物联网中的精度很重要

物联网 （IoT） 只是将任何带有传感器或控制器的设备连接到互联网（和/或将设备相互连接）的概念。这包括手机、电器、汽车、机器、机器组件、可穿戴设备以及您能想到的任何其他东西。但物联网的原理是，它只是一个连接并延伸到云的测量信号链。

图1.传感器到云信号链。

传感/测量件将模拟信号转换为数字数据流。然后可以采用、处理、传输、分析这种数字格式，然后可以根据结果做出决策。将光、声、压力和温度等物理现象转换为数字数据的概念已经过时。物联网的发展通过使用元模式和云及其海量存储和处理能力支持的计算建模功能，改变了基于这些数字数据做出的决策。一些传统的传感功能（如温度测量技术）已广为人知，并可用作独立测量和其他传感的因素。例如，在电化学传感中，温度会影响测量，需要考虑在内。另外，还有更新的令人兴奋的传感器开发，可以对物联网世界产生巨大影响。

其中一个例子是MEMS加速度计。这些传感器构成了多轴振动检测的基础，并允许无人机、便携式游戏设备或相机等系统进行稳定。振动也用于健康跟踪设备中以测量个人健康状况。健康和健身可穿戴传感器需要永久开启，提供高精度的身体运动检测，可以相应地进行分析，例如跑步、骑自行车或步行，并为各种便携式健康和健身应用提供实时数据。

以加速度计为例，您应该在物联网设备中寻找什么，更准确的测量值是什么？首先，考虑低功耗。ADI公司的ADXL362是一款超低功耗、3轴MEMS加速度计，在2 Hz输出数据速率下功耗低于100 μA，在运动触发唤醒模式下功耗为270 nA（MEMS加速度计测量加速度的静态或动态力）。这样可以延长电池寿命。其次，考虑带宽和分辨率。ADXL362不会通过欠采样来混叠输入信号;它以所有数据速率对传感器的全带宽进行采样，并且噪声低。这样可以测量最小的信号。对于需要低于ADXL550正常362 μg/Hz噪声水平的应用，可以选择两种较低噪声模式（典型值低至175 μg/Hz）中的任何一种，电源电流增加最小。

图2.业界功耗最低的MEMS加速度计。

更高质量的数据很重要：

但是，这种精密测量的价值是什么，为什么它很重要？低噪声、低漂移组件可最大限度地提高传感器功能，实现更宽的动态范围，这意味着硬件可以测量更多种类的较小信号。这使得终端系统更加准确、灵敏和差异化。这种更高的精度允许开发平台硬件，以满足当前和尚未定义的测量需求以及未来的保护带。

因此，相同的硬件可用于多代产品，并具有较低的拥有成本的相关好处，特别是当硬件更换可能既困难又昂贵时。对于物联网来说尤其如此，因为传感器的数量以及因此相关的硬件数量预计将呈爆炸式增长。分析公司Gartner表示，到2020年，将有超过26亿台连接设备，这是很多连接。此外，由于无线连接的优势，通过物联网信号链利用，单元将位于越来越难以到达或恶劣的环境中，如工厂。最后，另一个需要考虑的因素可能是多个市场日益严格的政府法规，包括气体排放、电力使用和环境控制。更好的测量系统提供了前瞻性思维，以满足这些可能的新法规和不断变化的法规，这些法规需要在现有硬件中进行更精确的测量。能够满足新的未来测量需求可以证明在拥挤和竞争激烈的物联网市场中生存的差异。

因此，稳定精确的硬件测量平台的重要性怎么强调都不为过。一旦设置了这个平台，就可以通过软件实现系统差异化。在物联网中，这些功能被证明是公司可以在这个竞争激烈的市场中日益脱颖而出的领域。此外，任何系统升级都更容易、更简单，并且可以实时完成。

合法数据真的很重要

有许多因素需要考虑，以确保在物联网生态系统中维护合法数据。物联网可以解释为多个层，从“物”一直到云。在每一层都可能存在新的外部连接及其相关的安全风险。还有一条可能的返回路径，通过层返回到“事物”。这不仅仅是关于设备、网络或客户端 - 涉及许多表面区域，每个区域都可以互连。例如，从设备到云或从设备到网关再到云。合法性的目的是确保每一层的安全。随着我们连接更多的事物、云和网关，我们增加了易受安全漏洞影响的地方的数量。

OWASP（开放Web应用程序安全项目）将十大物联网证券漏洞确定为：

不安全的 Web 界面（XSS、注入、网络钓鱼）

身份验证/授权不足

不安全的网络服务（SSH、SFTP、Telnet）

缺乏传输加密

隐私问题/顾虑

不安全的云接口

不安全的移动界面

安全可配置性不足

不安全的软件/固件

人身安全差

在云中，安全威胁可能表现为数据泄露，也可能表现为意外数据丢失或数据盗窃。毫无疑问，云服务将托管多个客户（多租户），因此该服务需要确保从一个客户到下一个客户的安全分段。然后还有其他问题需要考虑。系统的可用性功能是什么，无论是在本地保持在线还是在可能出现数据泄露的情况下？如何在多个位置共享和保护数据，以及有哪些安全标准？您能否备份数据，尤其是在数据量因物联网而爆炸式增长的情况下？应用程序接口（API）将通过同一云服务为多个客户开发和存储 因此，如何执行身份验证和授权（以及如何保护管理员等特权用户）至关重要。

有许多方法可以查看和评估云服务提供商。一种机制是通过已发布的安全准则。这些全球云指南将继续得到加强，服务提供商将越来越多地需要获得认证才能满足这些准则。

但安全问题不仅限于云。在堆栈的每个级别都有相关的威胁和要应对的技术。物理物联网设备和网关可能会被盗或被篡改，未经授权的用户可能会操纵或访问数据。在这里，篡改检测器、加密或设备注册被用作对策。软件或固件可能成为网络钓鱼、恶意软件攻击或操纵的目标。这就是受信任的操作系统、在开发生命周期中构建安全性以及漏洞测试至关重要的地方。在将软件部署到现场后，建立一种安全更新软件的机制也很重要。在传输数据时，不安全的通道可能允许操纵、窃听或攻击。在这里，加密传输通道、端口/接口管理和持续主动监控是关键。对于数据隐私，客户信心需要特别高。即使是最小的违规行为，公司的品牌和声誉也可能受到损害。因此，数据加密技术等良好做法非常重要，以最小化或混淆存储的数据和数据保留。全球隐私数据政策不断发展和变化。拥有一个灵活的系统来处理基于世界不同地区的监管差异以及同意，这一点很重要。在应用程序级别，不仅仅是用户身份验证和授权以阻止未经授权的访问，而是持续测试代码中的漏洞。还要考虑带外保护，例如 WAF（Web 应用程序防火墙）以及隔离和锁定受到攻击的帐户的功能。今天描述的所有对策都可以应用，但安全性必须设计到生态系统中，而不是在最后进行改造。

智能互联物联网系统

智能（或数据处理）可以在物联网链的任何阶段添加。例如，在生命体征监测（VSM）中，当体温处于危险水平的即时警报可以直接在传感器上发生时，无需将体温数据仅发送到云端。然而，相同的温度也可以用于其他生物医学数据计算，因此它也可以在网关或云中使用。

当信号处理发生在节点上时，它具有几个优点，包括实现紧密的集成反馈控制环路。与传感器和/或执行器紧密耦合的好处是可以立即做出决策。例如，达到预定水平的振动使机器或电机立即断电，或者温室温度升高可以驱动电机打开窗户。虽然节点的要求需要具有小尺寸和最低的功耗，以实现潜在的长电池寿命，但集成模拟微控制器（如ADI公司的ADuCM360）等组件可以实现这些需求，例如ADI公司的ADuCM3，它结合了ARM M24-MCU和<>位模数转换器。未来，可以使用收集的能量的能源独立设备将是成功的关键。节点处理的局限性在于相同的空间和功率限制。此外，很难聚合来自其他来源的数据。节点的低功耗限制了数据传输范围和有效载荷。由于节点管理难以监控状态和执行升级，因此存在相关的网络边缘物理、软件和数据安全风险。®

基于网关的信号处理使用物联网网关设备，该设备在一侧具有短距离无线传感器网络 （WSN） 链路，在另一端具有 LAN 或 WAN 链路。它类似于路由器，也可以是传感器集线器。除了WSN网络管理和安全功能外，它还经常用作本地处理和分析（通常称为边缘计算）的计算资源。基于网关的处理的优点是，可以使用潜在的大型处理资源，并能够聚合来自其他传感器/源的数据。因此，将靠近网络边缘运行分析的能力与使用现成的开发工具开发这些分析相结合，可以形成一个更加 IT 友好的解决方案。它具有全栈操作系统能力的潜力，并使用LAN/WAN网络技术和具有更好安全性的标准远程管理工具（尽管物理安全性可能存在风险）。相反，它通常不是低功耗，需要有线电源，并且数据存储有限。

图4.物联网网关的示例。

因此，云连接的主要优势之一是能够存储、检索和搜索包含历史数据和/或来自许多设备的数据的大数据记录。在许多情况下，对于基于云的信号处理，数据存储与大数据处理和分析紧密结合。仅仅存储数据是不够的。能够快速访问和处理数据的需求导致了创新，从而产生了许多新方法，允许使用具有开源框架的简单编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。基于云的处理的明显优势是具有内置安全性的潜在非常大的计算和存储资源。开源和商业开发工具种类繁多且越来越多，终端解决方案可以轻松扩展。

软件即服务 （SaaS） 现在被视为云计算中的关键产品，以及基础设施即服务 （IaaS）、平台即服务 （PaaS）、桌面即服务 （DaaS）、移动后端即服务 （BaaS） 和信息技术管理即服务 （ITMaaS）。这些共同提供了一系列选项，以满足终端系统的需求。对于基于云的处理，需要服务器托管（可以是本地或远程）。存储和服务会产生相关的成本，这对于通信和大型数据存储来说可能很昂贵。其他缺点包括互联网通信渠道，在延迟和吞吐量方面可能是不可预测的。

随着物联网系统的发展，智能系统分区也将随之发展，以便在节点上移动更多智能。永远不要在节点上产生智慧和知识意味着数据在到达云之前会一直保持数据，这既耗电又需要带宽密集型来转换和发送所有数据。智能智能感知是指节点将数据转化为信息，从而降低整体功耗、降低延迟并减少带宽浪费。简而言之，这使得从反应式物联网向预测性和实时物联网的转变成为可能。

优秀的物联网设计的挑战数不胜数，包括良好的测量、安全性，以及知道在整个物联网路径中在哪里有效地使用智能。此外，在传感器、网关、软件和存储提供商的完整物联网解决方案中可能有多个供应商。在ADI，我们既是物联网供应商，也是客户，使用我们自己的ADXL362加速度计（以及其他测量温度和湿度的传感器）来监控利默里克工厂的制造设备。通过测量机器或电机振动模式的变化，可以在系统停机之前检测到故障。这样做的好处是允许进行预测性维护计划，从而提高工厂的效率和产能。ADI的物联网实施为复杂制造流程中的多台设备（新旧设备以及来自许多供应商的设备）提供完整的监控和分析系统。该系统实时跟踪和报告效率，在系统停机之前提醒技术人员可能出现的问题。这提高了晶圆良率，这反过来又帮助我们的客户更好地规划，因为他们的最终需求供应更规律。这个例子展示了物联网系统的真正价值。物联网系统的复杂性和范围为信号处理提供了许多选择.将物联网系统中的处理从云端转移到边缘，使传感器和信息提取更接近源头。网络边缘节点、网关和云中的可用处理资源使系统设计人员能够优化边缘节点功耗、数据带宽、计算和存储需求的解决方案。

审核编辑：郭婷