。对 EC/SI 提供的业务进行数据配置和管理,支持 签约关系受理功能,支持通过 HTTP/FTP 接口与行业网关、M2M 平台、EC/SI 进行 签约关系以及黑白名单等同步功能。 (8) 行业终端监控平台:M2M 平台提供 FTP 目录,将每月统计文件存放在 FTP 目录,供行业终端监控平台下载,以同步 M2M 平台的终端管理数据。 (9) 网管系统:网管系统与平台网络管理模块通信,完成配置管理、性能管理、 故障管理、安全管理及系统自身管理等功能。 8.1.2.2 WMMP 通信协议 [1] WMMP 协议背景 在 WMMP 协议提出之前, M2M 技术通常采用两种方式实现: ①两台具有 GPRS 功能的 M2M 终端直接通讯,双方通过无线方式接入核心网后进行连续通讯;②将 一台 GPRS 终端作为 M2M 终端,将一台电脑作为服务器放在 Internet 上作为 M2M 应用,终端通过无线方式进行通讯。对于第一种方式,整个系统过于简单,只要终 端数量增加,相互间的逻辑关系就会复杂到无法有条理的区分;对于第二种方式, 则受到无线网内互联相关法规的约束而发展缓慢。此外终端合法性、终端通讯异常

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处理、终端上报数据统计、终端与服务器之间通讯协议也是当时 M2M 技术中难以 解决的问题。 [2] WMMP 协议概述 WMMP(Wireless M2M Protocol)协议是为实现 M2M 业务中 M2M 终端与平台以 及应用平台三者相互之间数据通信过程而设计的应用层协议, 其体系如图 8.7 所示。 WMMP 协议为 M2M 架构中的协议泛称,M2M 终端和平台接口协议完成 M2M 平台与 M2M 终端之间的数据通信,以及终端之间借助 M2M 平台转发、路由所实现 的端到端数据通信,是 WMMP 协议体系中最重要的部分。
M2M应用
专线接入方式 WMMP-A

M2M平台
无线接入方式 WMMP-T 有线接入方式 WMMP-T

M2M终端

M2M终端

图 8.7 WMMP 体系 (WMMP-A:M2M 应用接口协议 WMMP-T:M2M 终端接口协议)

WMMP 协议的核心是其可扩展的协议栈及报文结构,其外层是由 WMMP 协议 核心衍生的接入方式,与通信机制和安全机制没有任何关系。在此基础之上,由内 向外依次为 WMMP 的 M2M 终端管理功能和 WMMP 的 M2M 应用扩展功能。 [3] WMMP 协议栈结构
M2M终端/M2M平台 WMMP TCP或UDP SMS/USSD IP 底层承载 IP 底层承载 M2M终端/M2M平台 WMMP TCP或UDP SMS/USSD

图 8.8 M2M 终端与 M2M 平台之间的通信协议栈结构

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WMMP 协议建立在 TCP/IP 或 UDP/IP 协议、SMS 和 USSD 之上,其协议栈结 构如图 8.8 所示。 在网络质量欠佳的情况下,建议优先采用 UDP 协议。例如在采用 GPRS 作为接 入方式时,建议采用 UDP 协议作为传输层协议,这是由于 GPRS 网络带宽较窄,延 迟较大, 不适于采用 TCP 协议进行通信。 采用 UDP 方式通信, 可以提高传输效率, 减少数据流量,节省网络带宽资源。UDP 是无连接的、面向消息的数据传输协议, 与 TCP 协议相比,它有两个致命的缺点:一是没有确认机制,数据包容易丢失;二 是数据包无序。因而,M2M 数据通信过程通过在 UDP 的上层应用层的 WMMP 协 议实现类似 TCP 的包确认和重传机制,从而提高通信效率及可靠性。根据实际经验 发现, 采用 UDP 方式传输, 丢包率能控制在 1%以下, 能够满足 M2M 应用的需要。 [4] WMMP 协议通信方式 WMMP 协议中采用了逻辑连接的概念。所谓逻辑连接是指 M2M 终端与 M2M 平台一次完整的报文交互过程。M2M 终端以登录请求报文向 M2M 平台登录,其后 M2M 平台鉴权成功并发送登录应答报文为开始,以通信双方一端发起退出请求,另 一端发出退出应答作为结束,在逻辑连接中通信超时也视为连接结束。在此交互过 程中,通信形式可以是 SMS、USSD、或基于 GPRS 的 TCP 或 UDP 方式,也可以是 混合模式,即通信方式可在逻辑连接中切换。但需要注意的是,对于一对请求和应 答,必须在同一通信方式下完成。 (1) 长连接和短连接 采用基于 IP 的通信方式做承载时,根据 M2M 终端与 M2M 平台之间的 IP 链路 连接是否一直存在,可分两种连接方式:长连接和短连接。 所谓长连接,指在一个连接过程中可以连续发送多个数据报文,如果没有数据 报文发送,需要 M2M 终端发送心跳报文以维持此连接。短连接是指通信双方有数 据交互时,就建立一个 WMMP 连接过程,数据发送完成后,则断开此 WMMP 连接 过程。 无论长连接,还是短连接,在采用 IP 方式时,都可以根据实际网络通信质量采 用 TCP 或 UDP 方式。若网络通信质量较好时(3G 网络以上),可以优先选择 TCP 协 议作为传输方式。 (2) 协议端口

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本协议在 UDP 协议下使用的端口暂定为9991,在 TCP 协议下使用的端口暂定 为9992。 (3) 交互过程中的应答方式 WMMP 协议数据报文以同步方式交互,如不作特殊说明,每一个数据报文请求 必须有一个应答。 当 M2M 终端通过 SMS 方式传送数据时,由于每条短消息只能传送140字节, 可能需要发送多条短消息。每次 M2M 终端使用 SMS 方式(采用8比特编码,数据编 码方式为0x04)传送数据到 M2M 平台,M2M 平台在接收到数据后,都向 M2M 终端 回送应答,M2M 终端在接收到应答后再发送下一次信息。 当 M2M 终端通过 USSD 方式传送数据时, 首先向 M2M 平台发起处理 USSD 会 话请求,M2M 平台应答后,M2M 终端对数据进行 BASE64编码,然后采取 ASC 编 码方式(数据编码方式为 0x0F)传输。USSD 方式每次最多传送160字节,由于存在 BASE64编码转换,实际的有效传输数据量为120字节。M2M 平台收到后给予应答, 然后 M2M 终端再传送剩下的数据,直到数据传送完成关闭 USSD 会话。 当 M2M 终端采用 IP 方式传送数据时,底层采用 TCP/IP 或 UDP/IP 协议,一般 采用 UDP/IP。M2M 终端使用设置的端口号向 M2M 平台发起连接,连接建立后向 M2M 平台传送采集数据,M2M 平台收到后给予应答。 8.1.3 M2M 支撑技术 随着科学技术的发展,越来越多的设备具有了通信和连网能力,网络一切 (Network Everything)逐步变为现实。人与人之间的通信需要更加直观、精美的界面 和更丰富的多媒体内容,而 M2M 的通信更需要建立一个统一规范的通信接口和标 准化的传输内容。 M2M 是一种理念,也是所有增强机器设备通信和网络能力的技术总称。人与人 之间的沟通很多也是通过机器实现的,例如通过手机、电话、电脑、传真机等。另 外一类技术是专为机器和机器建立通信而设计的。例如许多智能化仪器仪表都带有 RS-232接口和 GPIB 通信接口,增强了仪器与仪器之间,仪器与电脑之间的通信能 力。当然目前物联网领域绝大多数的机器和传感器尚不具备本地或者远程的通信和 连网能力。

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无论哪一种 M2M 技术与应用,它们都有五个重要的技术组成部分,即机器、 M2M 硬件、通信网络、中间件和应用,如图8.9所示。
应用(Applications) 中间件(Middleware) 通信网络(Communication Network) M2M硬件(M2M Hardware) 机器(Machines)

图8.9 M2M 系统组成

(1) 智能化机器:使机器能够“开口说话”,让机器具备信息感知、信息加工(计 算能力)和无线通信能力。实现 M2M 的第一步就是从机器/设备中获得数据,然后把 它们通过网络发送出去。使机器具备“说话”能力的基本方法有两种:生产设备的时 候嵌入 M2M 硬件;对已有机器进行改装,使其具备通信/联网能力。 (2) M2M 硬件:进行信息的提取,从各种机器/设备那里获取数据,并传送到通 信网络。现有 M2M 硬件产品主要可分为五种。 ①嵌入式硬件 嵌入到机器里面,使其具网络通信能力。常见的产品是支持 GSM/GPRS 或 CDMA 无线移动通信网络的无线嵌入数据模块,例如 Nokia 12 GSM 嵌入式无线数 据模块;Sony Ericsson 的 GR 48和 GT 48;Motorola 的 G18/G20 for GSM,C18 for CDMA;Siemens 用于 GSM 网络的 TC45、TC35i、MC35i 等嵌入式模块。 ②可组装硬件 在 M2M 工业应用中, 厂商拥有大量不具备 M2M 通信和连网能力的设备仪器, 可组装硬件就是为满足这些机器的网络通信能力而设计的,实现形式也各不相同, 包括从传感器收集数据的 I/O 设备,以及可以完成协议转换功能,并将数据发送到 通信网络的连接终端。 ③调制解调器

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嵌入式模块将数据传送到移动通信网络或通过公用电话/以太网送出时,都需要 相应的调制解调器。 ④传感器 传感器可分成普通传感器和智能传感器两种。智能传感器(Smart Sensor)是指具 有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器。由智能传感器组成的传感器网络 是 M2M 技术的重要组成部分。 一组具备通信能力的智能传感器以 Ad Hoc 方式构成 无线网络,协作感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息,并发布 给用户。 也可以通过 GSM 网络或卫星通信网络将信息传输给远程服务器。 典型产品 如 Intel 基于微型传感器网络的发展规划——智能微尘(Smart Dust)等。 目前智能微尘面临的最具挑战性的技术难题之一是如何在低功耗下实现远距离 传输,另一个技术难题在于如何将大量智能微尘自动组织成网络。 ⑤识别标识 识别标识如同每台机器或每个商品的“身份证”,使机器之间可以相互识别和区 分。常用技术包括条形码技术和射频识别技术等。标识技术已经被广泛用于商业库 存和供应链管理。 (3) 通信网络:其作用是将信息传送到目的地。网络技术彻底改变了我们的生活 方式和生存面貌,而随着 M2M 技术的出现,使得网络社会的内涵有了新的内容。 网络社会的成员除了原有人、计算机和 IT 设备之外,数以亿计的非 IT 机器/设备正 要加入进来。随着 M2M 技术的发展,这些新成员的数量和数据交换的网络流量将 会迅速地增加。 通信网络在整个 M2M 技术框架中处于核心地位,包括:广域网(无线移动通信 网络、卫星通信网络、光纤骨干网、Internet、公众电话网)、局域网(以太网、无线 局域网 WLAN、Bluetooth)和个域网(ZigBee、传感器网络)。 在 M2M 技术框架中的通信网络中,有两个主要参与者,他们是网络运营商和 网络集成商。尤其是移动通信网络运营商,在推动 M2M 技术应用方面起着至关重 要的作用。第三代移动通信技术除了提供语音服务之外,数据服务业务的开拓是其 发展的重点。随着移动通信技术向3G 和4G 的演进,必定将 M2M 应用带到一个新 的境界。国外提供 M2M 服务的网络有 AT&T Wireless 的 M2M 数据网络计划,Aeris 的 MicroBurst 无线数据网络等。

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(4) 中间件 (Middleware) :中间件在通信网络和 IT 系统间起桥接作用,包括 M2M 网关和数据收集/集成部件两个部分。网关是 M2M 系统中的“翻译员”,获取 来自通信网络的数据,并将数据传送给信息处理系统,主要的功能是完成不同通信 协议之间的转换。典型产品如 Nokia 的 M2M 网关。 数据收集/集成部件是为了将数据变成有价值的信息。对原始数据进行不同加工 和处理,并将结果呈现给需要这些信息的观察者和决策者,例如数据分析和商业智 能部件,异常情况报告和工作流程部件,数据仓库和存储部件等。 (5) 应用:对获得数据进行加工分析,为决策和控制提供依据。 8.1.4 M2M 业务应用 在不久的将来,人与人通信的手机可能仅占整个无线移动终端设备数量的 1/3, 而大量的通信是以机器到机器(M2M)终端的方式,通过移动通信网、无线局域网或 无线个域网实现。 M2M 中所说的“机器”有两种含义。一种是指传统意义上的机器,而另一种则是 指物联网中的智能终端设备、智能机器人等。只要这些硬件或软件配置有能够执行 M2M 通信协议的接口模块,就可以构成 M2M 终端。典型的基于移动通信的 M2M 应用系统结构如图8.10所示。 M2M 终端将待发送的用户数据通过 M2M 接口模块,按照无线 M2M 协议,封 装成 M2M 数据包;M2M 数据包通过3G/4G 移动通信网上的 M2M 平台,实现物联 网智能终端设备与服务器之间的双向数据传输。
用户数据 M2M包头 用户数据 用户数据

物联网 智能终 端设备

M2M数据包

网关 M2M接 口模块

应用服务器

计算机网络

物联网智能终 端设备

物联网智能终 端设备

图8.10 典型 M2M 应用系统结构示意图

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目前,M2M 技术已经得到了广泛的应用,如环境监控、手机移动支付、物品位 置跟踪、物业监控等。下面以电力抄表为例介绍 M2M 业务应用。 在电力行业中,远程抄表和电力终端监控管理的应用较多。远程抄表应用如图 8.11所示,该系统主要包括:数据采集器(智能电表内置)、M2M 无线抄表终端(内置 WMMP 通信模组)、移动通信网络、M2M 运营管理平台和远程抄表数据中心。

图8.11 远程抄表应用系统

(1) M2M 无线抄表终端:集中采集本地电表的用电信息,并通过移动通信网络 与 M2M 运营管理平台连接,最终实现与电力公司抄表数据中心交互。 (2) M2M 运营管理平台:通过 WMMP 协议和 M2M 终端进行交互,提供终端查 询、终端配置、远程控制、软件升级等功能;传输电力公司用户的应用数据(如月用 电量);同时可为电力公司提供业务监控、故障处理等支撑服务。 (3) 远程抄表数据中心:电力公司后台应用系统,实现用电信息采集和分时计价 处理。

本节关键词或关键知识点:M2M 系统三层结构;典型业务体系组成;WMMP 可扩展协议栈;逻辑连接;M2M 系统五大技术组成部分。

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8.2 云计算
8.2.1 云计算概述 云计算是一种新的计算模式。自计算机发展以来,计算模式已经历了主机、个 人计算机(PC)、 互联网、 网格计算等阶段, 现在云计算也被普遍认为是一个新阶段。 最早的主机-终端模式是集中计算, 一切计算资源都集中在主机上。 到了 PC 时代, 变成了分散计算,主要计算资源分散在各个 PC 上。互联网的出现将分散的 PC 联在 了一起,部分计算资源虽然还分布在 PC 上,但已经越来越多地集中到互联网上。 云计算的出现实现了更高程度的集中,它继承和发展了网格计算、公用计算(又称效 能计算)和 SaaS 等优点,可将分布在世界范围内的计算资源整合为一个统一的资源 为用户提供服务;另一方面,云计算又可按某个用户的需求分出所需的资源为其服 务,从而使计算资源可以像电力和自来水一样,统一地实现按需服务。由于不少学 校后续课程还有专门介绍云计算的,这里我们简单地描述一下云计算的相关基础知 识。 8.2.1.1 云计算概念 云计算(Cloud Computing)是网格计算(Grid Computing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算 (Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)网络存储 (Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等传 统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的 计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统。云计算的一个核心理念就是通 过不断提高“云”的处理能力,进而减少用户终端的处理负担,最终使用户终端简化 成一个单纯的输入输出设备,并能按需享受“云”的强大计算处理能力。然而,对于 到底什么是云计算,至少可以找到100多种解释,目前还没有公认的定义。中国网格 计算和云计算专家刘鹏曾给出如下定义: “云计算将计算任务分布在大量计算机构成 的资源池上, 使各种应用系统能够根据需要获取计算力、 存储空间和各种软件服务”。 通俗的理解是,云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源,它 包括硬件资源(服务器、 存储器、 CPU 等)和软件资源(如应用软件、 集成开发环境等), 本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息,远端就会有成千上万的计算机提 供需要的资源并将结果返回到本地计算机,这样,本地计算机几乎不需要做什么, 所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

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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,无法也无需确定 它的具体位置,但它确实存在于某处。之所以称为“云”,还因为云计算的鼻祖之一 亚马逊公司将大家曾经称为网格计算的东西,取了一个新名称“弹性计算云”(Elastic Computing Cloud),并取得了商业上的成功。 8.2.1.2 云计算的特点 从研究现状来看,云计算具有以下特点。 (1) 按需自助服务。消费者可对计算资源(如服务器时间和网络存储)进行单边部 署以自动满足需求,并且无须与服务提供商的人工配合。 (2) 泛在网络连接。云计算资源可以通过网络获取和通过标准机制访问,这些访 问机制能够促进用户通过异构的瘦客户平台或胖客户平台(手机、笔记本电脑、掌上 电脑等)来使用云计算,也包括其它传统的或基于云的服务。 (3) 与地理位置无关的虚拟化资源“池”。云计算服务商采用多用户模式,根据用 户需求动态地分配和再分配物理资源和虚拟资源。用户通常不用知道这些资源具体 所在位置,资源包括存贮器、处理器、内存、网络、虚拟机等。虽然存在某种程度 上的位置无关性,也就是说用户无法控制或根本无法知道所使用资源的确切物理位 置,但是原则上可以在较高抽象层面上来指定位置(例如国家、州、省、或者数据中 心) 。 资源的例子包括存储、 处理、 内存、 网络带宽以及虚拟机等。 即使是私有的“云” 往往也趋向将资源虚拟“池”化来为组织的不同部门提供服务。 (4) 快速灵活地部署资源。云计算供应商可快速灵活地部署云计算资源,快速地 放大和缩小。对于用户,云计算资源通常显得是无限的,并可以在任何时间购买任 何数量的资源。 (5) 服务计费(可测量的服务) 。通过对不同类型的服务进行计费,云计算系统能 自动控制和优化资源利用情况, 可以监测、 控制资源利用情况, 并形成报告或报表, 为云计算提供商和用户就所使用的服务提供透明性。 8.2.1.3 云计算服务模式 云计算服务模式大致可以分为三种,即将基础设施作为服务(IaaS) 、将平台作 为服务(PaaS)和将软件作为服务(SaaS) ,如图 8.12 所示。

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专用

将软件作为服务 SaaS(Software as a Service) 将平台作为服务 PaaS(Platform as a Service) 将基础设施作为服务 IaaS(Infrastructure as a Service)

如:Salesforce online CRM

如:Google App Engine Microsoft Windows Azure

如: Amazon EC2/S3

通用

图 8.12 云计算服务模式

(1) 软件作为服务 (SaaS) 在这种模式下,提供商在云计算设施上运行程序,用户通过各种客户端设备的 客户界面(如网页浏览器、 基于网页的电子邮件)使用这些应用程序。 用户不需管理或 控制底层的网络、服务器、操作系统、存储系统、应用程序等,但可能需要完成一 些与用户相关的应用程序参数设置。“把软件作为服务”的特色是根据需要作为服务 提供的一整套应用程序。该软件的单个实例运行于云上,并为多个最终用户或客户 机构提供服务。 最著名的 SasS 示例是 salesforce.com。1999 年,28 岁的甲骨文(oracle)高级副 总裁、俄罗斯裔美国人马克· 贝尼奥夫创办了 Salesforce.com 公司,并提出软件即服 务(SaaS,Software-as-a-service)的思想,并运用于客户关系管理服务(CRM)软件。目 前已有 82,500 家公司采用了 Salesforce 的 CRM。 (2) 平台作为服务 (PaaS) 在这种交付模式下,用户采用提供商支持的编程语言和工具编写好应用程序, 然后放到云计算平台上运行。 用户不需管理或控制底层的网络、 服务器、 操作系统、 存储系统等,但要控制应用程序,可能还需要设置应用程序的运行环境。 从服务生产商或消费者的观点看,关于 PaaS 的观点至少有两种: ①生产 PaaS 的某个人可能通过集成 OS、中间件、应用软件甚至是一个随后 作为服务提供给客户的开发环境来生产一个平台。例如,开发 PaaS 的人可能会使 其以一组 Sun xVM 管理程序虚拟机为基础, 这组虚拟机包括一个 NetBeans 集成化 开发环境、一个 Sun GlassFish Web 栈,并支持像 Perl 或 Ruby 等其它编程语言。 ②使用 PaaS 的人会看到一个封装式服务,该服务是通过 API 提供给用户的。 客户通过 API 与该平台互动, 而且该平台执行一切必要的操作来管理和扩展其本身,

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以提供规定的服务水平。虚拟设备可以归类为 PaaS 的实例。例如,一个内容交换 设备会将其所有组成软件对客户隐藏起来,而只向客户提供用来配置和部署服务的 一个 API 或 GUI。 PaaS 的商业示例如 Google App Engine,谷歌推出了谷歌应用软件引擎(Google AppEngine,简称 GAE),这种服务让开发人员可以编译基于 Python 的应用程序,并 可免费使用谷歌的基础设施来进行托管(最高存储空间达 500MB)。对于超过此上限 的存储空间, 谷歌按“每 CPU 内核每小时”10 至 12 美分及 1GB 空间 15 至 18 美分的 标准进行收费。 最近, 谷歌还公布了提供可由企业自定义的托管企业搜索服务计划。 (3) 基础设施作为服务 (IaaS) 在这种交付模式下,用户将部署处理器、存储系统、网络及其它基本的计算资 源,并按自己的意志运行操作系统和应用程序等软件。用户不需管理或控制底层的 云计算基础设施,但要控制操作系统、储存系统和应用程序,可能还需要选择网络 组件(防火墙、负载均衡器等)。 亚马逊的云计算产品总称为 Amazon Web Service(亚马逊网络服务), 主要由四部 分组成, 包括 S3(Simple Storage Service, 简单的存储服务)、 EC2(Elastic Compute Cloud, 可伸缩计算云)、 SQS(Simple Queuing Service, 简单信息队列服务)以及 SimpleDB (简 单数据库) 。也就是说,亚马逊目前为开发者提供了存储、计算、中间件和数据库管 理系统服务。作为 IaaS 在实际应用中的一个例子, 《纽约时报》使用成百上千台 Amazon EC2 实例在 36 小时内处理 TB 级的文档数据。如果没有 EC2, 《纽约时 报》处理这些数据将要花费数天甚至数月的时间。 8.2.1.4 云计算的部署模式 不管利用了哪种服务模型(SaaS、 PaaS 或 IaaS), 目前都存在四种云服务部署模 型,或者用以解决某些特殊需求而在它们之上的演化变形。 (1) 私有云。在这种模式下,云计算基础设施由单个组织经营,可由该组织或第 三方管理,可以是场内服务(on-premises) ,也可以是场外服务(off-premises)。 (2) 社区云。在这种模式下,云计算基础设施由数个组织共享,并为一个有共同 关注点的团体提供支持,可由团体组织或第三方管理。云基础设施由若干个组织分 享,以支持某个特定的社区。社区是指有共同诉求和追求的团体(例如使命、安全要 求、政策或合规性考虑等) 。

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(3) 公共云。在这种模式下,云计算基础设施由一家销售云计算服务的组织所拥 有,该组织将云计算服务销售给公众或大型工业团体。 (4) 混合云。在这种模式下,云计算基础设施由两种或两种以上的云 (私有、团 体或公共)组成,每种模式的云都保持独立,但通过标准或专有技术被组合成一体, 具有数据和应用程序的可移植性。如 Amazon Web Server 等既为企业内部又为外部 用户提供云计算服务。这些技术促成数据和应用的可移植性(例如用于云之间负载均 衡的 cloud bursting 技术) 。 8.2.1.5 云计算的核心技术 云计算以数据为中心, 是一种数据密集型的超级计算方式。 它运用了许多技术, 其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技 术最为关键。 (1) 编程模型 为了使用户能更轻松地享受云计算带来的服务,让用户能利用该编程模型编写 简单的程序来实现特定的目的,云计算上的编程模型必须十分简单,必须保证后台 复杂的并行执行和任务调度对用户和编程人员透明化。 云计算采用 MapReduce 的编程模型。现在所有 IT 厂商提出的云计划中采用的 编程模型,都是基于 MapReduce 思想开发的编程工具。MapReduce 不仅仅是一种编 程模型,同时也是一种高效的任务调度模型,不仅适用于云计算,在多核和多处理 器以及异构机群上同样具有良好的性能。 该编程模型目前主要适用于编写任务内部松耦合、能够高度并行化的程序。如 何改进编程模式,是程序员能够轻松编写紧耦合的程序,运行时能同时高效调度和 执行任务是 MapReduce 编程模型未来的发展方向。 (2) 海量数据分布存储技术 云计算系统由大量服务器组成,同时为大量用户服务,因此云计算系统采用分 布式存储方式存储数据,用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛 使用的数据存储系统是 Google 的 GFS 和 Hadoop 团队开发的开源 HDFS。GFS 即 Google 文件系统(Google File System),是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型 的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。 (3) 海量数据管理技术

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云计算需要对分布的海量数据进行处理和分析,因此,数据管理技术必需能够 高效地管理大量数据。云计算系统中的数据管理技术主要是 Google 的 BT(BigTable) 数据管理技术和 Hadoop 团队开发的开源数据管理模块 HBase。BT 是建立在 GFS, Scheduler,Lock Service 和 MapReduce 之上的一个大型分布式数据库。与传统的关 系数据库不同,它把所有数据都作为对象来处理,形成一个巨大的表格,用来分布 存储大规模结构化数据。Google 的很多项目使用 BT 来存储数据,包括网页查询, Google Earth 和 Google 金融。 这些应用程序对 BT 的要求各不相同: 数据大小(从 URL 到网页到卫星图象)不同,反应速度不同(从后端的大批处理到实时数据服务)。对于 不同的要求,BT 都成功地提供了灵活高效的服务。 (4) 虚拟化技术 通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离,既包括将单个资源划分成 多个虚拟资源的裂分模式,也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚 拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化和网络虚拟化等,计算虚拟化又 分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。 (5) 云计算平台管理技术 云计算资源规模庞大,服务器数量众多并分布在不同的地点,同时运行着数百 种应用,如何有效地管理这些服务器,保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑 战。云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作,方便业务部署和开 通,快速发现和恢复系统故障,通过智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。 8.2.1.6 云计算实现机制 由于云计算分为 IaaS、PaaS 和 SaaS 三种类型,不同的厂家又提供了不同的解 决方案,目前还没有一个统一的技术体系结构,图 8.13 提供了一个参考的云计算体 系结构。 这个体系结构概括了不同解决方案的主要特征,每一种方案或许只实现了其中 部分功能,或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。 云计算技术体系结构分为四层: 物理资源层、 SOA(Service-Oriented Architecture, 面向服务的体系结构)构建层、资源池层和管理中间件层。物理资源层包括计算机、 存储器、网络设施、数据库和软件等。资源池层是将大量相同类型的资源构成同构 或接近同构的资源池,如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多的是物理资 源的集成和管理工作,例如研究在一个标准集装箱的空间如何装下 2000 个服务器、

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解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗。管理中间件层负责对云计算的资源进 行管理,并对众多应用任务进行调度,使资源能够高效、安全地为应用提供服务。 SOA 构建层将云计算能力封装成标准的 Web Services 服务, 并纳入到 SOA 体系进行 管理和使用,包括服务接口、服务注册、服务查找、服务访问和服务工作流等。管 理中间件层和资源池层是云计算技术的最关键部分,SOA 构建层的功能更多依靠外 部设施提供。

图 8.13 云计算技术体系结构

云计算的管理中间件层负责资源管理、 任务管理、 用户管理和安全管理等工作。 资源管理负责均衡地使用云资源节点,检测节点故障并试图恢复或屏蔽之,并对资 源的使用情况进行监视统计;任务管理负责执行用户或应用提交的任务,包括完成 用户任务映象(Image)的部署和管理、任务调度、任务执行、任务生命期管理等;用 户管理是实现云计算商业模式的一个必不可少的环节,包括提供用户交互接口、管 理和识别用户身份、创建用户程序的执行环境、对用户的使用进行计费等;安全管 理保障云计算设施的整体安全, 包括身份认证、 访问授权、 综合防护和安全审计等。 8.2.2 云计算应用实例 云计算的两个重要目标就是可扩展性和高可用性。可扩展性表达了云计算能够 无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千个节点同时处理。高可用性代表了 云计算能够容忍节点的错误,甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正 常运行。下面给出 3 个具体的云计算实例,具体包括 Google 的云计算平台以及云计 算的网络应用程序、IBM 公司的“蓝云”平台产品以及 Amazon 公司的弹性计算云。 (1) Google 的云计算平台

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Google 云计算技术包括 Google 文件系统 GFS、 分布式计算编程模型 MapReduce、 分布式锁服务 Chubby 和分布式结构化数据存储系统 Bigtable 等。其中 GFS 提供了 海量数据存储和访问的能力,MapReduce 使得海量信息的并行处理变得简单易行, Chubby 保证了分布式环境下并发操作的同步问题,Bigtable 使得海量数据的管理和 组织十分方便。

图 8.14 Google File System 系统架构

① Google File System 文件系统(GFS) GFS 系统架构如图 8.14 所示,作为一个大型分布式文件系统,位于所有核心技 术的底层。GFS 使用廉价的商用机器构建分布式文件系统,将容错任务交由文件系 统来完成,利用软件的方法解决系统可靠性问题,这样可以使得存储的成本成倍下 降。 GFS 将整个系统的节点分为三类:Client(客户端)、Master(主服务器)和 Chunk Server(数据块服务器)。Client 是 GFS 提供给应用程序的访问接口,以库文件的形式 提供。Master 是 GFS 的管理节点,在逻辑上只有一个,保存系统的元数据,负责整 个文件系统的管理。Chunk Server 负责具体的存储工作,它的数目直接决定了 GFS 的规模。客户端在访问 GFS 时,首先访问 Master 节点,获取将要与之进行交互的 Chunk Server 信息,然后直接访问这些 Chunk Server 完成数据存取。这种设计实

现了控制流和数据流的分离,降低了 Master 的负载。 ② MapReduce 分布式编程环境

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MapReduce 并行计算框架的核心思想是分而治之,将计算任务分解成两步,分 别是 Map 和 Reduce。 Map 通常有很多个, 每个 Mapper 为被分解后的子任务; Reduce 可以为一个或多个,每个 Reducer 负责将 Map 的部分输出合并。Mapper 和 Reducer 是定义在(key, value)对上的函数。Mapper 的输入为一个域上的(key, value)对,它的 输出为另一域上(key, value)对的链表,即 Map(k1, v1) → list(k2, v2)。Map 函数会并 行地应用于全部输入数据,从而为每个输入 (k1, v1) 生成一系列 (k2, v2) 对。然后 MapReduce 框架会将所有 k2 相同的(k2, v2)收集起来形成一组,并将所有组按一定 规则分发到 Reducer 上。每个组将被应用 Reduce 函数,生成 0 个或多个值,即 Reduce(k2, list(v2)) → list(v3)。这里可以将 Map 理解为“分工”,将 Reduce 理解理解 为“合伙”。 假设某购物中心的老板,想了解人们在周末购物的热情,并希望针对这一情况 安排适当的促销活动以促进业务增长,需要知道周六和周日购物中心的总营业额, 这可以通过统计周末两天的营业记录来获知。但是由于规模庞大,营业账本填满了 办公室,显然需要帮助。若按照 MapReduce 的思想,叫来 40 个营业员和 2 位副经 理 A、B,将账本平均分配给营业员,让他们将所分摊到各自账本上的周六和周日的 营业记录分别报告给副经理 A 和 B,而 2 位副经理负责将记录累加。这样就快速地 得到了想要信息。这里,营业员是 Mapper,副经理是 Reducer。

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图 8.15 MapReduce 处理程序的执行过程

图 8.15 给出了 MapReduce 处理程序的执行过程。 首先输入被分隔成多块并分配 给 mapper,mapper 处理输入并生成(key, value)对;MapReduce 框架将具有相同 key 的对聚合成一组,并按照一定的规则再将这些组分配到 reducer 上;最后 reducer 处 理这些具有相同 key 的组并生成结果。图 8.15 中小长方形就代表(key, value)对,例 如“<6,1>”表示一笔营业额为 1 的星期六营业记录;聚合相同 key 的组并对其进行分 类的操作称为 Shuffle and sort(聚合分类) 。值得注意的是图 8.15 中除了 mapper 和 reducer 之外, 还有其它三个可选的部件, 分别是 Combiner、Partitioner 和 Comparator。 Combiner 位于 mapper 之后和 shuffle and sort 之前,与 reducer 的功能基本相同。它 的好处是预先处理可以 reduce 的对,减少数据在网络上的传输量,从而提高效率。 Partitioner 决定如何将聚合后的(key, value)组分配到 reducer 上。 Comparator 则决定了 同组内(key, value)对之间的相对顺序。在默认情况下,Combiner 为空;Partitioner 则 根据 key 的 Hash 值进行分配; 而 Comparator 则使用 value 类型的比较函数进行排序。 ③分布式锁服务 Chubby Chubby 是基于松耦合,能够提供粗粒度锁服务的一个分布式文件系统,解决了 分布的一致性问题。GFS 使用 Chubby 来选取一个 GFS 主服务器,Bigtable 使用

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Chubby 指定一个主服务器并发现、控制与其相关的字表服务器。Chubby 还可以作 为一个稳定的存储系统存储包括原数据在内的小数据, 同时 Google 内部使用 Chubby 进行名字服务(Name Server)。Chubby 系统本质上是一个分布式的、存储大量小文件 的文件系统, 它所有的操作都是在文件的基础上完成的, Chubby 的文件系统与 UNIX 类似。 ④分布式的大规模数据库管理系统 Bigtable Bigtable 是一个分布式多维映射表, 表中数据通过一个行关键字、 列关键字和一 个时间戳进行索引。Bigtable 对存储在其中的数据不做任何解析,一律看做字符串, 具体数据结构的实现由用户自行处理。Bigtable 的存储格式如图 8.16。Bigtable 不支 持一般意义上的事务,表中数据根据行关键字排序,使用词典序;列关键字被组织 成列族,族是 Bigtable 访问控制的基本单元;不同版本的数据通过时间戳来区分。
Contents

COLUMNS
ROWS

<html>... www.cnn.com
<html>...
t2

t1

<html>...

t3

TIMESTA MPS

图 8.16 Google Bigtable 的存储格式
Bigtable client Bigtable cell Bigtable master Performs metadata ops,load balancing Bigtable tablet Server Serves data Cluster scheduling Master Handles failover,monitoring Bigtable tablet Server Serves data Bigtable client library Open() Open() Bigtable tablet Server Serves data

GFS Holds tablet data,logs

Lock Service Holds metadata,handles masteelection

图 8.17 Bigtable 架构图

Bigtable 是构建在另外三个云计算组件之上的,基本架构如图 8.17 所示,主要 由三部分组成: 客户端程序库(Client Library)、 一个主服务器(Master Server)和多个子

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表服务器(Tablet Server)。客户访问 Bigtable 服务时首先利用库函数执行 Open()操作 打开一个锁获取目录文件,然后和子表服务器进行通信。 主服务器:主服务器主要进行元数据的操作以及子表服务器之间的负载调度, 几乎不与客户端进行通信。当新的子表产生时,主服务器通过一个加载命令将其分 配给一个空间足够的子表服务器。 子表服务器在初始化时从 Chubby 得到一个独占锁, 子表服务器基本信息以此保存在 Chubby 的服务器目录中, 主服务器通过检测这个目 录获取最新的子表服务器信息,并定期向子表服务器询问独占锁的状态。 子表服务器: Bigtable 中实际数据以子表形式保存在子表服务器中, 内部数据存 储格式为 SSTable。SSTable 中的数据被划分成块(Block) ,在 SSTable 的结尾有一个 索引,保存 SStable 中块的位置信息。SSTable 文件都存储在 GFS 上,通过键查询。 子表由 SSTable 和日志构成,子表的地址为三层结构。Bigtable 将数据存储划分成两 块, 较新的数据存储在内存表中, 较早的数据被压缩成 SSTable 格式保存在 GFS 中。 数据压缩分为次压缩、合并压缩、主压缩三种压缩形式。Bigtable 使用了缓存和预取 技术,子表地址被缓存在客户端。 (2) IBM“蓝云”计算平台 “蓝云”解决方案是由 IBM 云计算中心开发的企业级云计算解决方案。该解决方 案可以对企业现有的基础架构进行整合,通过虚拟化技术和自动化技术,构建企业 自己拥有的云计算中心,实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统 一部署、统一监控和统一备份,打破应用对资源的独占,从而帮助企业实现云计算 理念。 IBM 的“蓝云”计算平台是一套软硬件平台, 将 Internet 上使用的技术扩展到企 业平台上,使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。“蓝云”大量使用了 IBM 先 进的大规模计算技术,结合了 IBM 自身的软硬件系统以及服务技术,支持开放标准 与开放源代码软件。“蓝云”基于 IBM Almaden 研究中心的云基础架构,采用了 Xen 和 PowerVM 虚拟化软件,Linux 操作系统映像以及 Hadoop 软件(Google File System 以及 MapReduce 的开源实现)。IBM 已经正式推出了基于 x86芯片服务器系统的“蓝 云”产品。图8.18为 IBM “蓝云”架构。

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图8.18 IBM“蓝云”架构

由图8.18可知, “蓝云”计算平台由一个数据中心、 IBM Tivoli 部署管理软件(Tivoli provisioning manager)、IBM Tivoli 监控软件(IBM Tivoli monitoring)、IBM WebSphere 应用服务器、IBM DB2数据库以及一些开源信息处理软件和开源虚拟化软件共同组 成。 “蓝云”的硬件平台环境与一般的 x86服务器集群类似, 使用刀片的方式增加了计 算密度。 “ 蓝云 ” 软件平台的特点主要体现在虚拟机以及对于大规模数据处理软件 Apache Hadoop 的使用上。 “蓝云”平台的一个重要特点是虚拟化技术的使用,包括两个级别,一个是在硬 件级别上实现虚拟化,另一个是通过开源软件实现虚拟化。硬件级别的虚拟化可以 使用 IBM p 系列的服务器,获得硬件的逻辑分区 LPAR(logic partition)。逻辑分区的 CPU 资源能够通过 IBM Enterprise Workload Manager 来管理。通过这样的方式加上 在实际使用过程中的资源分配策略, 能够使相应的资源合理地分配到各个逻辑分区。 p 系列系统的逻辑分区最小粒度是1/10颗 CPU。 Xen 则是软件级别上的虚拟化, 能够 在 Linux 基础上运行另外一个操作系统。 虚拟机是一类特殊的软件,能够完全模拟硬件的执行,运行不经修改的完整操 作系统,保留了一整套运行环境语义。通过虚拟机的方式,在云计算平台上获得如 下优点:①云计算的管理平台能够动态地将计算平台定位到所需要的物理节点上, 而无须停止运行在虚拟机平台上的应用程序,进程迁移方法更加灵活;②降低集群 电能消耗,将多个负载不是很重的虚拟机计算节点合并到同一个物理节点上,从而 能够关闭空闲的物理节点,达到节约电能的目的;③通过虚拟机在不同物理节点上

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的动态迁移,迁移了整体的虚拟运行环境,能够获得与应用无关的负载平衡性能; ④在部署上也更加灵活,即可以将虚拟机直接部署到物理计算平台上,而虚拟机本 身就包括了相应的操作系统以及相应的应用软件,直接将大量的虚拟机映像复制到 对应的物理节点即可。 “蓝云”计算平台中的存储体系结构对于云计算来说也是非常重要的,无论是操 作系统、服务程序还是用户应用程序的数据都保存在存储体系中。“蓝云”存储体系 结构包含类似于 Google File System 的集群文件系统以及基于块设备方式的存储区 域网络 SAN。在设计云计算平台的存储体系结构时,可以通过组合多个磁盘获得很 大的磁盘容量。相对于磁盘的容量,在云计算平台的存储中,磁盘数据的读写速度 是一个更重要的问题,因此需要对多个磁盘进行同时读写。这种方式要求将数据分 配到多个节点的多个磁盘当中。为达到这一目的,存储技术有两个选择,一个是使 用类似于 Google File System 的集群文件系统, 另一个是基于块设备的存储区域网络 SAN 系统。在蓝云计算平台上,SAN 系统与分布式文件系统并不是相互对立的系 统,SAN 提供的是块设备接口,需要在此基础上构建文件系统,才能被上层应用程 序所使用。而 Google File System 正好是一个分布式的文件系统,能够建立在 SAN 之上。两者都能提供可靠性和可扩展性,至于如何使用还需要由建立在云计算平台 上的应用程序来决定,这也体现了计算平台与上层应用相互协作的关系。 (3) Amazon 的弹性计算云 Amazon 是最早提供云计算服务的企业之一,其 AWS(Amazon Web Service)是典 型的基础设施级别的云计算平台,针对底层计算和存储资源提供租用服务。AWS 云 计算服务主要依托 Amazon 公司的各个数据中心,这些大规模数据中心是根据该公 司核心业务的最大可能需求建立的,但是设备的平均利用率非常低(这种情况在各 个大型 IT 企业的数据中心普遍存在) ,平均利用率只有5%到20%。为了提高设备的 利用率,Amazon 建立了弹性云计算架构,以实现快速的动态资源分配。依靠弹性架 构,Amazon 可以更加灵活地分配其计算资源,除了满足自身需要,额外的资源还可 以通过服务的形式出售。 AWS 以不同的形式提供计算、存储和网络等底层资源,并提供了一系列相应的 服务,使得用户可以方便地对这些资源进行使用、配置、监控和支付。AWS 在不同 技术基础上实现其云架构,最具代表性有:在虚拟化技术 XEN Hypervisor 的基础上

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实现的弹性计算云(EC2,Elastic compute cloud),采用分布式对象技术的简单存储服 务(S3, Simple Storage Service), 以及 Amazon Elastic MapReduce, 简单队列服务(SQS, Amazon Simple Queue Service)等等,其基本原理与前面 Google 和 IBM 解决方案类 似,感兴趣的同学可以查阅更为详细的说明。 8.2.3 物联网与云计算 物联网的发展需要“软件即服务”、“平台即服务”以及按需计算等云计算模式的 支撑,可以说云计算极大地推动了物联网应用发展,主要其原因有两方面:一是云 计算具有超强的数据处理和存储能力;二是物联网无处不在的数据采集需要大范围 的支撑平台以满足其规模需求。云计算通过如下几种方式支撑物联网的应用发展。 (1) 单中心与多终端方式 在此类模式中,分布范围较小的各种物联网终端(传感器、摄像头或手机等),把 云中心或部分云中心作为数据处理中心,终端所获得信息或数据统一由云中心处理 及存储,云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。这类应用非常多,如小区及 家庭监控、对高速路段监测、幼儿园的监管以及某些公共设施的保护等。该类应用 的云中心可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能,对日常生活提供较便利的 帮助,一般以私有云居多。 (2) 多中心与大量终端方式 对于很多区域跨度大的企业或单位而言,多中心与大量终端的模式较适合。譬 如,一个跨多地区或者多国家的企业,因其分公司或分厂较多,要对其各公司或工 厂的生产流程进行监控、对相关产品质量进行跟踪等。 有些数据或者信息需要及时甚至实时共享给各个终端的使用者也可采取这种方 式。例如,如果北京地震中心探测到某地即将有地震,只需要通过这种途径,仅仅 十几秒就能将探测情况的告警信息发出,尽量避免不必要的损失。中国联通的“互联 云”思想就是基于此思路提出的。 这个模式的前提是云中心必须包含公共云和私有云, 并且它们之间的互联没有障碍。 这样对于有些机密的事情(如企业机密等)也可以较好 地保密而又不影响信息的传递与传播。 (3) 信息及应用分层处理与海量终端方式 这种模式针对用户范围广、信息及数据种类多、安全性要求高等特征来实现。 当前客户对各种海量数据的处理需求越来越多,需要根据客户需求及云中心的分布 进行合理的分配。

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对需要大量数据传送,但是安全性要求不高的,如视频数据、游戏数据等,可 以采取本地云中心处理或存储;对于计算要求高、数据量不大的,可以放在专门负 责高端运算的云中心里;而对于数据安全要求非常高的信息和数据,可以放在具有 灾备中心的云中心。 此模式可以根据具体应用模式和场景,对各种信息和数据进行分类处理,然后 选择相关途径给相应的终端。 以上三种模式只是云计算与物联网结合方式的粗线条勾勒,随着物联网和云计 算的发展,必将还会有很多种其它的具体实现方式。 8.2.4“云”上的宝藏--大数据 随着全媒体时代的发展和云计算的运用,社交网络、电子商务与移动通信把人 类社会带入了以“PB”(1024TB)为基本单位的数据信息新时代。2013 年,世界上存 储的数据达到约 1.2ZM(1024EB,1EB 等于 1024TB)字节,其中非数字数据只占 不到 2%,我们在不知不觉中构建了一个“大数据”王国。 “除了上帝之外,任何人都需要数据。”在当今社会,如何挖掘这些“云”端上的 财富,成为新一代商业和生活变革与转型的关键。在商业中,“大数据”成为预测的 最好根据, 在日常运营中生成、 累积的用户网络行为数据, 可以成为市场形势判断、 客户喜好判断、创新研发的个性定制以及产品改良建议的最好参照。在生活中我们 可以获取的个性定制服务和各种快捷方便的生活信息,这些都是“大数据”时代带来 的最好礼物。Viktor MayerSchonberger 在他的《大数据时代》中写道,“一个大规模 生产、分享和应用数据的时代正在开启,”云端上的数据正在显示它隐藏的力量。由 于大数据涉及内容非常繁多,发展也刚刚起步,我们无法对它进行详细的分析,下 面我们仅从几个方面也介绍一下大数据的相关情况,感兴趣的同学可以多关注这方 面的发展。

本节关键词或关键知识点: 云计算三种服务模式; 云计算技术体系四层结构; Google 云计算平台基本思想;云计算支持物联网的三种方式;大数据特征。

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8.3 工业 4.0
8.3.1 工业 4.0 概述 工业 4.0 概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标 是建立一个高度灵活的个性化与数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中, 传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。 德国学术界和产业界认为,工业 4.0 概念即是以智能制造为主导的第四次工业 革命。该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统(Cyber-Physical System)相结合的手段,将制造业向智能化转型。 工业 4.0 项目主要分为两大主题, 一是“智能工厂”, 重点研究智能化生产系统及 过程,以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”,主要涉及整个企业的 生产物流管理、人机互动以及 3D 技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别 注重吸引中小企业参与,力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受 益者,同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者。 8.3.2 工业 4.0 目标 当今世界已经完成了三次工业革命。分别源于机械化、电气力和信息技术的变 革。现在,将物联网和服务应用到制造业正在引发第四次工业革命。将来,企业将 建立全球网络,把它们的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—信息物理系 统(CPS)中。在制造系统中,CPS 系统包括智能机器、存储系统和生产设施,能 够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。这有利于从根本上改善包括制造、 工程、材料使用、供应链和生命周期管理的工业过程。正在兴起的智能工厂采用了 一种全新的生产方法。 智能产品通过独特的形式加以识别、 可以在任何时候被定位、 并能知道它们自己的历史、当前状态和为了实现其目标状态的替代路线。嵌入式制 造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接,在分散的价值网络上实 现横向连接,并可进行实时管理。 此外,工业 4.0 将应对并解决当今世界所面临的一些挑战,如资源和能源利用 效率,城市生产和人口结构变化等。工业 4.0 使资源生产率和效率增益不间断地贯 穿于整个价值网络。智能辅助系统将工人从执行例行任务中解放出来,使他们能够 专注于创新、增值的活动。鉴于即将发生的技术工人短缺问题,这将允许年长的工 人延长其工龄,保持更长的生产力。灵活的工作组织使得工人能够将他们的工作和

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私人生活相结合,并且继续进行更加高效的专业发展,在工作和生活之间实现更好 的平衡。 在制造工程领域,全球竞争愈演愈烈,各国已经认识到要在制造行业引入物联 网和服务。通过各种计划来应对去工业化,促进“先进制造业”的发展。为了将工业 生产转变到工业 4.0,需要采取双重战略。装备制造业应不断地将信息和通信技术 集成到传统的高技术战略来维持其全球市场领导地位,以便成为智能制造技术的主 要供应商。与此同时,有必要为 CPS 技术和产品建立和培育新的主导市场。为了实 现这一双重的 CPS 战略目标,应将工业 4.0 的下列特性加以落实: ? 通过价值网络实现横向集成; ? 贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成; ? 纵向集成和网络化制造系统。 8.3.3 工业 4.0 关键技术 工业 4.0 发展至今,其中的关键技术是信息通信技术(ICT) ,具体包括联网设 备之间自动协调工作的 M2M (Machine to Machine) 、 通过网络获得的大数据的运用、 与生产系统以外的开发/销售/ERP (企业资源计划) /PLM (产品生命周期管理) /SCM (供应链管理)等业务系统联动等等。 第三次工业革命的自动化只是在生产工艺中运用 ICT, 而工业 4.0 将大幅扩大应 用对象。 最终将这种升级后的工厂称作“智能工厂”, 如图 8.19。 基于 ICT 的“智能化” 本来就是在智能手机、智能仪表、智慧城市、智能电网等所有事物和服务中出现的 动向。要实现工厂智能化的工业 4.0 也可以说是一个必然趋势。除工业 4.0 以外,通 用电气也提出了与之基本相同的概念——“工业互联网”(Industrial Internet) 。日本的 各企业也在推进 M2M 和大数据应用。

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图 8.19 工业 4.0 和智能工厂——物联网和服务网的一部分

与此同时,全新的基于服务和实时保障的 CPS 平台具有战略意义的工业 4.0 计划将极大地促进全新的 CPS 平台更加适应具有协作性特点的商业化进程和连接 智能工厂和智能产品的全生命周期各方面的整个商业网络。这些平台将提供服务和 实际应用,并且能联系到所有参与的人员、物体和系统,同时还将拥有以下特征: ? 灵活性,可以提供迅速和简单流程的服务和应用,包括基于 CPS 的软件; ? 在 App Store 模式链下实现商业进程中的调配和部署; ? 提供综合性强、安全可信的全商业进程支持; ? 保障从传感器到客户交流所有环节的安全和可靠系统; ? 支持移动端设备; ? 支持商业网络中互相协助的生产、服务、分析和预测。 在商业网络中, 共享的 CPS 平台往往针对包括服务流程和应用在内的 IT 技术 发展有特殊需求,因为在这些共享的 CPS 平台上,CPS 的横向与纵向集成、工业 流程中的应用及服务往往会诞生出一些特殊的需求。对于工业 4.0 来说,在整个服 务网络中,重要的是需要更加宽泛地解释流程条款。很明显,在互相协作的公司间 和商业网络中,应该建立起共享的服务和应用。在 CPS 平台,诸如安全和保障、

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可信任、 可靠性、 使用、 操作模式的融合、实时分析和预测等特性都显得尤为重要, 在互相协作的生产和服务过程中,确立流程标准以及安全、可靠、高效的操作都离 不开这些特性,同样,它们对于执行活跃的商业活动也至关重要。最后,这需要应 对由大范围数据源和终端设备引发的各种问题。以上所提到的这些需求在当前初级 云端基础设施状态下只能得到极少量的满足。CPS 平台被公司间的 IT 人员、软件 和服务提供商以及公司本身所使用,这需要有一个工业 4.0 的参考框架,该参考框 架应该考虑到 ICT 和制造企业的不同特征。 模式化的操作流程要求 CPS 平台开发全新的应用和服务,以此来满足那些瞬 息万变的复杂变化, 而这些变化正是由于不同领域和组织之间的功能增长、 差异化、 活跃性和协作性所带来的。最后,拥有一个高带宽、安全高效的网络基础则是保障 数据交换安全的关键。 虽然工业 4.0 展现了美好的未来,但实现这一概念却面临着四大课题,分别是 标准化、复杂系统的管理、通信基础设施的建设和安全与保密。标准化方面,随着 工厂与工厂内外的很多事物和服务连接起来,通信手段及数据格式等很多事物必须 制定标准。关于复杂系统的管理,随着生产系统与其他系统连接起来,整个系统变 得复杂,管理变得越来越困难。通信基础设施问题指的是可用于工业用途的、可靠 性(SLA:服务水平协议)高的通信基础设施。安全和保密方面,随着工厂与外部 网络连接起来,遭到恶意软件入侵等网络攻击的风险也越来越大,因此迫切需要采 取相关安全和保密措施。 8.3.4 工业 4.0 典型应用 (1) 减少能源消耗——生产间歇的汽车车身装配线 当今,能源利用效率已经成为制造业生产过程中必须考虑的因素。为了满足这 一需求,在生产间歇中随时关闭那些不工作的部分以减少能源消耗,就成为一种必 须具备的能力。工业 4.0 将更大程度地利用现有条件实现这一能力,以保证它能够 融入到生产设施从计划到运行的整个过程。 如今,许多生产线或者它们的一部分,因生产间歇、周末或者轮班而没有从事 生产的时候仍然持续地运行,并消耗大量的能源。例如,使用激光焊接技术的汽车 车身装配线在生产间歇时所消耗的能源占据了其全部能源消耗总量的 12%。这些生

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产线每周工作 5 天,实行 3 班倒。虽然这些复杂的机器在周末并不生产,但它们 仍然保持工作状态以便周末结束后迅速投入生产。 在生产间歇 90% 的能源消耗来自于以下设备:机器人(20%-30%) ,通风设备 (35%-100%)和激光源及其冷却系统(0-50%) 。

图 8.20 汽车生产间歇能源消耗

发挥能源效率潜力的措施:未来,机器人即便在很短的生产间歇也可以关闭, 而在比较长的时间段,他们将保持一种被称为“网络唤醒模式”的待命状态;通风设 备将可以控制速度以满足不同需求; 至于激光源则需要全新的系统以适应节能需求。 综上,这些措施将可以减少总能源 12%(45,000kWh/w 到接近 40,000kWh/w) , 加上生产间歇节能 90%。这些使得能源利用更为有效的措施应该在 CPS 设计的最 初阶段就加以考虑。 (2) 支持定制生产:可以满足客户个性化的需求 工业 4.0 的动态价值链能使客户和特定产品的设计、配置、订货、计划、生产 和物流得到统一协调。这也为即时响应、生产前甚至在生产过程中最后一分钟的需 求变更提供了支撑的可能。

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图 8.21 定制化汽车生产

今天的汽车行业的特点是静态的生产线(使用预定义的序列) ,这很难为新的变 异产品进行重新配置。软件支持的制造执行系统(MES) ,通常是在生产线的硬件基 础上狭义定义功能的设计,因此同样是静态的。 雇员的工作的性质也是视生产线的功能而定。其结果是,它不可能满足各个客 户的需求,将同一厂家某一产品组的部件加入到另一产品组中,例如,将保时捷车 的座位安装在大众车里。 工业 4.0 将形成动态的生产线。车辆成为可以通过装配车间从一个 CPS 功能 处理模块到另一个自主移动的智能产品。动态重新配置生产线,使得它可以与合适

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车辆的设备混装并匹配,此外,个体差异(如从另一个车系列配备座椅)可以在任 何时间根据物流情况加以执行(如瓶颈问题) ,而不被中控系统事先设定的时序所约 束。执行这类重新配置将很简单,汽车可以自主移动到相关的工作站。现在的制造 执行系统 IT 解决方案构成一个核心组成部分,从设计到组装和操作。

8.4 物联网典型应用
物联网应用是物联网存在的理由,是推动物联网发展的原动力。物联网是基于 感知技术,融合各种应用的服务性网络系统。 《物联网“十二五”发展规划》里确定了 智能工业、智能农业、智能物流、智能交通、智能电网、智能环保、智能安防、智 能医疗和智能家居九大重点应用领域,本小节选择其中的智能物流、智能电网、智 能交通等几个典型应用,分析它们的系统组成与体系结构,同时也介绍车联网、智 慧城市和可穿戴设备等应用,希望大家不要忘记用“八股文”的思路来理解这些应用。 8.4.1 智能物流 (1) 什么是智能物流? 智能物流是集成智能化技术,使物流系统能模仿人的智能,具有感知、学习、 推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智能物流的未来发展将会体现出四个 特点,即智能化,一体化和层次化,柔性化与社会化:①在物流作业过程中大量运 筹与决策的智能化;②以物流管理为核心,实现物流过程中运输、存储、包装和装 卸等环节的一体化和智能物流系统的层次化;③更加突出“以顾客为中心”的理念, 根据消费者需求变化来灵活调节生产工艺;④促进区域经济的发展和世界资源优化 配置,实现社会化。 (2) 智能物流系统结构 按照三层结构的思路,典型的智能物流结构如图8.22所示。 感知层主要依靠 RFID 技术、条码识别技术以及其它先进的信息采集技术获取 产品信息以及物流作业环节中的信息,如数据、图像和文件等信息。其中 RFID 技 术是在物流应用中最为成熟的技术,也是智能物流发展最关键的技术,主要用于

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应 用 层 网 络 层 感 知 层

智能配货系统

智能送货系统

智能仓储系统

货物查询系统

自助服务终端

负责数据的传输 互联网、移动通信网、其它通信方式(ZigBee、红外、射频通信等) 互联网 移动通信网 ZigBee短距离 无线通信 红外技术 其他无线通信 技术

负责数据采集 各种传感器 RFID 条码技术 北斗/GPS 摄像头

图8.22智能物流系统结构示意图

物品的仓储管理与进出货管理。 通过在集装箱和相应的(贵重)物品上粘贴电子标 签,可以实现对物品的自动分拣,以及对货物的自动登记管理。目前各大商场中所 应用的进出货门禁系统就是利用 RFID 技术,对商场中的物品进行安全管理。 另一方面,传感器网络主要用于物品的安全监控与定位管理,通过在存放物品 的仓库及运输车厢中安放无线传感器节点,可以对货物的安全存放和运输起到监控 作用,同时,通过配合 GPS 等定位技术,可以对物品的当前位置进行实施追踪,实 现实时配货管理。 通信层包括 GPRS、GSM、WiFi、ZigBee、有线通信系统等多种通信技术,主 要完成传感信息的传输、控制命令的传送,以及对内对外物流信息的发布,并确保 用户和供应商可以通过手机或电脑等终端实时追踪物品的物流情况以及物品的安全 运输与仓储状态。 应用层“以客户为中心”作为理念,根据消费者需求的变化来灵活调节生产和运 输环节,以满足客户的体验与需求的变化。以智能物流管理为核心,将物流过程中 运输、存储、包装、装卸等诸多环节集合成一体化系统,以最低的成本寻求客户最 满意的物流过程。 (3) RFID 技术在智能物流中的应用

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物流供应链是由供应商、制造商、仓库、配送中心和销售商构成的物流网络。 在物流供应链中,仓库扮演着非常重要的角色。随着产品类型和数量的增加以及流 通的加快,仓储效率已经不再取决于堆放多少货品,而是仓储管理者是否能够准确 掌握库存货品的种类、 数量、 客户和存储的位置信息等, 实现货物的快速查验入库、 库存盘点与出库运输。RFID 技术可以对库存货物的入库、出库、移动、盘点的过程 实现全程跟踪和可视化管理,以提高仓库存储空间的利用率,降低库存成本,提高 出库整体的管理水平。图8.23给出了一个基于 RFID 技术的仓库管理系统结构图,主 要包括入库查验、库存盘点和出库运输三个环节。

图8.23基于 RFID 技术的仓库管理系统

①入库查验 入库时,仓库操作员根据订货清单清点检查每一件货品,检查合格后交给仓库 保管员送入库房。仓库保管员持手持机扫描已完成收货操作的入库申请单条码,无 线移动设备从仓库管理系统中下载所扫描的入库申请单的物料收货信息。物料信息 通常包括物料条码、物料名称、收货数量及托盘条码,并指定物料是否需检验以及 检验是否完成,同时标识是否为急件。仓库操作员根据物料收货信息,扫描物料条 码、库位条码并录入数量,如果物料具有托盘则要扫描托盘条码。仓库操作员扫描 完收货信息中指定的物料后提交到仓库管理系统进行相应的处理,提交的信息包括 物料条码、入库数量及托盘条码并指定物料是否为急件,完成后入库操作完成。

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②库存盘点 库存盘点是处理与库存数据相关的日常信息管理,主要包括备份盘点数据、打 印盘点表、 输入盘点数据、 编制盘点报告表等处理功能,实现对数据的备份、打印、 输出、录入单据等。它是对账存数据和实际库存数据进行核对的重要工具,是保证 企业账和实物相符的重要手段。 ③出库运输 接收到出货通知后,工作人员可以根据货物信息很快找到货物存放位置,提取 货物。货物出库时,仓库出口的读写器自动读取货物的种类、数量、时间,将信息 传送到后端计算机系统,后端计算机系统核实数据后给出出库指令。 8.4.2 智能电网 目前, 智能电网和物联网产业的发展均被提升到国家经济发展的战略决策层面, 如何将智能电网和物联网有机地结合起来是电力发展中需要解决的重要问题。现有 电力通信网在数据终端采集存在大量盲区,如对高压输电线路状态监测多采用人工 巡检,无法实现线路的实时监控;系统自愈或自恢复能力完全依赖于实体冗余;客 户服务简单而且信息单向;系统内部存在多个信息孤岛,缺乏信息共享;虽然局部 的自动化程度在不断提高,但由于信息的不完善和共享能力的薄弱,使得系统中多 个自动化子系统相对孤立,不能构成实时的有机统一整体,所以整个电网的智能化 程度还不够高。将物联网引入新一代智能电网信息通信技术(ICT)平台中,不应是对 当前电力通信网的简单重构,而应该在现有各种网络充分发展的基础上,利用传感 器网络扩展物与物之间的直接通信方式,从而降低电网生产环节中的人工参与度, 提升电网的安全系数。与此同时,还应利用物联网异构融合、兼容开放、自组织自 愈等突出特点,与互联网紧密结合,实现多种网络的互联互通,实现电网与社会的 相互感知与互动。 (1) 什么是智能电网 智能电网(Smart Power Grids) ,就是电网的智能化,以物理电网为基础(中国的 智能电网是以特高压电网为骨干网架、各电压等级电网协调发展的坚强电网为基础), 将现代先进的传感测量技术、通讯技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集 成而形成的新型电网。其目的是充分满足用户对电力的需求和优化资源配置,确保

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电力供应的安全性、可靠性和经济性,满足环保约束,保证电能质量,适应电力市 场化发展,实现对用户可靠、经济、清洁、互动的电力供应和增值服务。 (2) 智能电网系统结构 针对目前电力通信网中存在的诸多问题搭建面向智能电网的物联网应用框架, 其实质是利用物联网搭建能够支撑全面感知和全景实时的通信系统,将物联网的环 境感知性、多业务和多网络融合性有效地植入智能电网 ICT 平台中,从而扫除数据 采集盲区,清除信息孤岛,实现实时监控、双向互动的智能电网通信平台,图 8.24 给出了一个基于物联网的智能电网应用框架。

图 8.24 基于物联网的智能电网应用框架

从图 8.24 可以看出,面向智能电网的物联网结合电网各大环节的应用需求,确 立了智能输电、智能变电、智能配电和智能用电四大应用模块,从四大模块的应用 需求出发搭建电力综合信息平台,面向上层的信息处理和应用。信息平台数据库作 为信息处理的有效载体,紧密结合云计算技术,以实现泛在数据的实时处理分析, 通过对海量信息的有效处理实现包括对输电线路、变电站设备、配电线路及配电变 压器的实时监测和故障检修,统一调配电力资源,实现与用户的信息双向互动,进 而实现高效、经济、安全、可靠和互动的智能电网内在要求。 (3) 智能电表的应用

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图 8.25 传统电表和智能电表外形图。

使用传统的电表,抄表员要每月定期到用户家中,抄取用电度数,然后按照电 价计算出用户应缴纳的费用。 智能电表是具有自动计量计费、 数据传输、 过载断电、 用电管理等功能的嵌入式电能表的统称。图 8.25 给出了传统电表和典型智能电表外 形图,图 8.26 给出了能够接入智能电网的智能电表工作原理示意图。家庭用户的 220V 交流电通过智能电表接入家中, 智能电表可以记录不同时间段的家庭用电数据。 家庭用电数据可以通过远程数据终端抄表,或者通过移动通信网、电话交换网、互 联网、有线电视网中的任何一种网络,接入到电力公司网络之中,传送到数据库服 务器中。电力公司数据库存储有不同时间的家庭用电数据,可以根据分时用电的价 格计算出用户应缴的费用,而用户可以直接通过网上银行或手机支付。同时,电力 公司也可以将停电信息或其它服务通过手机短信发送给用户。

图 8.26 智能电表工作原理示意图

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8.4.3 车联网 车联网作为物联网的延伸,是物联网在城市交通网络中的具体应用。其通过车 辆网络动态地收集分发和处理数据, 使用无线通信方式共享信息, 实现汽车与汽车、 汽车与建筑物以及汽车与其他基础设施之间的信息交换,使汽车与城市网络相互连 接,甚至可以实现汽车与路上的行人和自行车、汽车与非机动车之间的“对话” 。 车联网是一个“云管端”的架构。 “端”是汽车的智能传感器,负责采集与获取 车辆的智能信息,感知行车状态与环境,具有车内通信、车间通信、车网通信的可 信可识别的泛在通信终端。 “管”解决车与车、车与路、车与设施、车与人等的互联 互通,实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游,在功能和性能上保障实 时性、可服务性与网络泛在性。 “云”是车联网的核心层,是一个综合信息平台,它 囊括物流、汽修汽配、汽车租赁、汽车制造商、4S 店、保险、紧急救援、移动互联 网等海量信息, 是争夺车联网市场的制高点。 因此各大厂商争先推出智能车载平台, 如 Apple 的 CarPlay 车载系统和谷歌的 Android Auto 智能车载系统。 显然, 车联网作 为下一个物联网的分支领域,将在未来得到极大的发展。 [1] 车联网的体系架构 车联网是由行驶在交通道路上的具备感知和无线通信能力的移动车辆和位于路边的 基础通信单元共同组成的新型自组织网络,如图 8.27 所示。

车辆感知 V2V通信模式 V2R通信模式

基础通信单元RSU

图 8.27 车联网的体系结构

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道路上快速移动的车辆之间通过无线短距离通信彼此交换信息,这种通信模式称为 车 车 通 信 V2V (Vehicle-to-Vehicle) ; 车 辆 也 可 以 与 位 于 路 边 的 基 础 通 信 单 元 RSU(Roadside Units)直接建立连接,常见的 RSU 包括位于道路两旁或者十字路口的 基站、WiFi 热点等,这类静态的通信节点常被部署在路灯、交通标志和红绿灯等基 础设施上面, 此种通信方式称为车路通信 V2R (Vehicle-to-RoadSide Unit); 当然还有 车与设施(V2I)、车与人(V2P)之间的通信,现今发展相对缓慢。 与资源受限的无线网络不同,车联网中的通信节点部署在移动车辆上。车载无 线通信单元可以根据需要动态地调整发射功率。 路边单元 RSU 既可以与其信号范围 内的车辆进行无线通信,也可以通过有线或无线链路接入到互联网络,实现更大范 围的数据分发和共享。 V2V 通信模式组网灵活方便,不需要任何基础通信设施的协调和控制,具有较 好的扩展性。V2R 通信模式需要路边固定的通信单元支持,网络规模的可扩展性较 差,因此这种通信模式最早常用在城市交通环境里。但是随着现在 WiFi 热点的大量 普及以及野外 3G、4G 基站信号的全覆盖,V2R 通信模式降低了对地理位置的依赖 程度。另外,消息广播是车联网中数据分发的主要方式,常用来向周围邻居车辆广 播自身最新的位置和运动状态信息以及对所有面临潜在危险的车辆提前预警。 [2] 车联网的基本特征 车联网本质上是传统移动自组织网络 MANET (Mobile Ad-hoc Network)的一种 特殊表现形式,具备一些特有的特征,包括: ? 组网灵活,网络规模变化空间较大。只要位于彼此通信范围,车联网中的任意 两个移动车辆均可以随时自组织地建立无线通信链接。同时组网的规模受 道路上的车流分布影响较大,车辆稀疏时很容易出现通信孤岛,车流分布 均勾时,网络规模可以覆盖整条道路。 ? V2V 和 V2R 两种通信模式共存。通过 V2V 通信,相邻车辆之间可以实现 短距离的交通信息共享。车辆通过与路边的基础通信单元建立链接,除了 实现交通信息更长距离的分发以外,还可以享受更加丰富的互联网服务。 另外,路边单元 RSU 还可以担任移动车辆访问无线信道的协调者。 ? 通信节点移动速度快而且运动轨迹可预测。由于车联网中的通信节点附着 在高速移动的车辆上,所以通信节点的位置跟随移动车辆快速变化。并且 车辆的运动轨迹受道路拓扑结构限制,因此通信节点的运动轨迹是可预测

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的。 ? 网络的拓扑与连通性随着车辆的移动变化迅速。车联网中无线通信允许的 最大范围是 1000 米,而车间距离会随着车辆位置的高速移动迅速变化,因 此车联网的网络连通性和拓扑结构变化更加迅速。 ? 无线信道的通信质量更加不稳定。车与车之间通过无线电波传输数据,移 动车辆周围复杂多变的交通环境会对无线电波传输产生不可忽略的干扰。 尤其在城市环境下密集的高层建筑会加重信号的多径效应和阴影效应,同 时由于车辆之间相对的高速运动引发的多普勒效应也会严重影响到无线通 信质量。 ? 通信节点具有更强的感知和信息获取能力。由于汽车本身装载了很多具有 不同感知能力的传感器和 GPS/北斗/伽利略卫星定位导航系统,车辆可以实 时的获取自身的各种运动状态信息和位置信息。同时还可为车辆提供统一 的时钟同步功能,使车联网中的节点具备更强的信息感知能力。 车联网技术结合 GPS/北斗等卫星定位系统和无线通信技术,在车辆和道路之间 建立有效的信息通道,实现智能交通的管理和信息服务。随着 WiFi、RFID 等无线 技术近年来被运用于交通运输领域智能化管理,车联网将能够用于各个方面,例如 智能车辆定位、车辆类型及流量信息采集、道路安全警告以及紧急停车广播等。驾 驶员通过无线信号,随时与呼叫中心进行联系,及时获取以下三大类服务:交通信 息与实时导航服务、安全驾驶与车辆故障诊断服务、娱乐及通信服务。在可预见的 将来,汽车在车联网的帮助下,将更加人性化。

8.4.4 智能交通
交通是支持一个国家与地区经济和社会发展的命脉,也与每个人的日常生活息 息相关。 随着我国经济的快速发展, 四通八达的铁路网、 公路网和立交桥到处可见, 但是交通事故频发,交通拥堵随处可见。拥有四通八达的交通网而又饱受交通拥挤 困扰已成为各国和各地政府面临的管理难题之一。 (1) 什么是智能交通 智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)就是通过在基础设施和交通 工具中广泛应用物联网相关技术(传感、射频识别、通信、智能信息处理等技术)来提

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高交通系统的安全性、灵活性、可管理性以及运输效率,同时最大限度地降低能源 消耗和环境污染。 (2) 智能交通系统结构

应 用 层 网 络 层 感 知 层

上位机控制软 件

手机控制软件

车载终端

广播

?...

电话服务台

负责数据的传输 互联网、移动通信网、其它通信方式(蓝牙、红外、ZigBee等) 互联网 移动通信网 ZigBee短距离 无线通信 负责数据采集 各种传感器 RFID 北斗/GPS 红外雷达 检测器 蓝牙技术

?...

红外技术

?...

摄像头

?...
压力传感器 温湿度传感器 读卡器

标签

北斗/GPS双系统 模块

图 8.28 智能交通系统结构示意图

智能交通系统结构如图8.28所示,分为感知层、网络层和应用层。 感知层:由各种传感器、RFID、北斗/GPS 模块、红外雷达检测器、摄像头等设 备组成。 传感器负责采集车辆速度、 路况等信息, RFID 负责记录车辆、 货物等信息, 北斗/GPS 模块完成对车辆位置的跟踪,红外雷达检测器和摄像头可以完成对道路状 态(包括车流量、有无违章驾驶等)的监控。 网络层:相关通信网络技术支撑智能交通的信息传输。 应用层: 提供整个智能交通系统与用户的交互界面, 方便用户对交通情况实时、 高效的监管和控制,为用户决策提供有力的依据。用户可以通过上位机控制平台完 成对路况、车况的监管,司机可以通过车载终端实现对车况、路况的实时掌握,也 可以在车载终端的指引下选择最佳路径,同时,不论在何时何地,经授权的手机用 户也可以通过对自身携带的手机软件操作来实现对车的监管。另外,在车站等公共 交通场合,用户也可以通过广播、视频等设施实现对交通情况实时与准确把握。 (3) 智能公交调度管理系统

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图8.29智能公交调度管理系统示意图

通过 GPS/北斗定位技术在公交车行业的应用,利用运营监控调度系统,可以实 现智能调度、自动报站、电子站牌等功能,通过监控和定位系统的信息,为运营指 挥过程提供可靠的数据支持,特别是在公共安全突发事件或重大社会活动时发挥高 效的指挥调度功能。市民可以根据完善的电子站牌系统及时获得所需线路公交车的 运行信息,方便乘客出行,缓解坐车难和等车久等问题,提高城市公共交通管理水 平,实现公交智能化。 智能公交调度管理系统的架构图如图8.26所示,主要功能模块包括公交线网分 析系统、运营监控调度系统、智能公交卡缴费系统、电子站牌系统4个部分,可以实 现的典型功能包括: ①自动报站 通过测定公交运营线路上每个站点的经纬度或定位信息,公交车在进站100米、 出站50米(距离可调)处做报站广播,同时在车内 LED 显示屏上显示站点名称,提醒 下车的乘客做好准备。 ②车内实景监控 可在车内安装摄像头,根据需要可以设置不同的影响记录方式,在发生紧急情 况或事故时,可以远程传送图像进行分析,以确保车内人员的人身和财产安全。

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③车辆运行信息的记录与分析 行车记录实行软件和硬件双向记录,软件通过中心数据库记录车辆数据信息, 硬件通过汽车黑匣子记录车辆的状态及行车数据。 8.4.5 智慧城市 随着城市人口不断增长,城市规模不断扩大,交通拥堵、产业结构不合理、环 境污染、食品安全、“信息孤岛”等城市问题进一步凸显,迫切需要系统化的解决方 案,智慧城市的思想应运而生。

业务应用层

应急指挥

数字城管

平安城市

政府热线

数字医疗

环境监控

智能交通

数字物流

数据共享 数据汇聚层 公共云

数据融合 行业云

统计分析 政务云

智能决策

城市 基础 库

人口库

空间地理 其它行业 信息库 基础库

3G/GPRS/ LTE 通信网络层

互联网

专网

光纤

感知采集层 手机

视频电话

呼叫中心

无线热点

云端

PC终端

摄像头

RFID

传感器网络

图 8.30 智慧城市体系结构

(1) 什么是智慧城市 智慧城市的概念很宽泛,定义也多种多样,中国通信学会根据我国国情把智慧 城市定义为:以“发展更科学,管理更高效,生活更美好”为目标,以信息技术和通 信技术为支撑,通过透明、充分的信息获取,广泛、安全的信息传递,有效、科学 的信息处理,提高城市运行和管理效率,改善城市公共服务水平,形成低碳城市生 态圈,构建新形态城市。一般将“保稳定、保民生、保增长”做为智慧城市三大目标。 (2) 智慧城市体系结构 智慧城市体系结构有多种表达方式,这里我们只给出一种典型的例子,自下而 上分为感知采集层、通信网络层、数据汇聚层和业务应用层(也可以对应到物联网的 三层结构)。 ①感知采集层

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感知采集层是智慧城市实现其“智慧”的基本条件,具有超强的环境感知能力和 智能性,通过物联网感知技术实现对城市范围内基础设施、环境、建筑、安全等监 测和控制,像信息触角一样,为个人和社会提供无处不在、无所不能的信息服务和 应用。
接入 网关 传感 网络 感知 单元
接入到 3G/LTE/GPRS网络 接入到 行业网络 接入到 私有网络

…... 感 知 层 安 全 体 系

ZigBee

WiFi 蓝牙 光纤 以太网 6LoWPAN

…...

RFID 传感器 摄像头 线圈 GPS 雷达 遥感 二维码

…...

感知 道路 桥梁 隧道 井盖 路灯 楼宇建筑 大气 车辆 货物 人 水 电…... 对象

图 8.31 智慧城市感知层

从图 8.31 可以知道,感知层又可分为感知对象、感知单元、传感网络和接入网 关子层。感知对象主要是指物理世界中的“物”,比如需要监测的设施和设备、在智 慧交通中的车辆、智慧物流中的物品、智慧社区中的人,甚至在遥感测绘中的地球 表面空间都是被感知对象;感知单元是指具有数据采集功能,用于采集物理世界中 发生的物理事件和数据的设备或网络。 采集数据可以包括各类物理量、 标识、 音频、 视频数据等。数据采集设备涉及传感器、RFID、媒体、二维码和实时定位设备等。 传感网络是由传感设备组成的网络,包括通过近距离无线通信方式组成的无线传感 网以及其它传感网。 在智慧城市体系中要求每个感知设备都能够寻址, 都可以通信, 都可以被控制;接入网关主要负责将感知层接入到智慧城市的通信层中,可能做的 处理包括协议转换、数据转换等工作,这取决于感知层和网络层采用的技术。 ②通信层 通信层是智慧城市中的信息高速公路,是未来智慧城市的重要基础设施。未来 城市的通信网络应该是由大容量、高带宽、高可靠的光网络和全城覆盖的无线宽带 网络所组成,让市民“随时、随地、随需”都可以宽带上网,而且可以享受网络电视、 高清电视、高清视频通话等宽带业务。智慧城市的通信层是以 “宽带、无线、泛在、 融合”为特征的智慧一体化网络。

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③数据层 数据层的核心目的是让城市更加“智慧”。在未来的智慧城市中,数据是非常重 要的战略性资源,因此构建智慧城市的数据层是智慧城市建设中非常重要的一环, 通过数据关联、数据挖掘、数据活化等技术解决数据割裂、无法共享等问题。数据 层包含各行业、各部门、各企业的数据中心以及为实现数据共享、数据活化等建立 的市一级动态数据中心和数据仓库等。 城市本身是典型的数据密集环境, 其运行涵盖环境检测、 城市交通、 公共服务、 居家生活、经济商务、健康管理、公共安全等诸多方面,海量数据在不断被生产出 来。更充分、更智能地发挥数据的作用是智慧城市未来发展的必然趋势。 数据层采用云计算的架构模式,其体系结构主要分为 3 层:城市数据中心、城 市基础库和城市云服务,如图 8.32 所示。
城 市 云 服 务 政务云 云平台服务 智能决策 数据融合
数据 交换

政务云
数据 交换

政务云 云平台服务 智能决策 数据融合 云 计 算 和 数 据 安 全 体 系

云平台服务 智能决策 数据融合

城 市 基础库

数据共享 人口库 空间地理 信息库

数据提取 宏观经济 数据库 其他行业 基础库 法人库

城 市 数据中心

政务数据中心

行业数据中心

公共数据中心

图 8.32 智慧城市数据层

④应用层 应用层主要是指在感知层、通信层、数据层基础上建立的各种应用系统。智慧 产业、智慧管理和智慧民生构成的智慧应用层,促进实现“产业发展、功能提升、民 生幸福”的智慧城市。市民可以通过各种终端访问这些系统,亲自体验到城市生活的 幸福与和谐。 (3) 智慧城市应用 智慧城市通过建设宽带多媒体信息网络、地理信息系统等基础设施平台,整合 城市信息资源、为市民提供无处不在的公共服务,为政府公共管理(市政监控、智能

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交通、电子医疗、数字旅游、城市安全等层面需求) 提供高效而有竞争力的手段, 为企业提升工作效率,增强产业能力,最终使城市在信息化时代的竞争中立于不败 之地。迄今为止,北京、上海、天津、重庆、广州、武汉、成都、深圳、宁波、无 锡、 佛山等国内城市已纷纷启动“智慧城市”战略, 相关规划、 项目和活动渐次推出。 下面也简单介绍一下华为公司在老挝万象警察指挥中心的案例。
WEB 服务器 GIS 服务器 应用服务器 GIS/ 业务系统 数据库

系统机房

CTI 服务器

GPS/ 呼叫中心 磁盘阵列 数据库

文件服务器

交换机

磁带库 备份

防火墙

DNS GPS 定位系统
集中防病毒

NIP IDS

UAP

IP 承载网

MOTO

数字集群网
短信中心
交换机

Trunk Phone

大屏幕 坐席

交换机

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图 8.33 老挝万象警察指挥中心

老挝首都万象 60 万人口,面积 300 多平方公里,为了保证首都安全,2009 年 老挝政府决定在万象建设一个警察应急指挥系统。整个项目建设包括:警务指挥调 度系统、统一呼叫接入系统、视频监控系统、GIS 系统、LBS 系统、GPS 系统、公 安部的承载网络、DLP 大屏等,同时还需要整合现有的数字集群通信系统和多种应 用,实现语音、视频、数据、图形的集成展现、动态更新、统一调度,为客户提供 完整解决方案,其方案效果图如图 8.33 所示。

8.4.6 智能式可穿戴设备
可穿戴设备即可以直接穿在身上,或是整合到用户衣物或配件中的一种便携式 设备,其不仅仅指一种硬件装置,更涉及通过软件支持以及数据交互、云端交互等 实现的各种功能。 可穿戴设备多以具备部分计算功能、可连接手机及各类终端的便携式配件形式 存在,主流的产品形态包括以手腕为支撑的 watch 类(包括手表和腕带等产品),以脚

物联网技术与应用

为支撑的 shoes 类(包括鞋、袜子或者将来的其他腿上佩戴产品),以头部为支撑的 Glass 类(包括眼镜、头盔、头带等),以及智能服装、书包、拐杖、配饰等各类非主 流产品形态。 当今社会随着科技的发展,可穿戴设备在我们的生活中已随处可见,广泛应用 在健康、运动、母婴、养老、宠物、医疗、生活等领域,与之相对应的智能手环、 眼镜、服装、耳机等相继问世,大大提高了我们的生活品质。 8.4.6.1 医疗健康 2014 年国际消费电子展(CES)及世界移动通信大会(WMC)上各厂商推出了 各类可穿戴设备,这些可穿戴设备的突出特点是可广泛运用于医疗健康领域,其具 体应用包括心率测试、血压测试等。 (1) 心率测试 通过实时检测心跳数,可以提供数据化的锻炼结果,使减肥、强身计划达到事 半功倍的效果; 同时可以有效判断运动是否超过心脏及身体的负荷, 监控运动强度, 防止运动不足或过度,减少肌肉的拉伤和酸痛,避免意外发生。主要有以下两种测 试方法: ①心动电流测试法 人体每次心跳都会产生心动电流,无线心率胸带就是这样一种可以感应心动电 流的仪器。感应器的极片位于胸带前方两侧,使用者带上胸带后,胸带内的极片采 集锻炼者的心动电流波动幅度,再通过无线传输技术发送给心率表转化为便于观察 的心跳 BPM 数值, 和心电图测量原理一致。这种测量心率方法的主要优点是可以在 运动中持续稳定地测量心率。 ②光电透射测量法 绿光光电测量法是由两个绿色波长的发光 LED 和一个光敏传感器组成, 位于心 率表的背部。其原理是手臂血管中的血液在脉动时会发生密度改变而引起透光率的 变化。 发光 LED 发出绿色波长的光波, 光敏传感器可以接受手臂皮肤的反射光并感 测光场强度的变化并换算成心率。目前美国的 MIO ALPHA ,FITBOX HXM 以及 Adidas SMART RUN 心率表均采用这种技术。绿光光电心率测量完全抛弃了心率胸 带,并可以持续测量心率,计算平均心率,记录最大心率,设置心率报警区间。这 种方法测量心率优点是非常简便无需胸带,但是由于信号极为微弱而非常容易受到

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外界干扰而造成测量数据不准确,而且一般需要安静的状态下测量,不适合运动中 持续测量心率。 图 8.31 所示为可以测量心率的 HealthPatch 生物传感器, 也称为最为贴心的可穿 戴设备。该生物传感器佩戴在人的胸口,所检测的心率数据无线传输至安装有对应 应用程序的监测设备上,还可以在应用程序中设置联系人,如果突发心脏病,传感 器能够马上发送数据至应用程序,再通过手机向救援人员发送位置信息,从而获得 帮助。

图 8.34HealthPatch 生物传感器

(2) 血压监测 血压作为人体健康的重要衡量指标,进行动态血压监测有利于早期高血压病的 诊断,协助鉴别原发性、继发性和复杂高血压,进而指导合理用药,更好地预防高 血压的并发症以及心脑血管并发症的发生。电子血压计是利用现代电子技术与血压 间接测量原理进行血压测量的医疗设备。血压间接测量有以下两种方法: ①听诊法 听诊法存在其固有的缺点:一是在舒张压对应于第四相还是第五相问题上一直 存在争论,由此引起的判别误差很大;二是通过听柯氏声来判别收缩压、舒张压, 其读数受医生的情绪、听力、环境噪音、被测者的紧张等一系列因素的影响,易引 入主观误差,难以标准化。因此以听诊法原理制成的电子血压计,虽然实现了自动 检测,但仍未彻底解决其固有缺点,即误差大、重复性差和易受噪音干扰。 ②示波法 示波法测血压是通过建立收缩压、舒张压、平均压与袖套压力震荡波的关系来 判别血压。因为脉压震荡波与血压有较为稳定的相关性,因此实际家庭自测血压的 应用中,利用示波原理测量的血压结果比听诊法更为准确。而且示波法测血压时袖 套内无拾音器件,操作简单,抗外界噪声干扰能力强,还可同时测得平均压。

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图 8.35 MUMU 智能血压计

图 8.35 所示为 MUMU 智能血压计,它是一款使用双模蓝牙、兼容所有 iOS/Android 设备的血压计。MUMU 智能血压计基于百度云的大数据支持,可以以 图表的方式,直观地展现用户血压状况和趋势,帮助用户分析血压的变化,提供健 康分析和养生建议。在百度云的技术支持下,用户自己和家人的个体血压数据都可 以快速的上传到云端,进行永久性的存储。云端储存建立的数据系统,可以让用户 仅仅通过一个账号,就可以对全家的健康数据进行多平台多终端的管理,而且这些 数据和图表还能够进行云端分享,可以在就医时快捷地导出。

8.4.6.2 运动健身
(1) 跑步里程计 通过测量距离、 速度、时间等数据,测算卡路里或热量消耗,用以掌控运动量, 防止运动量不足或运动过量,更好地达到强身健体的目的。主要的测量方法是使用 电子计步器,只需要设置歩距就可以得出运动里程。电子计步器主要由震动传感器 和电子计数器组成。 当前市面上的主流产品都是使用内含 3D 运动传感器的计步器。 3D 意味着全方位感受人体震动,也就是佩带方向不需要严格要求垂直地面,只要放 在身边口袋中、手提包内都可以计步。使用越先进的电子传感器,计步越精准,而 且体积更小。计步腕带也叫腕带计步器,内含 3D 运动传感器,本身不带显示器, 需要和手机同步使用,最新的计步腕带具有蓝牙传输和超强防水功能,可以用于潜 水, 使用也更加便捷。 也有利用全球定位系统准确的测量距离, 但需要借助于有 GPS 功能的智能手表或者手机。图 8.36 为内置 3D 运动传感器的智能手环。使用前仅需 要设置歩距与体重就可以测量跑步距离。

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图 8.36 智能手环

(2) 智能篮球 在巴西世界杯中,最大的亮点莫过于可穿戴设备在大赛中的应用。越多的国家 开始选用智能足球作为训练专用,记录了运动员训练的详细数据,使教练能给予更 好的指导。同样在西班牙篮球世界杯中,智能篮球在训练中也发挥着重要的作用。 比如 94 Fifty 智能篮球,它内置了智能感应器,可以侦测到球员的拍球动作、篮球的 回弹、旋转速度、抛物线等等。这枚 94Fifty 智能篮球同时支持 Android 及 iOS, 球员只要通过手机就可以观察到有关的数据,并提供运球 Ball Handling 、射球 Shooting 两项训练项目,从而达到训球员的效果,提升球员的打球技术,如图 8.37 所示:

图 8.37 智能篮球

8.4.6.3 宠物管理 在越来越城市化的社会里,人的生活和活动的空间显得越来越小,人与人的交 流和交往也越来越少,而犬猫作为生活伴侣,可以帮助我们解除生活的孤寂,调节 人的心理健康。但是由此就带来许多问题,诸如如何使宠物健康成长,如何寻找失

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踪的宠物等。鉴于宠物的重要性,许多可穿戴设备厂商研发制造了诸如 Voyce 智能 项圈、agg 宠物追踪器等智能设备。 (1) Voyce 智能项圈

图 8.38 宠物智能项圈

这款智能项圈由设备厂商 I4C Innovations 研发,可以帮助主人和兽医发现宠物 的潜在健康问题。具体来说,Voyce 智能项圈(如图 8.38 所示)可以监测到包括心 率、呼吸频率,以及活动、休息消耗的热量等身体健康指标,而其主人可以通过相 配对的移动应用来获得这些数据,进而全面了解宠物的健康状况,帮助主人提前预 防宠物的关节炎、发育不良、心脏病和肺病等病症,并进行针对性的治疗。 (2) Tagg 宠物追踪器

图 8.39Tagg 宠物追踪器

Tagg 宠物追踪器(如图 8.39 所示)由可以绑在宠物项圈上的追踪器和用来充电 的基座组成,其中追踪器内置了 GPS 芯片和移动通信数据模块,可以让用户通过手 机应用随时获取宠物所在的位置。同时,Tagg 追踪器还能记录宠物一天的运动量, 主人也可以为其设定运动目标等。至于底座,除了充电功能之外,还支持数据同步 传输,底座中也内置了移动通信数据模块,当追踪器与基站的距离在 60 米以内时, 追踪器将发送数据到基站,随后基站通过数据蜂窝将数据同步至云端供主人查看,

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一旦超出了 60 米的范围,追踪器将会使用自带的数据连接,继续对宠物的位置进行 追踪,所以不管你的宠物身在何方,你都能够实时掌握它的动向。与 StickNFind 一 样, 用户也可以通过 Tagg 的移动应用设定一个“Tagg 区”, 一旦宠物超出了这个区域, 手机就会收到追踪器推送的警报。 可穿戴技术除了在上述运动、健康和宠物领域外,还广泛应用于其他领域。此 外随着技术的进步,更加先进的可穿戴设备可能应运而生,一种设备可以具备多种 复杂的功能,使我们的日常生活更加方便。

本节关键词或关键知识点:智能物流中 RFID 应用;车联网技术特点;智能城 市三大目标;可穿戴设备典型案例原理。

8.4 物联网相关技术标准进展

图 8.40 物联网相关的国际标准组织

物联网覆盖的技术领域非常广泛,因此目前与之相关的国际标准化组织和工业 标准化组织都在从事物联网相关的标准化工作,如图 8.40 所示。由于物联网涉及总 体架构、感知技术、通信网络技术、应用技术等各个方面,其标准也多种多样,其 标准体系如图 8.41 所示。

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图 8.41 物联网标准体系

(1) ITU-T 物联网标准进展 提到物联网标准,首先必须先提一下 ITU-T。ITU-T 早在 2005 就开始进行泛在 网的研究,可以说是最早进行物联网研究的标准组织。其研究内容主要集中在泛在 网总体框架、标识及应用三个方面。与此同时 ITU-T 在泛在网研究方面已经从需求 阶段逐渐进入到框架研究阶段,目前研究的框架模型还处在高层层面。 ITU-T 在标识研究方面和 ISO 通力合作,主推基于对象标识的解析体系,而在 泛在网应用方面已经逐步展开了对健康和车载方面的研究。 (2) ETSI 物联网标准进展 ETSI 采用 M2M 的概念进行总体架构方面的研究,相关工作的进展非常迅速, 是在物联网总体架构方面研究得比较深入和系统的标准组织,也是目前在总体架构 方面最有影响力的标准组织。 (3) 3GPP/3GPP2 物联网标准进展 3GPP 和 3GPP2 也采用 M2M 的概念进行研究。 作为移动网络技术的主要标准组 织,3GPP 和 3GPP2 关注的重点在于物联网网络能力增强方面,是在网络层方面开 展研究的主要标准组织。 (4) IEEE 物联网标准进展

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在物联网的感知层研究领域,IEEE 的重要地位显然是毫无争议的。目前无线传 感网领域用得比较多的 Zigbee 技术就基于 IEEE 802.15.4 标准。 IEEE 802 系列标准是 IEEE 802 LAN/MAN 标准委员会制订的局域网、 城域网技 术标准。1998 年,IEEE 802.15 工作组成立,专门从事无线个人局域网(WPAN)标准 化工作。在 IEEE 802.15 工作组内有 5 个任务组,分别制订适合不同应用的标准。这 些标准在传输速率、功耗和支持的服务等方面存在差异。 (5) 中国物联网标准进展 中国物联网标准的制订工作还处于起步阶段,但发展迅速。目前中国已有涉及 物联网总体架构、无线传感网、物联网应用层面的众多标准正在制订中,并且有相 当一部分的标准项目已在相关国际标准组织立项。中国研究物联网的标准组织主要 有传感器网络标准工作组(WGSN)和中国通信标准化协会(CCSA)。 总的来说, 国际上物联网标准工作还处于起步阶段, 目前各标准组织自成体系, 标准内容涉及架构、传感、编码、数据处理、应用等,不尽相同。

本节关键词或关键知识点:物联网标准体系;标准内容进展

8.5 本章小结
物联网的应用牵涉面广,从技术上来看,面临的最大挑战是标准问题,即如何 解决层内系统自由替换、层间系统接口顺畅的问题;从管理来看,面临的最大挑战 是协调问题;从建设来看,面临的最大挑战是投入问题。 中国工程院院士、中国物联网专家委员会主任委员邬贺铨表示,物联网应用并 不只是优点,也可能带来意想不到的问题。在谈及现阶段物联网发展的现状时,他 坦言,“目前物联网发展国内比国外热、政府比市场热、产业比应用热、股市比投资 热、教育比科研热、硬件比软件热”。同时,他表示,“物联网发展面临诸多瓶颈: 首先,物联网行业性太强,公众性和公用性不足,重数据收集、轻数据挖掘与智能 处理;其次,物联网产业链长但分散,每一环节规模效益不够,行业进入门槛高, 市场规模预期很大,部门利益格局分割市场,无法体现规模化,商业模式不清晰; 此外,物联网安全性、可靠性、可管理性薄弱,信息共享与隐私保护的矛盾未得到 重视”。虽然物联网发展面临诸多问题,但是物联网还是我们值得抓住的一个机遇。

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物联网是互联网应用拓展重点; 是泛在网的起点; 是信息化与工业化融合的切入点; 是低碳经济的支撑点;是战略性新兴产业的增长点;是民生服务的新亮点;更是国 际竞争的新热点。 随着移动互联网的广泛普及以及大数据云计算等增值服务的拓展, 物联网必将迎来更多的发展机遇。 从图 8.42 可以清楚了解到本章主要介绍了 M2M 业务、云计算、物联网典型应 用和物联网相关技术标准进展。M2M 是现阶段物联网最普遍的应用形式,是实现物 联网的第一步。未来的物联网将是由无数个 M2M 系统构成,不同的 M2M 系统会负 责不同的功能处理。在了解 M2M 的基础之上,介绍了 M2M 系统架构和 WMMP 通 信协议,WMMP 协议是中国移动为规范物联网终端与 M2M 平台间的数据通信、实 现 M2M 平台对物联网终端的统一管理而制订的规范。而物联网中有海量信息需要 处理和整合,云计算的集中数据处理和管理能力将有效地解决 M2M 应用中的海量 物联信息存储和处理问题。如没有云计算平台支持的物联网其实价值并不大,因为 小范围传感器信息的处理和数据整合是早已有的技术,如工控领域的大量系统都是 这样的模式,没有被广泛整合的传感器系统不能被准确称为物联网。所以云计算技 术对物联网技术的发展有着决定性的作用,没有统一数据管理的物联网系统将丧失 其真正的优势。随后在 8.4 节中我们给出了智能物流、智能电网、车联网、智能交 通和智慧城市共 5 个典型案例以及最新发展的可穿戴设备情况,帮助大家更好地理 解物联网的应用。

物联网技术与应用

图 8.42 本章知识点框图

8.6 思考题
1. 结合实际谈谈 M2M 在日常生活中的应用。 2. 物联网、云计算和大数据三者之间有何关联? 3. 根据对物联网相关课程和本课程的学习内容,参考本章教材中所给的案例, 自拟课题名称, 完成一个物联网应用的课程设计。 该设计报告中应包括: 课题名称, 系统功能, 研究意义与应用前景, 应用系统结构与基本工作原理, 重点在关键技术(包 括核心元器件或模块选取)。

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