物联网架构

1  三层架构

        三层架构就像我们拿着一个设备，通过网络直接连接到服务器获取结果，步骤简单。

举个例子：智能家居的温度监控系统

1. 感知层（设备与传感器）

        在智能家居系统中，温度传感器被安装在家里的各个房间。传感器实时采集环境温度并将数据数字化。

• 例子：家里的温度传感器每隔几分钟检测房间温度，并将数据采集到传感器设备中。

2. 网络层（数据传输）

        温度传感器通过家庭Wi-Fi连接到家里的网关，网关再将采集到的温度数据通过互联网上传到云端服务器。这里，数据传输使用了轻量级的MQTT协议来确保低带宽、高效传输。

• 例子：温度传感器通过家庭Wi-Fi网络将采集到的数据传输到云端服务器，利用MQTT协议发布温度数据。

3. 应用层（结果展示）

        应用层是用户通过手机APP或者智能家居系统平台查看房间的温度数据，并根据需要进行温度调节。例如，如果温度过高或过低，用户可以通过手机APP发送控制命令来调节空调或加热器。

• 例子：用户打开手机上的智能家居APP，查看家里的温度数据。发现某个房间温度过高，用户通过APP远程控制空调调节温度。

• 感知层：负责数据采集，如传感器、RFID等。
• 网络层：负责将数据从感知层传输到应用层，网络协议如MQTT、HTTP等。
• 应用层：处理和展示数据，面向最终用户，提供智能服务。

2  五层架构

        五层架构在物联网系统中比三层架构更为细致和复杂，它包括感知层、网络层、数据层、应用层和业务层。通过这种架构，物联网系统能够高效地收集、传输、处理数据，并将其转化为业务决策和实际应用

• 感知层：负责从设备、传感器等采集物理环境中的数据。
• 网络层：通过通信网络（如Wi-Fi、5G、LoRa等）传输感知层采集的数据。
• 数据层：存储、管理和分析从感知层传输的数据，通常包括数据库和大数据处理平台。
• 应用层：为用户提供物联网服务和应用界面，数据的可视化与操作功能。
• 业务层：基于数据层的分析结果进行业务逻辑处理和决策支持，推动业务的智能化运作。

举个例子：智能农业系统

1. 感知层（采集数据）：

• 在智能农业系统中，田地里安装了各种传感器，如温度、湿度、光照和土壤湿度传感器。
• 功能：这些传感器实时采集土壤的湿度、温度和光照情况，将这些物理数据转化为数字信号。

2. 网络层（传输数据）：

• 感知层的数据通过NB-IoT（窄带物联网）或LoRa等低功耗广域网技术传输到数据中心。
• 功能：网络层负责将采集到的农田数据安全、稳定地传输到后端的服务器或数据存储设备。

3. 数据层（存储和分析）：

• 传输来的数据被存储在云平台或本地数据库中，并由大数据分析工具进行初步处理和分析。
• 功能：数据层负责存储和管理所有采集到的农田数据，并进行数据清洗、分类和基础分析。它还支持后续的数据挖掘和预测模型。

4. 应用层（提供服务）：

• 农场管理者通过手机或电脑上的应用程序查看田地的实时状态，包括土壤湿度、温度、光照等信息。
• 功能：应用层为用户提供操作界面和功能，帮助农民通过应用程序查看数据、设置报警阈值，或远程控制灌溉系统。

5. 业务层（智能决策）：

• 基于数据层分析的结果，业务层会做出智能决策。例如，当土壤湿度低于设定值时，系统会自动启动灌溉设备。
• 功能：业务层根据数据层的分析结果，执行具体的农业操作，如自动化灌溉，优化种植计划，以及预测天气对农作物的影响。它还可以帮助农场主进行决策，如何时施肥或收割。