物联网（IoT）的概念早已包含在IT专家的词汇中。 虽然我没有找到这样的中心，但是我希望它会尽快修复:)
但是，许多人仍将IoT体系结构与自动化体系结构混淆，自动化体系结构的主要任务是从传感器获取信息，并在其基础上控制执行机制。
IT体系结构包括两个看似不兼容的事物：一方面，这是大量具有低计算能力，低功耗，对事件作出反应的速度很高的外围设备；另一方面，是具有高计算能力的云服务器，用于处理大型事件。数据阵列及其存储和分类，通常带有机器智能和分析元素。 这两个世界使用完全不同的构造和内部架构原理。 它们看起来不兼容，并且在当今的劳动力市场上，几乎没有多少精通嵌入式和云解决方案的专家。 这是一种“全栈”。 但是，在这种知识中，乍一看，就是将两种完全不相关的技术结合在一起的力量。 通过它们的集成，我们获得了惊人的协同效果。 它就像一个男人和一个女人的结合-粗壮，坚强，软弱。 在本文中，我将考虑“一般”应用程序，以描述物联网的基本架构。
下图显示了物联网解决方案的一般架构。 可以预见的是，一切都始于传感器。 此外，传感器越适合于其任务，系统将越高效。 这是系统的“基石”。 重要的是要注意，传感器检测到环境的变化，而不是其静态。 传感器分为主动型-自身发出信号并接收反射。 和被动-仅在接待处工作。 自然，后者在能源消耗方面会显着受益。 大多数传感器是基于波的接收-声音，超声波，各种范围的光，热波。 但是，根据传感器的物理特性（例如电感，电容，压力）的变化，存在一类传感器。 多个传感器（例如PIR检测器和用于检测运动的电容式传感器）的组合可获得良好的结果。
在任何情况下，传感器都会产生一个模拟信号，必须将其转换为数字以进行进一步处理，这就是AtoD转换器的作用。 接收数字信息后，必须由外围设备的本地处理器对其进行处理。 它的主要任务是放下已接收信息的标签或对其进行简单分类。 标签可以很简单，例如-有运动，而更复杂-运动+速度。 有时需要多维标签-运动，机器。 标签越复杂，外围处理器的自然功率就越大，相应的功耗也就越大。 另一方面，标签的信息量越大，则传输到云的所需信息量就越少，并且所需的带宽也相应地就越少，并且对事件的反应速度也随之提高。 当然，所有标签都有一个时间戳标签。
下一个链接可以同时在云中和外围，有时也可以在两个部分中。 交换机将接收到的信息重定向到各种对象，对标签进行分类。 这些对象可以是服务器，队列，lambda或仅仅是存储。 到目前为止，已经使用来自特定外围设备的信息来进行工作，并且实际上与自动控制系统的工作没有什么不同。 但是，在下一个层次-集成中，质的区别开始了。 来自各种外围设备的信息通过相同类型的标签进行汇总。 此外，外围设备本身的类型甚至可以不同。 标签落入负责接收相应事件的单个点很重要-标签。
来自所有对象汇总标签的更多信息由“分析”块系统化。 它由基本逻辑或可以说是系统的大脑组成。 有AI，机器学习等。分析模块的工作结果将传输到Presentation模块，以显示给用户。 看起来像是将消息发送到移动设备，WEB上的日程表或其他。
由于物联网系统是通过不可靠的通信通道分布和连接的，因此有必要建立保证信息传递的机制。 如果无法将信息从外围设备传输到云，则会进行重复的传输尝试。 同样的事情应该以另一种方式发生。 为了这些目的，引入了外围设备的虚拟表示单元，其中记录了用于传输到外围设备或其新状态的信息。 通常这只是一个文本文件，但是可能会有一个更准确的表示模型。 值得注意的是，可以从输入电路的各个模块中初始化对Virtual View模块的更改，如图所示。
在分析了物联网架构的物理框图之后，我们可以考虑其逻辑图
因此，这一切都始于记录环境随时间变化的传感器。 以下标记模块对某些系统事件执行初始分段。 原则上，IoT应用程序体系结构的开发应从这些事件的列表开始。 根据具有相同标签类型的一组外围设备执行标签求和。 集成模块旨在根据近似值（后续事件的预测）或确定（从各种选项中识别情况）做出决策。 该信息用作外围设备的虚拟模型的模块的一种密钥系数，其中，基于密钥系数将来自外围设备本身的实际信息转换为外围设备的新状态。
现在，介绍一下不属于上述架构方案的内容，但是您应该牢记以下几点：
- 信息存储 。 信息存储应同时发生在外围设备级别和云中。 外围设备将保存其程序，设置，状态并临时存储来自传感器的信息，直到保证将其传输到云中为止。 至少作为本文的一部分，基于云的信息存储是显而易见的，不需要解释。
- 安全/授权 。 每个外围设备必须在系统中得到单独授权。 这是一个单独的主题，也超出了本文的范围。
- 队列和管道 。 架构的另一类是通过系统在外围设备内部，云中以及它们之间进行信息传输的方法。
希望这篇简短的评论对您有所帮助。 将来，我计划继续撰写文章，并为IoT解决方案创建一个昵称周期。 对于您感兴趣的评论和主题，我将不胜感激。