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物联网的体系结构可以分为感知层，网络层和应用层三个层次。利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联系在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。
物联网架构按层级来划分可分为3个层级： 感知层、传输层、应用层。
首先底层是用来感知数据的感知层，感知层包括传感器等数据采集设备，包括数据接入到网关之前的传感器网络。感知层是物联网发展和应用的基础，RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术，其中又包括芯片研发、通信协议研究、RFID材料、智能节电供电等细分技术。
第二层是数据传输的传输层，网络层中的感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的物联网的核心技术，其包括传感网数据的存储、查询、分析、挖掘、理解及基于感知数据决策和行为的理论和技术。云计算平台作为海量感知数据的存储、分析平台，将是物联网网络层的重要组成部分。
最上层是应用层，物联网的应用层利用经过分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务，可分为监控型（物流监控、污染监控）、查询型（智能检索、远程抄表）、控制型（智能交通、智能家居、路灯控制）、扫描型（手机钱包、高速公路不停车收费）等。应用层是物联网发展的目的，软件开发、智能控制技术将会为用户提供丰富多彩的物联网应用。
如果以人的神经网络做类比，那么人的感觉器官就是物联网的感知层，如眼睛能采集视觉信息，鼻子采集气味信息，嘴巴采集味道信息，而耳朵采集声音信息。这些信息通过神经元传递到大脑中枢，那么这些神经元形成的神经传输通道就相当于物联网中的传输层，它的作用是把信息传送到处理中心。那么人的大脑就相当于应用层了，当它接受到来自眼睛，鼻子、嘴巴、耳朵等信息后，它可以综合去得出一些有用的结论，例如判断现在是否有危险，能够读书看电影等，这就相当于它应用了来自感知层的信息并产生了价值。
像工业网关在物联网中就是负责传输数据的，爱陆通的工业物联网网关是基于5G/4G、WIFI、虚拟专网等技术开发的。以嵌入式操作系统为软件支撑平台，同时支持1个千兆以太网WAN、4个千兆以太网LAN、1个RS232/RS485（可选）接口和2.4G/5.8G WIFI接口，可同时连接串口设备、以太网设备和 WIFI 设备。
你好，物联网简单来讲其实就是物体与物体之间进行的信息交换和通信。物联网的核心基础是互联网，是在互联网的基础上的延伸和扩展的网络。
物联网的物点： 1.全面感知
2.可靠传递
3.智能处理
物联网的基本架构包括： 感知层、应用层和传输层
1.应用层：各种应用程序 ，如 智能交通，远程医疗，环境监测
2.网络层：通过网络进行传输数据，如 INT,ERNET; 即物联网管理中心（编码，认证，授权，计费）是物联网信息中心（信息库）
3.感知层：信息采集设备及物理链路层, RFID
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物联网技术架构的主要特征有物联网是互联网、物联网的架构和基础是互联网、物联网的核心和基础仍然是互联网、互联网和传统互联网的区别。
互联网：指的是通过电脑、手机等设备将互联网信息传输到受保护的地方，如智能卡或手机等。移动：指的是在个人日常生活中通过移动设备与互联网连接的。个人计算机和家庭计算机：指的是通过个人电脑和固定的上网设备(如智能手机、平板电脑)，如智能手机、PDA、笔记本电脑。
(1)互联网是一个覆盖全球、资源、支撑海量数据的庞大网络。
(2)互联网是一个面向用户的分布式网络，能够有效地处理大量移动和非移动终端的数据。
(3)互联网中的物联网应用可以分为：互联网物联网(IoT)：广泛应用于农业、工业、医疗、智能家居等行业中的智能家居、车联网、智能穿戴设备、无线通信设备等。
物联网应用是一个相对开放的系统，它是一个巨大的集成电路网络，能够实现各类互联互通的应用系统。物联网应用应该充分利用物联网的网络架构。
物联网应用的特点是：
传感器网络是有线物联网的重要网络，这是将物体/相互作用的传感器连接到一台计算机中，可以实现感知，嗅探，通信，传输，维护和控制来自不同设备的信息。
物联网的应用领域非常广泛，包括智能交通，智慧农业，智慧工业，智能家居等。
1、从技术架构上来看，物联网可分为三层：感知层、网络层和应用层。
2、感知层由各种传感器以及传感器网关构 技术架构图示成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID 标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。
3、网络层由各种私有网络，有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。
4、应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
扩展资料：
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能。
NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。
在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括：
随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：
许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。
拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。