【導讀】物聯網(IoT)在概念上很簡單，就是把所有帶傳感器或控制器的設備連接到互聯網（以及/或者設備彼此相連）。物聯網設備包羅萬象：手機、家電、汽車、機器、機器部件、可穿戴設備……以及任何其他您能想到的事物，無不在其中。但是，物聯網在原理上不過是一個連接并擴展到云的測量信號鏈。
圖1. 傳感器至云信號鏈
檢測/測量器件將模擬信號轉換為數字數據流。獲取、處理、傳輸、分析此數字格式之后，可以根據結果做出決策。將光、聲、壓力和溫度等物理現象轉換為數字數據已是很陳舊的觀念。隨著物聯網發(fā)展，云模式的使用和計算建模（由云及其大規(guī)模存儲和處理能力實現）的威力已經改變了基于數字數據做出決策的方式。諸如溫度測量之類的傳統檢測技術已被充分理解運用，其既可用作一種獨立測量，也可成為其他檢測的一個要素。例如在電化學檢測中，溫度會影響測量結果，需要予以處理。另外也出現了一些令人激動的新型傳感器，它們會對物聯網世界產生巨大影響。
其中一個例子是MEMS加速度計。這些傳感器構成多軸振動檢測的基礎，支持無人機、便攜式游戲設備或相機等系統保持穩(wěn)定。健康跟蹤設備也使用振動來檢測個人健康。可穿戴式健康和健身傳感器需要永久開機，提供高精度身體運動檢測以便進行適當的分析（例如跑步、騎自行車或步行），并將實時數據傳輸給各種便攜式健康和健身應用。
以加速度計為例，在物聯網設備中我們應該注意什么？更精確的測量有何價值？要回答這些問題，首先可考慮低功耗。ADI公司的ADXL362是一款超低功耗、3軸MEMS加速度計，輸出數據速率為100 Hz時功耗低于2 μA，在運動觸發(fā)喚醒模式下功耗為270 nA（MEMS加速度計測量靜態(tài)或動態(tài)加速力）。這樣可以延長電池使用時間。其次，考慮帶寬和分辨率。ADXL362不會因為欠采樣而混疊輸入信號；它采用全數據速率對傳感器的整個帶寬進行采樣，噪聲很低。因此，它可以測量非常小的信號。噪聲電平要求低于ADXL362正常值550 μg/√Hz的應用，可以選擇兩種低噪聲模式（典型值低至175 μg/√Hz）的任一種，電源電流增加極小。
圖2. 業(yè)界功耗最低的MEMS加速度計
更高質量的數據很重要：
精密測量有何價值，為什么關系重大？低噪聲、低漂移器件能最大限度地提高傳感器能力，實現更寬的動態(tài)范圍，從而硬件能夠測量更小、更多種類的信號。這使得終端系統更精確、更靈敏、更具差異化。利用更高的精度可以開發(fā)出能夠同時滿足現在和未來測量需求的平臺硬件，并更好地支持防護頻帶的發(fā)展。
因此，同樣的硬件可以用于好幾代產品，擁有成本得以降低，并且可以免除硬件替換的麻煩和高昂成本。這對物聯網來說尤其如此，因為傳感器及相關硬件的數量預計會爆炸式增長。市場分析公司Gartner表示：到2020年將有超過260億的互聯設備，連接之多宛如天文數字。此外，隨著無線連接因便利性而廣泛應用于物聯網信號鏈，位于難以接近的地方或工廠等惡劣環(huán)境中的物聯網單元將越來越多。最后一個考慮因素是政府對氣體排放、用電和環(huán)境控制等多個方面的監(jiān)管要求越來越嚴格。可能的新條例和不斷變化的要求將需要現有硬件實現更精確的測量，更好的測量系統可提供超前思維來幫助滿足這些要求。在擁擠不堪且競爭激烈的物聯網市場上，能否滿足未來的新測量需求事關企業(yè)的存亡。
因此，穩(wěn)定精密的硬件測量平臺的重要性再怎么強調也不為過。建立平臺之后，便可通過軟件實現系統差異化。在激烈競爭的物聯網市場，這些能力是企業(yè)脫穎而出的重要條件。此外，系統升級會更輕松、更簡單，并且可以實時完成。
合法數據至關重要
為了確保物聯網生態(tài)系統中維護的數據正當合法，有許多因素需要考慮。物聯網可以解釋為從“事物”一直到云的許多層。各層都可能有一個新的外部連接，并存在相關的安全風險。還可能有一條返回路徑，通過各層返回到“事物”。它不止是與設備、網絡或客戶端有關，還涉及到許多表面區(qū)域，每個區(qū)域都可能互連。例如，從設備到云或從設備經網關到云。合法性的目標是確保每一層都安全。隨著連接的事物、云和網關的增多，容易產生安全漏洞的地方也會增加。
圖3.
OWASP（開放式Web應用安全項目）確定的物聯網10大安全漏洞如下：
● 不安全的Web接口（XSS、注入、網絡釣魚）
● 不適當的身份驗證/授權
● 不安全的網絡服務（SSH、SFTP、Telnet）
● 缺少傳輸加密
● 隱私問題/關切
● 不安全的云接口
● 不安全的移動接口
● 不適當的安全配置
● 不安全的軟件/固件
● 糟糕的物理安全
在云中，安全威脅可能表現為數據外泄、意外的數據丟失或數據失竊。毫無疑問，云服務會容納多個客戶（多租戶），故而需要確保安全區(qū)隔各個客戶。這就帶來其他需要考慮的問題。本地保持在線或發(fā)生數據中斷時，系統的容量是多少？多個位置如何共享數據并確保安全？采用什么安全標準？能否備份數據，尤其是數據量因為物聯網而爆炸式增長時？應用程序接口(API)將通過同一云服務開發(fā)并存儲用于多個客戶，因此，如何執(zhí)行身份驗證和授權（以及如何保護管理員等特權用戶）非常重要。
審查和評價云服務提供商有許多方法。一種機制是通過公開的安全指南。業(yè)界在持續(xù)改善這些全球通用的云安全指南，并且越來越要求服務提供商實現相關認證以遵守這些指南。
但是，安全關切不限于云。在每一級堆棧，都有相關的威脅和反制技術。物聯網設備和網關可能被偷竊或篡改，數據可能被篡改或被非授權用戶訪問。對此，篡改檢測器、加密或設備注冊可用作反制措施。軟件或固件可能成為網絡釣魚、惡意軟件攻擊或篡改的目標。因此，可信操作系統、將安全貫注到開發(fā)生命周期中以及漏洞測試便非常重要。軟件部署到現場之后，通過一個安全機制更新軟件也很重要。如果采用不安全的通道傳輸數據，篡改、竊聽或攻擊就會有可乘之機。因此，傳輸通道加密、端口/接口管理以及連續(xù)主動監(jiān)測很重要。在數據隱私方面，必須讓客戶高度放心。對隱私權再小的侵犯，也可能令公司的品牌和聲譽毀之一旦。因此，利用數據加密技術等良好的做法來盡量減少或弄亂存儲和保留的數據非常重要。全球隱私數據策略在持續(xù)發(fā)展和變化。在意見一致的前提下，通過一個靈活的系統來處理世界不同地區(qū)的監(jiān)管差異是很重要的。在應用程序層次，不僅要通過用戶身份驗證和授權來阻止未授權訪問，而且要持續(xù)測試代碼有無漏洞。還應考慮帶外保護，例如WAF（Web應用程序防火墻），以及在受到攻擊時隔離并封鎖帳戶的能力。上述所有反制措施都可以應用，但安全性必須融入生態(tài)系統中，而不是在最后進行改造。
智能互聯的物聯網系統
物聯網信號鏈的任一級都可以增加智能（或數據處理）。例如在生命體征監(jiān)測(VSM)中，當體溫達到危險水平時，傳感器端可直接發(fā)出報警，而無需將體溫數據發(fā)送至云端。溫度數據也可以用在其他生物醫(yī)學計算中，因此，它也可以用于網關或云中。
在節(jié)點進行信號處理有多個好處，包括支持緊湊的集成反饋環(huán)路等。緊密耦合傳感器和執(zhí)行器的好處是可以立即做出決策。例如，振動達到預定水平時，就會立即關停機器或電機；溫室中的溫度上升到一定程度時，就會驅動電機打開窗戶。對節(jié)點的要求是小尺寸和超低功耗（從而延長電池壽命），ADI公司的ADuCM360等集成模擬微控制器集ARM® M3-MCU和24位模數轉換器于一體，可以滿足這些需求。未來，可利用采集能量從而實現能源獨立的器件將是成功的關鍵。節(jié)點上的數字處理受空間和功耗的限制。還有一點是難以聚合其它來源的數據。節(jié)點的低功耗會限制數據傳輸范圍和有效載荷。通過節(jié)點管理來監(jiān)視狀態(tài)和執(zhí)行更新會很麻煩，同時網絡邊緣的硬件、軟件和數據也存在安全風險。
基于網關的信號處理采用物聯網網關設備，其一端具有短程無線傳感器網絡(WSN)鏈路，另一端具有LAN或WAN鏈路。它與路由器類似，也可以是傳感器集線器。除了WSN網絡管理和安全功能以外，它還常用作本地處理和分析的計算資源（通常稱為邊緣計算）。基于網關處理的優(yōu)勢是可以使用大量潛在處理資源，并且能夠聚合其他傳感器/來源的數據。因此，在網絡邊緣附近運行分析的能力，加上利用現成的開發(fā)工具所開發(fā)的分析技術，將有助于實現對IT部門更友好的解決方案。它有能力支持全堆棧OS，并使用帶標準遠程管理工具的LAN/WAN網絡技術來提供更好的安全性（不過物理安全可能存在風險）。另一方面，它通常不屬于低功耗類，需要有線電源，而且數據存儲有限。
圖4. 物聯網網關示例
云連接的主要優(yōu)勢之一是能夠存儲、檢索和搜索大量數據記錄，這些數據記錄可以包含歷史數據和來自許多設備的數據。對于基于云的信號處理，數據存儲在很多情況下與大數據處理和分析密切相關。僅僅存儲數據是不夠的。快速訪問和分析數據的需求促成了許多新方法的產生，利用簡單的編程模型和開源框架，大數據集可以在多個計算機集群上進行分布式處理。基于云處理的顯著優(yōu)勢是有大量內置安全性的潛在計算和存儲資源可用。開源和商業(yè)開發(fā)工具日益增多，終端解決方案可以輕松擴展。
現在認為軟件即服務(SaaS)是云計算的關鍵貢獻，另外還有基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)、桌面即服務(DaaS)、移動后端即服務(BaaS)和信息技術管理即服務(ITMaaS)。所有這些共同提供了廣泛的選擇來適應終端系統需求。對于基于云的處理，服務器托管是必需的（可在本地或遠程）。存儲和服務有相關成本，通信和大數據存儲可能會很昂貴。還有其他一些缺點，比如互聯網通信渠道的延遲和吞吐量可能難以預測。
隨著物聯網系統發(fā)展，智能系統分割也會發(fā)展，節(jié)點的智能程度會提高。節(jié)點從不生成智慧和知識，也即數據在到達云端之前仍只是單純的數據；而轉換和發(fā)送所有數據需要消耗大量電力和帶寬。智能檢測是指節(jié)點將數據轉換為信息，從而降低總功耗，減少延遲和帶寬浪費。簡言之，它支持從反應型物聯網到預測型和實時物聯網的轉變。
要實現卓越的物聯網設計，需克服無數挑戰(zhàn)，包括良好的測量、安全性以及知道應在整個物聯網路徑中的何處高效使用智能。此外，完整物聯網解決方案會涉及許多供應商，包括傳感器、網關、軟件和存儲提供商。ADI公司既是物聯網供應商，也是物聯網客戶，我們利用自己的ADXL362加速度計（還有其他測量溫度和濕度的傳感器）監(jiān)控利默里克工廠的制造設備。通過測量機器或電機振動模式的變化，可以在系統停機之前檢測到故障，防患于未然。由此帶來的好處是可以實行預測性維護程序，提高工廠效率和產能。ADI公司的物聯網方案為復雜制造工藝中的多臺設備（新舊并存且來自多家供應商）提供全面的監(jiān)控和分析系統。該系統實時跟蹤并報告生產效率，提醒技術員注意可能出現的問題，避免設備停機。晶圓良品率因此得到提高，供應更穩(wěn)定，有助于我們的客戶做出更好的規(guī)劃。這個例子展示了物聯網系統的真正價值。物聯網系統的復雜性和范圍允許以很多方式進行信號處理。將物聯網系統中的處理從云端轉移到邊緣可提升傳感器的智能程度，讓信息提取更接近來源。網絡邊緣節(jié)點、網關和云中都有處理資源可用，系統設計人員可以優(yōu)化解決方案的邊緣節(jié)點功耗、數據帶寬、計算和存儲要求。
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