代码收藏家技术教程 2023-11-01

架构师必备：物联网数据处理与分析技术指南

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

物联网（IoT）已经成为一个全新的互联网发展模式，它将物理世界、信息网络和人工智能等多种技术融合在一起。随着物联网的广泛应用，传感器、节点设备、云计算平台和应用软件日益壮大。因此，对物联网数据的采集、存储、分析、处理、可视化、决策等，成为企业运营、管理、安全保障、制造等各个环节所需的必备技能。然而，对于非专业人士来说，掌握这一领域的技术知识仍然比较困难。因此，为了帮助更多的人了解物联网技术，提升自身能力，打造更具竞争力的创新型企业，越来越多的公司和组织选择向专业的IT咨询公司订购服务，由其提供相关技术支持。作为专业人士，如何有效地利用物联网的数据，进行数据分析和决策呢？本文将从以下几个方面，为读者呈现物联网数据处理与分析的核心技术内容：

⒈ 数据采集与传输协议 ⒉ 数据预处理 ⒊ 数据存储及查询 ⒋ 数据分析方法论 ⒌ 可视化技术 ⒍ 智能分析工具除了这些核心技术之外，还将结合实际案例，详细阐述各项技术在实践中的运用方式和局限性。希望通过这样的技术分享，能够让读者在短时间内掌握物联网数据处理与分析的核心技能，进一步开拓自己的研究方向，开发出具有竞争力的解决方案。文章将分成如下6章：

数据采集与传输协议
数据预处理
数据存储及查询
数据分析方法论
可视化技术
智能分析工具

一、数据采集与传输协议

1.1 物联网设备数据采集协议（OPC-UA）

OPC Unified Architecture (OPC UA) 是一种基于统一架构的企业通信数据标准。它定义了设备之间交换数据的方式、数据类型和结构，并在此基础上规定了应用程序编程接口 (API)，以实现不同厂商的产品之间的相互通信。OPC UA 可以理解为是一个轻量级的分布式工业数据模型，可以用来自动化地收集、存储和共享不同类型、来源、时序的工业数据。目前，主要有三种设备数据采集协议适用于 OPC UA：

⒈ BACnet/IP: BACnet 是美国国防部于 1984 年推出的一种远程监控和控制协议，属于复杂的工业控制系统通信协议。BACnet/IP 是 BACnet 协议在 IP 网络环境下的应用，并提供了设备发现和配置功能。当 BACnet/IP 协议被用于物联网设备中时，设备可通过发送和接收 BACnet 报文来实现数据交换，从而实现数据采集。

⒉ Modbus/TCP: Modbus 协议是一种应用层协议，用于在串行总线、以太网或其它串行接口上进行信息交换，用于各种需要用到点对点通讯的应用场合，如火灾监控、电能表读数采集、工业控制器数据采集等。Modbus/TCP 是 Modbus 协议在 TCP/IP 网络环境下的应用，并提供了设备发现和配置功能。当 Modbus/TCP 协议被用于物联网设备中时，设备可通过 Modbus 报文与其他 Modbus 设备实现数据交换，从而实现数据采集。

⒊ OPC DA: OPC Data Access (OPC DA) 是一种用于从多个异构设备系统中访问和读取数据的方法，其采用简单且标准的接口，适用于工业控制系统、过程控制系统、数字照明系统、过程试验系统、工业设施数据采集等多种应用场景。在物联网领域，OPC DA 协议可用于实现设备数据的采集。OPC UA 的数据采集协议也可以通过 OPC DA 来实现。

1.2 MQTT 协议

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 是物联网设备间数据通信的消息队列遥测传输协议。它是基于发布/订阅（Publish/Subscribe）模式的高级通信协议，旨在促进低带宽和低延迟的机器到机器 (M2M) 通信。MQTT 支持多平台、多语言，并通过订阅主题（Topic）的方式来接收数据。MQTT 可以认为是一个轻量级的、基于发布/订阅的消息代理（Broker），它支持 QoS（Quality of Service）保证，可以在不同厂商的设备之间建立安全、可靠、可伸缩的连接。

MQTT 可以看作是物联网设备数据采集的事实上的事实标准，因为它已成为 IoT 数据采集的事实标准协议，并且它也具有良好的跨平台、跨语言特性，同时它也具有成熟的实施和部署经验。而且，由于 MQTT 天生的轻量级特性，使得它非常适合在低端资源受限的设备中运行。

二、数据预处理

2.1 时序数据处理

2.1.1 时序数据的特点

时序数据通常有三个特征：

时间：每个数据记录都有一个确定的时间戳，通常是按照日志时间或者绝对时间戳的形式记录；
空间：时序数据往往含有坐标信息，描述记录发生位置的维度信息，比如在一台服务器的磁盘阵列上产生的 IO 请求信息；
顺序性：时序数据往往是按照一定的顺序生成的，例如磁盘 IO 操作请求、CPU 使用率的监控数据等。

2.1.2 时序数据分析流程

时序数据的分析一般包括三个阶段：

数据采集：即获取原始数据，这里的原始数据一般是指原始的测量数据、信号数据、日志数据等；
数据清洗：即对原始数据进行清理、转换、规范化等操作，去除噪声、缺失值、异常值等；
数据分析：即对清洗后的数据进行分析，包括对数据进行统计分析、聚类分析、时间序列分析、关联分析等。

时序数据分析流程示意图如下：

2.2 文本数据处理

2.2.1 文本数据特点

文本数据通常有两个特征：

变量数量少：通常只有少量的变量（如标称变量或有序变量）、少量样本（条目）和较大的文本长度（MB级别）。
不定长文本：不像图片或音频数据那样有固定的尺寸和形状，文本数据可以是任意长度的。

2.2.2 文本数据分析流程

文本数据的分析一般包括四个阶段：

数据采集：即获取原始文本数据，这里的原始文本数据可能是用户输入的内容、搜索结果、广告、社交媒体内容等；
数据清洗：即对原始文本数据进行清理、转换、规范化等操作，去除噪声、格式错误、语义噪声等；
数据抽取：即对清洗后的文本数据进行内容提取，从文本中提取出有价值的信息，如实体识别、情感分析、意图识别、关键词提取等；
数据分析：即对提取的文本数据进行分析，包括特征提取、分类、聚类、机器学习等。

文本数据分析流程示意图如下：

2.3 传感器数据处理

2.3.1 传感器数据特点

传感器数据通常有三个特征：

大量数据：传感器每秒钟产生大量数据，且数据格式比较复杂，具有丰富的时间、空间、环境信息；
模式多样：传感器可以从各种模态采集数据，如光电信号、环境信号、压力、温度、湿度、震动、加速度等；
网络传输：传感器数据具有对外传输功能，具有带宽、延迟要求。

2.3.2 传感器数据分析流程

传感器数据的分析一般包括四个阶段：

数据采集：即获取原始传感器数据，这里的原始传感器数据可以是由传感器硬件采集的数据、通过网络下载的数据等；
数据清洗：即对原始传感器数据进行清理、转换、规范化等操作，去除噪声、异常值、缺失值等；
数据分析：即对清洗后的传感器数据进行分析，包括特征提取、聚类、预测、分类等；
数据可视化：即通过可视化工具将数据呈现出来，方便观察、分析和处理。

传感器数据分析流程示意图如下：

三、数据存储及查询

3.1 NoSQL 数据库

NoSQL (Not only SQL) 数据库是一种非关系型数据库，其特点是 schemaless，即不依赖于预先定义的表结构。它是键值对数据库中的一种类型，所有的值都是动态类型。NoSQL 数据库有很多种，最流行的是 MongoDB 和 Cassandra，两者均支持分布式、水平扩展等优势。

MongoDB 是 NoSQL 数据库的一种，它提供了高性能、高可用、分布式的数据库功能。其优点是支持丰富的数据结构，比如文档、数组、对象，查询速度快，并且具备完整的索引功能。

3.2 Hadoop 分布式文件系统

Hadoop 是一个开源的框架，用于分布式存储和处理大数据。Hadoop 自带的文件系统 (HDFS) 是一个分布式文件系统，支持多块磁盘存储，能够很好地处理 PB 级大小的文件。它在存储、处理、检索数据方面有很强的优势。

3.3 Apache Hive 数据仓库

Apache Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具。它可以将结构化数据存储在 HDFS 中，并提供 SQL 查询功能。Hive 可以快速地分析海量数据，并且支持 ACID 事务机制，可以保证数据一致性。Hive 通过 MapReduce 实现对数据的并行处理，因此 Hive 更擅长处理大规模的数据集。