物联网：数据淘金——从数据中挖掘有效信息
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如今是信息时代，得数据者得天下。然而，只是“有”数据还不够，数据的“准确性”和数据的“分析”也是至关重要的。爱因斯坦也说过：“能用的不一定有用，有用的也不一定能用。”
“数据”和“信息”不是一码事。“数据”说的是一堆未经处理的原始测量结果，我们要分析它，取其精华去其糟粕，以用于获得有用的信息。所以咱们常说的“信息过载”其实不对，“数据”可能会过载，但“信息”越多越好。数据本身不一定有用，因为如果没有经过适当的筛选，数据可能像假新闻一样，使我们误入歧途。
过去十年间，我们的数据量实现了爆炸式增长。《纽约时报》报道，2005年全球数据总量达到1300亿GB。现在的公司经常要处理数以PB记的数据。随着数据源的飞速增长，数据的获取速度也越来越快。科技进步如此迅速，转眼已是沧海桑田。据@HistoricalPics推特所述，1956年一个5MB硬盘要超过2000磅重，IBM要用一架飞机才能运输！低头看看巴掌大的手机，不由得心生感慨。
随着对人们活动和传感器的测量，数据类型也在不断增加。而我们要记住：数据，只有经过了分析，变成了信息才有用。
物联网的优势在于它能实时获取、组织数据。如果架构正确，物联网可以把数据变成有用的信息，用来决定下一步怎么办。
Kristian J. Hammond在《哈佛商业评论》中曾掷地有声地说：“大多数时候，我们都知道我们想从数据中得到什么：我们知道需要分析什么东西、需要寻找什么相关性、需要怎么比较。我们可以把数据交给一个可以胜任这些工作的机器，然后让它用人类的方式、用自然语言告诉我们结果。这样，我们就能稳定、迅速地从数据中提取到大量有用信息——但如今还没有实现。通过辅以机器的力量，我们可以全自动地从数据中淘金，让冰冷的数字变成感性的认知。“
如何发现数据的内涵？
物联网之前，分析传感器各式各样的海量数据非常困难。通过物联网技术，我们可以把机器得到的数据放入数据池自动分析，以决定下一步需要对数据和程序做些什么。物联网不仅收集、分析数据，它还会自我提升。
在介绍具体步骤前，我们先明确两个在讨论数据传输时常用的术语：“北向(northbound)”和“南向(southbound)”。“北向数据”是指从设备发出，通过网关，送至云端的数据，一般是遥测数据，也可能是命令和控制请求。“南向数据”则是从云发至网关，或者从云通过网关发至设备，一般是命令和控制信息（如软件的更新，请求、更改配置参数等）。
以下是利用南、北行信道，从探测数据中找到有用信息的方法：
- 第一步：传感器发出北向遥测数据。根据架构的不同，这些数据会被预处理，然后发送到位于传感器附近的数据存储器（比如一个网关）。
- 第二步：在网关这个临时节点上对数据进行一定量的分析，你可以在这处理数据（例如汇总数据，或者转换数据，为数据中心或云深入分析做好准备）。然后，把在网关上处理的信息和之前的精确结果比对，就是在历史信息中进行相关性匹配。发现的模式可以作为我们行动的依据。但除了发现已知模式，你也想找到你不知道的东西，想发现新的相关性和结论。例如，你可能不知道当气温降到10℃以下时，医生开出的抗流感处方会增加30％，而同时鸡汤、纸巾的销售额也会10天内上升。你以前可能没注意到这些关联，但现在有了物联网，你就可以用这些做出新的商业决策。
- 第三步：利用新的信息，您就可以建立一个规则。例如，当传感器发现温度已经降到10℃以下时，就让仓库把鸡汤和纸巾运到码头附近。这样，你就把信息变成了可监控、管理、执行的行事规则。
- 第四步：最后把制定好的规则付诸实践。就是如图所示的迭代过程。
开源何益？
开源软件项目提供了标准化的工具包（例如Camel、Drools），你可以用它处理、操作数据。Apache Camel是一种基于Java规则的路由和中介引擎，具有可以处理数据的企业集成模式。它通过“开箱即用”(out-of-the-box)的信息中介、路由、数据转换，可以联网解决方案的开发。我认为最好通过Eclipse IoT工作组项目（如Eclipse Kapua、Kura）在IoT中使用Apache Camel。
JBoss社区的Drools是一个内置了规则模板的业务规则管理系统，你可以用它规定在什么情况下应该采取什么措施。Drools通过定义明确的DSL（域特定语言）来实现物联网所需的规则和优化规则引擎所需的可扩展性。它还附带一个名为Workbench的GUI，可以让开发者非常简单地创建、编辑规则。
把数据转化为有用的信息是所有物联网工作的核心，而通过开源软件可以实现这一目标，这有助于加速将物联网付诸实践。
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