本文将带你了解物联网之大热物联网也有狰狞的一面，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　物联网作为IT技术的大热，从最简单的层面理解就是智能设备所串联起来的智能网络。智能感知、共享数据、远程控制   等功能都表明，物联网远非一个简单的网络，它的另一面，或许是狰狞的，对IT部门造成挑战的网络。
     
      　　例如，对于许多公司来说，物联网代表着大量新设备的涌入，其中的难题便是确保设备如何得到有效管理，以至于物联网内部同时存在着多个操作系统，很多微型传感装置甚至被多个系统操控着。
     
    　　事实上，IDC的研究表明，目前已有大约130亿个连接设备在使用，而在未来三年内，这一数字可能会扩大到300亿。
     
    　　互通性
     
      　　物联网的全部优点只有在足够数量的设备能够相互交互的情况下才能实现，这在很大程度上是一个大问题。在不同行业中，市场上不同的玩家功能和行业垂直应用上都有很大差距。
     
    　　随着大量“做IoT”的公司，包括Google，微软，苹果，思科，英特尔和IBM在内的大多数大型科技公司都有各种类型的物联网玩法，这些公司都致力于将尽可能多的用户带入他们的相应的生态系统，有助于确保来自不同公司的物联网系统和设备都相互工作相互协调。
     
      　　这个问题说好也是好，说坏也是坏，前者是有人来积极推动标准化进程，后者则是有点不统一，没有谁有义务或者有责任听命于其它人的规则，物联网企业也是如此。
     
    　　争夺话语权向来是强者的动作，想想拥有生态系统的好处! 生态就是平台，平台意味着市场空间。因此，空间中最大的玩家专注于自己的系统和更多的开放技术，小型企业站队即可。
     
    　　不过，也有一部分社会机构也在推动物联网的改进测试和标准化工作，其中包括在美国保险商实验室，该实验室 有一个“生活实验室”   ，用于测试智能家居设备。互联网工程任务组也有七个不同的工作组负责创建物联网标准。
     
    　　系统融合
     
    　　但是，目前来看，有大量的技术可以准确地描述为IoT启动技术。就在网络层面，蓝牙，蓝牙LE，ZigBee，RFID，Wi-Fi，蜂窝，Z-Wave，6LowPAN，线程，NFC，Sigfox，Neul，LoRaWAN，Alljoyn，IoTivity，Weave，Homekit，MQTT，CoAP，JSON-LD，还有更多的功能可以在IoT实现中发挥作用。
     
    　　所有这些都是技术标准，在其功能领域存在巨大的重叠，所以互操作性可能是一个问题。
     
    　　这意味着不同的IoT实现可以在各个层面上使用截然不同的技术来完成工作。
     
    　　例如，在竞技体育领域，红牛赛车队的车队需要不断的实时数据，其中一级方程式赛车的速度可达200英里每小时。这意味着一种专有系统，将数据提供给汽车上的中央集线器，该集线器将无线传输到服务提供商，该服务提供商加密了红牛使用的数据，形成分工有细化，角色有职责的状态。
     
    　　安全性
     
    　　物联网的安全隐患来自两个层面：第一个是大网，即物联网的规模网络，它负责链接行业以及局部智能领域的设备互联;第二个则是小而简单的计算设备或者传感终端。
     
      　　前者受到威胁的源头主要来自像巨型僵尸网络的攻击，结果会造成物联网整个系统的瘫痪;而后者则是聚焦在终端上了，例如智能电视、摄像头、感应器上，一旦被黑客攻击，信息泄露的同时，也会造成终端应用的停滞，这对于行业用户而言是一大伤害。
     
      　　这样的潜在威胁主要是由于每个网络连接设备的管理程序并不统一，许多管理员在做物联网设备的管理架构时也忽视了物联网的互通、完整以及协作的考量。
     
    　　另外，除了简单的可见性之外，连接设备的软件   开发混乱状态可能是最大的具体安全问题，不仅一些设备开始不安全，即使制造商发布补丁的缺陷，也可能难以分发和应用于有组织的方式   许多人根本不修补，因为正在进行的软件开发根本不在特定类型的设备的预算中。
     
    　　应用性
     
    　　无论怎样，IOT的趋势   被一片看好，尤其是在几个垂直的行业，例如重工业，其可以说是SCADA和机器人技术长期以来一直在使用IoT概念的行业，它拥有自己的子类型的IoT应用。将共享数据以及设备连接的效能发挥到了极致，使工业设备更加灵敏和有用，并创造了一个更加安全的工作环境。
     
      　　农业是物联网大面积起飞的另一个领域，从种植到灌溉，收获甚至土壤监测已经集中化，这得益于高精度GPS技术，土壤传感器和其他系统在物联网安排中连接在一起。
     
    　　IoT已经改变了医疗保健的日常运作，例如快速分享医疗数据的能力对医护人员也是有用的
     
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

延伸阅读

零基础学python爬虫

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实也不难实现，这里给你分享一份零基础快速入门Python爬虫的学习资料。

你想直接学Python爬虫，不是不可以，但会学得很吃力。直接上手爬虫，当遇到不懂的概念时再去补基础，这样反而很浪费时间。

在我个人看来，学完基础和进阶部分就算是入门了，因为这些东西是Python进阶各个方向都必备的基础知识，你进阶去学爬虫或者web开发等方向，你都得先学会它们。

而基础语法常用到的是对数据提取的简单应用处理，甚至要会运用多协程，多进程，甚至是分布式爬虫的应用。以及到最后的存储数据等使用方式。所以，入门爬虫前很需要系统学习下python基础语法。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实也不难实现，这里给你分享一份零基础快速入门Python爬虫的学习资料。完整版已经打包完毕，希望对大家有帮助！

今天我们通过Python爬取小姐姐图片网站上的美图，零基础学会通用爬虫，当然我们还可以实现多线程爬虫，加快爬虫速度

入门爬虫前，当然建议系统来学习下python基础语法，如果跳学的话，可能会在爬虫阶段遇到不懂再返回来去学习基础语法的话，这样学习效率会很慢，加上也容易乱，并且容易对这门技术会形成排斥，没有了当初对热爱学习的那种狂热。

数据分析的第一步，就是利用Python爬虫程序来快速高效的采集数据，可爬虫却成为了很多初学者搞定数据分析的一只拦路虎。

当然，Python爬虫这门技术你可以做得很简单，你也可以玩得很深入。打比方用简单的爬虫方式爬取1000万条数据可能需要一周时间，但如果你的爬虫玩得比较厉害，你可以采用分布式爬虫技术1天就能完成了1000万条数据。虽然都是爬虫，但这就是菜鸟与大牛的区别！这就和太极拳似的，易学难精！

为什么需要Python来进行爬虫？事实上爬虫只是一个比较宽泛的概念。通常来说，利用爬虫来获取想要的数据这一操作是需要写代码来完成的，当然你可以选用各种各样的编程语言，但是Python凭借其易于上手，第三方库功能强大等优点已成为爬虫首选语言（当然Python的强大绝不仅仅体现在爬虫这一领域）。

小白想要入门Python爬虫，首先得了解爬虫的基本工作原理和相关的理论基础，爬虫简介部分就不细说了，都可以百度得到。