构建一个完整 IoT 解决方案的实用攻略（4页）

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PAGE 1 PAGE 1 构建一个完整 IoT 解决方案的实用攻略 假如你计划自定义平台以满意你的项目需求，那么你需要对相关的开发技能有足够的了解，这特别重要。以下是对IoT应用软件综合解决方案的一个描述： 数据采集监听服务 监听程序通常是连接到互联网的网络程序，它应当一直处于运行状态且能够大幅度伸缩的。它应当能够保证设备与应用软件服务之间的消息传递的安全性。此外它借助复杂的分布式处理规律而具有高可用性，可以确保服务器发生故障或超负荷时能够供应有效的备份机制。 具有良好架构的监听服务应当是高度可配置的解决方案，可以通过配置完成对各种设备通信的支持。同时它还有支持多种通信手段和通信协议的能力。 数据采集服务与设备使用的通信协议必需兼容。ApacheNiFi协作像Kafka或RabbitMQ这样的消息代理即可实现有效的IoT数据采集功能。 数据处理的业务规律层 这是业务功能的核心层面。它包含了帐户设置、用户注册、访问掌握、支付处理、设备交互、数据验证、错误处理和日志记录等多个功能模块。该层面应当设计成可以利用多线程来支持海量用户。 集成服务 该层负责与现有业务应用程序的通信。你有了一个新的IoT解决方案并不意味着可以摆脱之前已有的全部应用程序组合！在打算部署新的IoT解决方案时，这往往被低估和忽视。强大的集成服务应当支持双向通信：通过公开的RESTfulAPI来向外部系统供应IoT数据，同时并利用外部的API，获取相关数据到IoT解决方案。外部接口可能是SOAP或者RESTful。 用户界面（UI） 用户界面的个性化和可用性水平高度依靠于不同IoT项目的详细应用场景。IoTUI包含特别独特的用户交互、仪表图形和部件。通过用户界面可以轻松访问、部署设备。全部设备命令都是基于经过过UI允许的用户行为进行格式化的。通常来说，一个好的用户界面将供应：用户注册和帐户管理的入口 仪表板 搜寻功能 设备管理掌握台（针对管理员） 数据存储 考虑到物联网设备的高速增长，剧烈建议你的数据存储机制使用大数据技术进行架构设计。NoSQL数据库（MongoDB、Cloudant、DynamoDB等）是极好的选择，允许集群和无限水平缩放。同时具有敏捷性、高性能、无模式等特性。 数据分析和可视化 最终，通过从设备收集的大量数据获得有用的信息从而提升业务价值才能真正发挥物联网解决方案的全部潜力。目前有多种强大、专业、开源的技术可以运用到IoT解决方案中，实现数据分析和可视化以提升业务价值。 使用Hadoop架构内的技术可以完成IoT解决方案中的定制化数据分析工作。HortonWorks、Cloudera和MapR是市面上最流行的使用Spark分析功能的Hadoop发行版。Splunk是日志分析的专有解决方案。除了Tableau、Qlikview和PowerBI等已经很受欢迎的可视化工具之外，一些开源的工具发展也很快速，比如D3。

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