联网，即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而构成的一个巨大网络，完成在任何时刻、任何地址，人、机、物的互联互通。

 

　　当时物联网进展中,从技能展开趋势呈现出智能化的特征，从办理运用展开趋势呈现标准化的特征。伴跟着物联网的运用场景的拓展，会对企业的自动化、信息化进程发作重要的影响。在物联网的运用必然会发作海量数据，那么我们该怎样有用的处理这些海量数据呢？

 

　　什么是数据处理？

 

　　为了了解物联网传感器收集的许多数据，我们需求对其进行处理。换句话说，数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、改换和传输，意图是将原始数据转换为有用的信息。其间，数据是数字、符号、字母和各种文字的调集。数据处理的输出的是信息，并能以不同的方法呈现，例如纯文本文件、图表、电子表格或图像。

 

　　数据处理进程通常遵循一个由三个根本阶段组成的循环：输入、处理和输出。

 

　　输入：输入是数据处理周期的第一阶段，这是一个将收集到的数据转换成机器可读方法以便核算机处理的阶段。

 

　　处理：在处理阶段，核算机将原始数据转换成信息。转换是通过运用不同的数据操作技能来履行的。

 

　　输出：这是处理后的数据转换成人类可读方法并作为有用信息呈现给最终用户的阶段。

 

　　那么，数据处理是怎样工作的呢？

 

　　数据处理的方法

 

　　物联网的大规模运用会发作海量的数据，为了减轻系统的负荷，可以对数据的分级处理和降维处理。分级处理可以有用的减轻系统的负荷；降维处理可以有用的紧缩数据量，是处理一些数据有必要进行的步骤，并且已在大规模的图像处理算法中得到运用。

 

　　数据的分级处理

 

　　从信息处理的角度,物联网可以分为三个层次：

 

　　1.底层是部分区域的协同感知。多个同类或异类的传感器办同感知被测目标，获得立体的丰富的感知数据，通过部分区域的信息处理和交融，可以获得高精度的、牢靠的感知信息;2.第二层是传输进程中的数据处理。包括面向无线传输网络状况的感知信息的进一步聚合和交融处理，自适应传输链路状况的运用层编码和传送协议优化，以及数据的安全传输处理,使得海量信息可以高效的、牢靠和安全的传输;3.第三层是运用支撑层上的依据各类物联网运用的共性支撑、服务抉择计划、和谐操控等。物联网的信息是超大规模的海量信息,需求使用感知信息具有的时刻和空间的关联特性，完成不同空间区域上的多粒度的分级存储和检索，前进资源使用率和信息获取功率。提出一种依据多级数据处理的嵌人式中间件系统的解决方案，系统调集了数据过滤、数据聚合和数据处理等功能，可在一定程度上前进大型运用系统的全体功率。

 

　　数据的降维处理

 

　　跟着信息技能的展开,特别是物联网技能的运用，人们将会不分时刻和地址，可以便当的获得许多的信息，人们获得的数据量将以指数方法快速增长。这些数据具有快速更新、数据维数更高、非结构化等特点。

 

　　现在人们对这些数据的处理还没有构成相应的有用方法，传统的数据剖析方法在处理这些数据调集时，往往效果并不好，甚至在某些情况下失效。包括在数据中的常识和规律我们无法得知，将会导致数据灾祸问题。因此，人们就迫切期望去知道和探索这些数据之间的奥妙。而怎样能有用的使用这些高维数据是人们面临的根本问题。

 

　　在许多情况下，我们可以首要将数据的维数将到一个合理的巨细，一起尽或许多的保存原始的信息，然后再将降维处理后的数据送入信息处理系统。这样的做法对错常有用的。而降维算法也是一些机器学习、数据开掘方法的组成部分。对数据降维处理，结合一些详细的事务需求，是一个行之有用对海量数据进行处理的方法。

 

　　降维算法首要分为线性降维算法和非线性降维算法。降维的本质便是寻找投影改换:从高维空间到低维空间改换。现在有一种最小量嵌入算法，在保持部分等距和角度不变的约束条件下，就能很好的揭示数据内在的流形结构。

 

　　数据处理的注意事项

 

　　既然我们现已知道了数据的分级和降维处理，那么在物联网中涉及到这些问题时，有注意事项需求我们了解：

 

　　期望的输出

 

　　即使数据处理周期从输入阶段开端，我们也应该首要考虑想要的输出。换句话说，我们对什么样的信息感兴趣？一个示例是，在机器的温度超过阈值时接纳警报。

 

　　数据的存储

 

　　一旦我们弄清楚想要的输出是什么，我们就有必要找到一种方法来获得它。传感器收集的数据有必要以恰当的方法存储，以便将其转换为我们正在寻找的信息。

 

　　例如，当机器运行时，我们可以守时（例如每10分钟）接纳数据。我们或许期望使用这些数据来核算自上次保护以来机器现已运行了多少小时。我们还可以检测这些数据中的趋势，并对何时达到特定的小时数进行预估（假如运用量保持在相同的水平）。

 

　　由于传感器收集的数据量或许很大，我们应该购买可扩展的云服务来存储数据。此外，我们还应该拟定一个数据保存方针，以便守时整理不必要的数据。我们具有的数据越多，保存的时刻越长，存储数据的本钱就越高。另一方面，更少的数据意味着更少的见地和前史参阅。因此，我们有必要在本钱和想要存储的数据量之间进行优先级排序和平衡。

 

　　更新频率

 

　　在履行数据处理之前，重要的是要确认更新频率和资源消耗（如核算才干、功率）之间的良性平衡。“良性平衡”彻底取决于物联网用例。

 

　　在某些用例中，有必要立即知道收集的数据是怎样影响输出的，但是，这需求实时的数据处理，这或许十分消耗资源。在其他一些用例中，收集到的数据，每天处理一次就足够了。

 

　　小结

 

　　在物联网数据处理方面，我们正处于一个充满应战的时刻，这个时刻充满了机会，也充满了风险。通过收集、处理和剖析物联网数据，顾客和安排可以获得有价值的见地，帮忙他们成长并对未来做出更好的抉择计划。