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物联网仪器仪表传感器行业发展更上一层楼

发布时间:2021-02-18 16:03:10 所属栏目:运营 来源:互联网
导读:同时,各类通信接入技术都在不断演进,提升速率、功耗和覆盖范围等相关性能指标以满足各种多样化的市场需求。 首先,在短距离无线通信技术层面,以Wi-Fi为例,从最初的8011.11b发展到现在8011.11x,截至2019年,Wi-Fi已有近20年的发展历史。 其次,随着入网

同时,各类通信接入技术都在不断演进,提升速率、功耗和覆盖范围等相关性能指标以满足各种多样化的市场需求。

首先,在短距离无线通信技术层面,以Wi-Fi为例,从最初的8011.11b发展到现在8011.11x,截至2019年,Wi-Fi已有近20年的发展历史。

其次,随着入网设备的大幅增加和应用场景的多样化需求,以低成本、低数据量、低能耗且远距离为主要特征的低功耗广域网(LPWAN)的开始受到重视。其最早出现于20世纪末,由于场景局限性和2G的问世而淡出市场。2009年Sigfox成立,非授权频谱技术市场再度发展,随后出现的LoRa等系列非授权频谱技术,也加速了LPWAN的全面铺开。

再次,授权蜂窝无线通信技术也在不断突破,自2009年3GPP开始启动LTE的技术标准细分以来,不断调整网络性能指标以满足差异化应用场景需求。如2014年R12提出Cat.0标准,2016年提出NB-IoT和LTE-M标准,2017年 R14开启5G技术标准等。2020年,R17将进一步调整5G、NB-IoT等体系,随着2G/3G在我国退网进程加快,LTE系列标准和NB-IoT将仍在较长时间内发挥作用。

最后,作为授权频段的典型LPWA技术代表NB-IoT (窄带物联网),在过去十年间经历了频繁的迭代,并于近年迎来官方助力。2020年5月7日,工信部发布《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》,宣布将推动2G/3G物联网业务迁移转网,建立NB-IoT、4G(含LTE-Cat1)和5G协同发展的移动物联网综合生态体系;随后在7月9日,ITU正式批准NB-IoT为5G标准,NB-IoT成为mMTC(大规模机器类通信)场景下的重要技术支撑。此类举措将为移动物联网造就显著成长空间,也为NB-IoT在LPWA领域扩张带来市场信心,加速我国物联网产业的发展。

市场空间增长大,迎来数字经济发展新高峰

通过梳理国际咨询机构关于物联网连接历史预测数据发现,过去十年,全球物联网市场的表现与历史阶段的预期相较稳中有进,甚至超额完成了部分机构的预测目标。

2020年,在政策利好的大环境下,得益于技术的迅速迭代与商业模式的创新,物联网市场迎来发展新的里程碑。GSMA统计数据显示,截至2018年底,全球蜂窝物联网连接规模突破10亿;2019年我国突破10亿。2020年1月,全球NB-IoT连接数突破一亿大关,增长动力源自中国;2月,中国NB-IoT连接数突破一亿大关(见图3)。

自2013年Rel-13 ,NB-IoT标准在3GPP组织中开始制定,到2016年首个NB-IoT标准发布,再到2020年Rel-16冻结,NB-IoT正式成为5G标准核心组成部分。如今,NB-IoT已实现在全球50多个国家大规模商用,未来,全球统一的技术演进与更长的技术生命周期将进一步降低商业化风险,为NB-IoT产业发展带来更强定力。


 

首先,通过一个 Kafka 主题创建一个数据流 riderLocations(骑手位置);消息内容采用 json 格式存储,例如 {“profileId”: “c2309eec”, “latitude”: 37.7877, “longitude”: -122.4205}。

然后,针对 riderLocations 数据流运行一个连续查询,返回距离 Mountain View(加州山景城)5 英里之内的骑手。该查询会一直运行,直到被终止;并且随着事件被写入 riderLocations,它会将结果推送到客户端。

此时,如果我们打开另一个会话连接到 ksqlDB,生成一些数据流:

 

随着 SQL 标准第 16 部分(SQL/PGQ)即将出现,我们可以在关系数据库中直接存储属性图结构数据,并且在 SQL 中进行属性图模式匹配,例如最短路径查找和最佳路径查找;SQL/PGQ 的另一个优势就是可以支持分组(GROUP BY)、聚合(AVG、SUM、COUNT 等)、排序(ORDER BY)以及许多其他的 SQL 功能。

五.SQL 与流数据处理

流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。常见的流数据包括应用程序日志文件、网购数据、游戏玩家互动数据、社交网站信息、金融交易实时数据或地理空间服务,以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据等。

目前,常用的大数据流处理平台 Spark Streaming、Storm、Flink、ksqlDB 等都提供了 SQL 流数据处理功能;同时,一个关于流数据处理的 SQL 标准部分正在准备中。

其中,ksqlDB 是一个基于 Apache Kafka 的事件流数据库,提供了轻量级的 SQL 语句,大大降低了构建流处理应用程序所需的操作复杂性。

(编辑:惠州站长网)

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