什么是物联网监控

智能设备是物联网监控的基础，它们是具有计算能力的互联网连接设备，如安全摄像头、可穿戴设备、智能家居设备等。这些设备可以收集来自环境、用户输入或使用模式的数据，并通过互联网将数据传输到物联网应用程序。

物联网应用程序是集成来自各种物联网设备的数据的服务和软件集合。它利用机器学习或人工智能（AI）技术分析数据，做出明智决策，并将决策传达回连接的物联网设备。

图形用户界面通常是移动应用程序或网站，允许管理和控制单个或整个物联网设备群。它可以实现设备注册、状态监控、远程控制等功能。

物联网监控系统需要可靠的通信网络，如无线网络、蜂窝网络或低功耗广域网（LPWAN），以实现物联网设备与云端应用程序之间的数据传输。

首先需要整合各种物联网设备和传感器，用于收集环境数据、用户输入或使用模式数据等。这些设备包括智能电视、安防摄像头、运动设备等，它们都具有计算能力，可以通过互联网将数据传输到物联网应用程序。

物联网应用程序是一组服务和软件，用于整合来自各种物联网设备的数据。它利用机器学习或人工智能技术分析数据，做出明智决策，并将决策反馈给物联网设备，使其能够智能响应。

为了提高网络边缘的计算能力、减少通信延迟并提高响应时间，物联网系统可能会利用边缘计算。同时，云计算也被用于远程数据存储和物联网设备管理。

通过移动应用程序或网站等图形用户界面，可以注册和控制智能设备，从而管理物联网设备或整个设备群。

物联网监控系统的一大优势是能够利用人工智能和机器学习技术，从收集的数据中获得洞见并采取行动，实现远程故障排除、远程安全管理、提高效率和优化成本等目标。

实施"自下而上"的监控，持续监视物联网环境中所有节点和服务器的状态，为事件关联和理解网络拓扑与应用架构的交互奠定基础。这是实现实时监控的基石。

重点监控对业务有意义的用户定义事务或URL页面定义，以获得有意义的SLA报告和业务视角的性能趋势。同时，对应用堆栈进行深入的组件监控，实时查看应用情况并与业务事务关联。

通过外部性能监控或"最终用户监控"，可以测量用户实际体验的性能和可用性，诊断单个事件，并跟踪变更的影响。外部用户体验监控与内部防火墙后的监控相结合，可以全面了解物联网系统性能。

物联网设备的增强连接性和数据集成，可以实现对生产水平、风险管理和跨行业（如油气）的情况感知的实时监控和调整。应用智能传感器和自动化系统，可以提高工业流程的监控和效率。

传统的物联网系统将所有数据传输到云端进行处理，这可能导致网络拥塞。雾计算架构将计算和存储资源分散到网络边缘，在靠近数据源的位置进行数据处理，从而减轻了云端的负载，提高了系统的响应能力。雾计算还可以支持分布式架构，进一步提高可扩展性。

边缘计算将计算能力下沉到物联网设备所在的网络边缘，减少了数据传输的延迟，提高了实时性。结合云计算的远程存储和设备管理功能，可以构建出高度可扩展的物联网基础架构，处理大规模物联网数据。

物联网系统中有大量设备需要互联互通，采用轻量级的通信协议如MQTT、CoAP等，可以提高通信效率，支持大规模设备接入，提升系统的可扩展性。此外，IPv6的广泛应用也将为物联网设备的网络层可扩展性提供支持。

通过持续监控物理和数字基础设施，可以优化系统性能、提高效率、降低安全风险，从而提升系统的可扩展能力。例如，将现场监控数据与硬件版本信息结合，可自动安排系统升级，增强安全性和可扩展性。

以客户为中心，灵活部署物联网技术，可以提高客户满意度，并支持差异化解决方案的扩展。例如，及时补充热销产品，避免断货，提高供应链的可扩展性。

物联网系统需要展现出高度的情境感知能力和人工智能，以便基于有限信息实现自主运行。系统必须能够将收集到的海量多样化数据整合到集体智能，同时不断从过去的行为中学习，关注当下并预测未来事件。

物联网网络必须能够应对意外情况、错误或故障，并重新配置资源以恢复至少有限的功能。承载重要信息（如医疗数据）的关键组件必须具有更高的容错能力。

将人工智能技术与物联网基础设施相结合（即人工智能物联网AIoT），可实现更高效的物联网运营、改善人机交互，并增强数据管理和分析能力。这种集成使设备能够包含自己的AI，可自主链接到其他AI，从而实现实时智能任务执行。

实现物联网监控智能化需要以下基础设施技术：智能传感器为高级分析处理提供实时数据流；大数据存储系统支持大型数据集并与机器学习等分析工具集成；工业运营智能需要更广泛的物联网设备来监控工业基础设施和机械。

物联网传感器可用于监测空气或水质、大气或土壤条件，甚至野生动物的活动和栖息地。物联网设备还可用于监控和控制可持续城乡基础设施（如桥梁、铁路轨道和风电场）的运行，帮助检测可能危及安全的事件或变化。

物联网设备可用于监控和控制各种家庭系统，如照明、供暖、安全和家用电器，通常通过连接的移动应用程序。物联网还被应用于医疗保健领域，设备可监测患者健康数据并在紧急情况下提醒医疗服务提供商。

物联网实现了车载万物互联（V2X）通信，用于自动驾驶、交通监控和控制以及应急响应协调。在工业领域，工业物联网（IIoT）设备可获取和分析来自工业设备、运营和人员的数据，以提高效率、安全性和维护能力。

在工业环境中，工业物联网（IIoT）设备可以获取和分析来自工业设备、操作和人员的数据，以提高效率、安全性和维护能力。物联网传感器可以监控设备和机器的性能，提前检测潜在缺陷，并自动订购备件以防止设备停机。

安全性是采用物联网技术时最大的顾虑。随着物联网的快速发展，安全性问题却未得到足够重视。由于连接设备过多，通信安全技术的局限性，物联网中逐渐出现各种安全问题，如使用较弱的身份验证、忘记更改默认密码等。

物联网设备产生的海量数据的存储和分析是另一大挑战。根据应用场景的不同，物联网可能存在高数据采集需求，导致存储需求巨大。如果在存储数据时未考虑自主性、透明度和互操作性原则，可能导致数据孤岛的产生。

为物联网设备供电以收集和存储数据仍然是一个艰巨的挑战。

物联网监控利用各种联网设备和传感器实时采集数据，实现全方位、持续的监控。而传统监控往往依赖人工定期采集数据，效率较低且无法做到实时监控。物联网监控可以自动化地收集环境、基础设施、健康等多维度数据，并在发生异常时及时发出警报。

物联网监控能够将来自多个互联设备和系统的海量数据进行集成，从而获得更全面的数据视角，为决策提供有力支持。相比之下，传统监控系统相对独立和封闭，难以实现数据共享和综合分析。物联网监控凭借人工智能和大数据分析技术，可以对实时数据进行智能化处理和决策。

物联网监控系统能够基于实时数据流自动检测问题并快速响应，提高了监控的主动性和高效性。而传统监控则需要人工分析和处理，响应速度较慢且自动化程度较低。物联网监控的自动化特性，有助于降低人力成本，提高运维效率。

物联网监控的覆盖范围更广，不仅包括IT基础设施，还能延伸至工业设备、环境监测、健康追踪等多个领域。传统监控则主要集中在IT系统和硬件资源的监控。物联网监控的广泛应用，为企业带来了更全面的洞察力。