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對物聯網設備的發展趨勢進行了綜述。據 IOTAnalytics (IOT Analytics)的數據，2016年，有47億多臺設備與互聯網相連。如今，即將到2021年，物聯網設備的市場規模將達到近116億臺。

互聯網罪犯將繼續利用物聯網設備實施 D1DoS攻擊

在2016年，世界上出現了首i款物聯網惡意軟件 Mirai，這是一款能夠感i染 DVR、攝像頭等網絡設備的惡意軟件。惡意軟件 Mirai使用默認的密碼和用戶名來訪問設備。

米拉惡意軟件通過實施(D1DoS)攻擊，把受影響的設備變成僵i尸網絡，利用因特網流量壓制網站。這次攻擊zui終導致全球zui大的一家網站托管公司倒閉，導致眾多知i名網站和服務暫停數小時

也就是說，在物聯網行業，資本的力量相對較弱。假如你擁有先發制人的優勢，后來者想要單靠資本的力量趕超或將你擠出市場，那么他付出的代價就比在互聯網行業更大。

因此，物聯網行業目前仍是一片藍海，小型企業也完全有能力與大型企業同臺競爭。隨著 AI和區塊i鏈的熱度降溫，物聯網將成為下一個風口。對于程序員來說，在風吹雨打之前做些準備是很有必要的。消息隊列遙測傳輸協議(Message Queue Telemetry Transport, Message Queue Telemetry Transport)是 IBM的 AndyStanford-Clark和 Arcom的 Arlen Nipper1999年為一項將石油管道連接到衛i星網絡的項目而開發的。

物聯網數據是什么？

近幾年來，被稱為物聯網的聯網對象系統發展迅速，任何物理對象都可以成為物聯網的一部分。全世界估計在2021年擁有350億臺物聯網設備。另外，在2025年，來自物聯網設備的數據預計將達到79.4 ZB。很明顯，來自物聯網設備的數據加劇了問題。

物聯網數據收集以多種方式影響大數據：在很多方面，物聯網設備產生的數據比其他類型的數據更為豐富。因為傳感器可以與任何物理設備相連，所以物聯網數據是多種多樣的，也是精細的，這就意味著企業可以獲得更多關于其商業運作的數據。

安全是實現物聯網網絡基礎設施的首要任務。在很多物聯網部署中，需要結合使用公共和私人數據源，但如何才能安全地管理數據？有些數據將與關鍵任務基礎設施和運作(例如交通流量、能源和供水基礎設施)相關。另外，還有一些由中央政府、地方當局和公共機構發布的公共領域或“公開”數據，包括環境(天氣、水災、空氣質量)、交通(機場、道路、電動汽車、停車場、公交)、城鎮和城市(住房、城市規劃、休閑、廢物和能源)、教育、健康(醫院、醫i療表現)等等。

在此情況下，需要中間件，它可以對數據網絡進行有效的分割，并確定合適的通信優先級，以便將數據準確、高i效地路由到合適的存儲庫和分析引擎。數據收集得越多，挑戰越大。它要求一個綜合的數據策略，不僅包括各種數據源，而且還包括引入數據的途徑和收集數據的方法。

資料間的關聯是不同資料間的關系，資料間的關聯對了解整個系統的運作有zui直接的影響，正確的資料間關聯是系統有效運作、產生價值的基石。

可以從以下方面分析數據之間的相關性：

時序相關：也就是同一時刻的數據拍攝，數據由同一時刻的系統生成，反映系統在此時刻的狀態，從數據世界的觀點來看，該系統就是該時刻的數據集合。照片數據表現為系統的靜態顯示；時間戳是此類數據的關鍵因素，因此對單個數據獲取的時間戳要求相同，時間戳是當前許多數據所缺少的，也是物聯網應用中需要關注和解決的問題之一。

自從這次流i感流行以來， AR/VR越來越多地被用來將人們與連接到的設備(例如攝像機、平板電腦和電話)聯系起來。對發展新技術或從事全球性業務的公司來說，所需的專門知識與需要解決的問題并非總是相同的。

當團隊在一個普通的白板上，在同一個實驗室里虛擬地工作的時候，他們能夠在增強現實中工作，觀看同一個事物，而不需要半途而廢地穿越這個世界。AR和 VR技術使得大流行后的世界可以產生新一代遠程收視。觀眾群可以使用 AR和 VR，沉迷于他們所喜愛的活動，游戲，電影或節目。在邊緣計算技術的推動下，一套新技術將使下一代遠程收視成為可能，為體育和表演藝術家和觀眾帶來新的收入機會。