一图了解Watson、AWS、Azure国外三大物联网平台

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物联网 物联网应用
初探Watson、AWS、Azure国外三大物联网平台,让大家对这三家平台的定位、链接、管理、安全等主要功能等有个初步的了解。

中国物联网行业凭借其标准进化、技术提升和国家政策扶持成为国家重点发展战略性新兴产业之一,作为全球***的物联市场,渐渐的形成特有的核心生态。国外众多的企业看好中国物联网市场发展的潜力,开始提前部署国内市场。如说前半段是网络的普及,那后半段将是让所有的物品也都能够联上物联网。

物联网生态体系四大领域对应不同的厂商,分别为设备制造、物联网平台、应用和业务。IBM凭借Watson强大人工智能入住中国物联网领域,IBM Watson物联网平台的落地,将会给中国物联网行业注入新鲜的血液。接下来由51CTO记者带领开发者们初探Watson、AWS、Azure国外三大物联网平台,让大家对这三家平台的定位、链接、管理、安全等主要功能等有个初步的了解。

一:初步了解Watson、AWS、Azure国外三大物联网平台

(点击图片查看大图)

二:Watson、AWS、Azure国外三大物联网平台解析

定位——Watson、AWS、Azure

Watson IoT Platform 的体系结构

Watson IoT Platform 的体系结构

IBM  Watson物联网平台可提供对 IoT 设备和数据的强大应用程序访问,可帮助用户快速编写分析应用程序、可视化仪表板和移动 IoT 应用程序。可执行强大的设备管理操作,并存储和访问设备数据,连接各种设备和网关设备。平台通过使用 MQTT 和 TLS,提供与设备之间的安全通信。

AWS IoT 托管云平台

AWS IoT 是一款托管的云平台,使互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。可支持数十亿台设备和数万亿条消息,可对这些消息进行处理并将其安全可靠地路由至 AWS 终端节点和其他设备。借助平台用户的应用程序可以随时跟踪所有设备并与其通信,即使这些设备未处于连接状态也不例外。

Azure IoT 中心是一项完全托管的服务,可在数百万个 IoT 设备和一个解决方案后端之间实现安全可靠的双向通信。可提供可靠的设备到云和云到设备的大规模消息传送,可使用每个设备的安全凭据和访问控制来实现安全通信,可广泛监视设备连接性和设备标识管理事件,平台还包含***语言和平台的设备库。

连接——Watson、AWS、Azure

Watson IoT Platform Connect 是任何 Watson IoT Platform 服务的起始点。连接设备、创建应用程序、控制设备以及与第三方服务交互全部通过 Watson IoT Platform Connect 实现。通过使用网关,可将设备连接到平台,网关设备集成了设备功能和应用程序功能。通过组合设备管理 API 以及设备上安装的设备管理代理程序,提供了设备管理功能。平台中还可构建第三方服务集成,如对 The Weather Company 天气位置服务(可用于查找设备所在位置的当前天气)的支持。

AWS IoT 提供有 SDK,以帮助用户连接硬件设备或移动应用程序。利用 AWS IoT 设备 SDK,用户设备可以使用 MQTT、HTTP 或 WebSockets 协议连接和验证 AWS IoT 并与之交换消息。 平台设备网关支持设备安全高效地与 AWS IoT 进行通信。设备网关可以使用发布/订阅模式交换消息,从而支持一对一和一对多的通信。凭借此一对多的通信模式,AWS IoT 将支持互连设备向多名给定主题的订阅者广播数据。

Azure IoT设备将遥测数据(例如抽水站的传感器读数)发送到云终结点以进行存储和处理。在预测性维护方案中,后端可以使用传感器数据流来判断特定的泵何时需要维护。设备可以通过读取来自云终结点的消息,接收和响应云到设备的命令。设备还可以直接与云网关终结点通信;如果设备无法使用任何云网关支持的协议,则可以通过中间网关进行连接。

管理——Watson、AWS、Azure

IBM  Watson物联网平台的管理顺序为:***链接设备、网关、应用程序、Cloudant 历史服务、 Message Hub 历史服务,之后创建模式,管理用户的访问权、用户、应用程序和网关角色,***集成外部服务和区块链。

AWS管理控制台提供了基于 Web 的界面,以便访问和管理所有 AWS IoT 资源。可通过 AWS CLI 和 AWS SDK 实现对 AWS IoT 的编程访问。

通过 Azure 门户管理 IoT 中心,顺序依次为创建 IoT 中心、更改 IoT 中心的设置、消息传送、文件上载、定价和缩放、删除 IoT 中心。

安全——Watson、AWS、Azure

作为基于云的服务,IBM  Watson物联网平台嵌入了安全性作为其体系结构的重要方面。针对保护组织数据,重点有以下四方面:

  • 合规性:用于为安全性设置基准的外部标准。
  • 认证:确保正尝试访问您组织信息的用户、设备或应用程序的身份。
  • 授权:确保用户、设备和应用程序有权访问您组织的信息。
  •  加密:确保数据仅可由授权方读取,无法进行拦截。

AWS IoT 在所有连接点处提供相互身份验证和加密,因此,绝不会在无可靠身份的设备和 AWS IoT 之间交换数据。AWS IoT 支持 AWS 身份验证方法(称为“SigV4”)以及基于身份验证的 X.509 证书。还支持用户移动应用使用 Amazon Cognito 进行连接,Amazon Cognito 将负责执行必要的操作来为应用用户创建唯一标识符并获取临时的、权限受限的 AWS 凭证。

Azure IoT 中心可连接、监视并控制数百万在各种操作系统和协议上运行的 IoT 资产,以通过 Azure IoT 中心快速开始你的物联网项目。如果需要,控制特定设备的访问权限以保持系统的完整性。借助这些资产建立可靠的双向通信(即使间歇性连接),以便分析传入的遥测数据并根据需要发送命令和通知。利用每设备身份验证,通过合适的凭据与设备通信,提升 IoT 解决方案的安全性。

数据——Watson、AWS

IBM  Watson物联网平台针对数据部分可使用板和卡可视化实时数据,可使用云分析,指定基于实时设备数据并且在满足条件时将触发警报和可选操作的规则条件。 可通过边缘分析,将分析规则触发过程从云移至支持边缘分析的网关,通过执行靠近设备的分析处理,可显著降低上传到云的设备数据流量。

使用AWS IoT,可以连续地消化、过滤、转换和路由互联设备流式传来的数据。可以根据这些数据采取操作并路由它们,以做进一步的处理和分析。

开发——Watson

IBM  Watson物联网平台提供的内容和样本可帮助用户在平台组织内构建应用程序和集成设备,还可针对应用程序、设备和网关进行开发。

物联网解决方案——Watson、Azure

IBM Watson 物联网平台解决方案包含分析、连接、信息和风险的管理,细节如下:

  • 分析:从海量物联网数据中获得洞察,作出智慧决策,优化运营。应用实时分析,监视当前状况,作出相应的响应。对结构化和非结构化数据进行认知型分析,了解状况,通过各种选项进行推理,并随着情况的不断变化进行学习。
  • 连接:将各种设备(小到芯片,大到智能家电)轻松连接到应用和行业解决方案。执行设备管理功能,通过基于云的服务实现扩展,然后利用丰富的分析功能,获取洞察并实现组织转型。
  • 信息管理:利用IBM Watson 物联网平台和区块链,智能地转换和存储物联网数据。从各种数据源和平台获取数据,然后使用丰富的分析功能提取重要价值。
  • 风险管理:使用丰富的仪表板功能和高级警报功能,管控风险,获得整个物联网境中的洞察。通过单个控制台,根据通知采取行动,发现企业环境中任何位置发生的事件。

上图显示了典型的Azure IoT 解决方案体系结构。该关系图未包含任何特定 Azure 服务的名称,但介绍了常规 IoT 解决方案体系结构中的重要元素。在此体系结构中,IoT 设备收集其发送到云网关的数据。云网关让其他后端服务可通过仪表板或其他呈现设备,从数据传递到其他企业运营应用程序或操作员的位置处理数据。

应用场景——Watson、Azure

IBM Watson 物联网可应用在住宅、汽车、 零售、电子、建筑等行业。 通过 Watson 物联网,您可以提高运营绩效、改进客户体验、***行业变革、拓展组织专业技能、提升环境领导力。像物联网声学分析、物联网多传感器综合分析、央视网骑行天路数据直播等这些均是Watson 物联网的使用案例。

使用 Azure 服务实现此 IoT 解决方案体系结构时,Azure IoT 中心是重要的构建基块。IoT 套件可针对特定 IoT 方案提供此体系结构的完整端到端实现。例如:远程监视解决方案让用户能够监视设备的状态,例如自动贩卖机。预见性维护解决方案可帮助预测设备的维护需求(例如远端抽水站的水泵),以及避免意外停机。

写在***,IBM  Watson物联网平台分析解决方案亮点颇多:如Watson 自然语言处理,可以自动将词汇与用户的含义和意图相联系,并与其他数据源相关联,从而使具体的解决方案在互动时具备上下文关联。如Watson 机器学习,可以自动执行数据处理,并根据已知的优先级对数据划分等级。机器学习可应用于物联网数据,自动了解当前出现的各种状况、可能出现的趋势以及在问题出现时的应对措施。如Watson 视频和图像分析,可以监视来自视频源和图像快照的非结构化数据,确定视频数据中的场景和模式。相应的 APP 可将此数据与机器数据相组合,更深入地了解过去的事件和即将出现的情况。如Watson 文本分析,可以挖掘非结构化的文本数据,包括来自呼叫中心的文字记录、技术人员维护日志和博客评论,以便从这些来源的海量数据中发现相关性和模式。

责任编辑:王雪燕 来源: 51CTO
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