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物理聯網（IoT）裝置和物聯網系統無處不在 —— 從我們隨身攜帶的智慧手機，到管理我們家溫度或燈光的裝置，甚至我們戴在寵物項圈上的吊墜來定位它們。此外，物聯網裝置監控，從製造裝置狀態到活火山的地熱變化，再到社交媒體的趨勢。所有這些裝置的共同點，是每天每秒收集的資料量呈指數級。然而，許多組織在規劃物聯網解決方案，以推動自身成長時都在掙扎。繼續閱讀，瞭解什麼是物聯網架構，它是如何工作的，以及為你的組織制訂物聯網解決方案策略時的關鍵考慮因素。

什麼是物聯網（IoT）？
什麼是物聯網架構？
物聯網架構的階段
選擇物聯網解決方案時的注意事項
常見問題

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什麼是物聯網（IoT）？

物聯網（IoT）是指由連線的裝置和物件組成的網路，該網路能夠收集資訊（例如，字母數字資料、影像、聲音檔案、環境條件）並透過網際網路共享這些資料。

物聯網裝置的類型

除了智慧手錶和智慧手機之外，還有各種物聯網裝置需要考慮。以下是幾個例子：

工業物聯網（IIoT）裝置：IIoT 裝置監控、控制和最佳化製造操作、裝置狀態和供應鏈/物流。
醫療保健裝置：醫療保健物聯網裝置支援遠端醫療、藥物追蹤和遠端患者監控等服務，這些服務可以減少患者在醫院的時間。
智慧電網裝置：這些裝置監控、控制和最佳化發電、配電和消費。智慧城市裝置：通常佈署在城市環境中，這些裝置有助於基礎設施監控、交通管理和執法覆蓋。
互聯車輛裝置：物聯網技術支援車隊管理（例如，位置與基於需求的路由）、即時車輛診斷和最佳化導航。

這些類型的物聯網裝置，每天產生數萬億的物聯網資料位元組，但如果這些資料無法有效地收集、儲存、分析和通訊，它們就沒有什麼價值。出於這個原因，擁有一個有效的物聯網架構來收集、儲存和分析物聯網資料非常重要。

什麼是物聯網架構？

物聯網架構一詞是指定義各種物聯網元素（例如裝置、網路、感測器、應用）如何在物聯網環境中互動的框架。通常，物聯網架構由多個層和元件組成，這些層和元件執行各種功能，從物理裝置和資料採集系統，到將物聯網資料傳輸到資料處理應用程式的網路裝置，以及物聯網資料儲存。

物聯網架構的層次

要理解物聯網架構，並為組織確定正確的物聯網解決方案，有必要瞭解物聯網層架構。在這裡，五層物聯網架構將作為討論的示例。

感知層

感知層與物理環境互動，來收集原始資料。感測器和攝影機等物聯網連線裝置，被動地收集資訊影像，這些資訊和影像將透過傳輸層（例如網路層）進行通訊，而執行器則指示裝置根據感測器資料，或物聯網系統中的附加命令執行任務。（執行器是將能量轉化為運動的硬體裝置。）

運輸層

傳輸層，有時稱為網路層，負責感知層中的感測器，和處理層之間的資料串流和資料傳輸，透過各種網路（例如，使用 WiFi、藍牙等在物聯網裝置，和後端系統之間傳輸資料）。

處理層

資料處理層，有時稱為中介軟體層，儲存、分析和預處理來自傳輸層的資料。這包括資料聚合、協議轉換，和安全強制執行等活動，為應用程式層準備資料。此外，訊息代理、物聯網平台和邊緣運算節點，也可能包含在此層中。

應用層

應用程式層包含軟體應用 app，這些應用程式使用在感知層中，收集的處理資料來完成任務，或透過高階分析獲得見解。資料庫、資料倉庫和資料湖，都包含在應用程式層中。

商業層

商業層可能是最常見的物聯網架構層，因為它涉及使用者介面、儀表板和資料視覺化工具，大多數商人習慣於日常使用。正是在商業層，收集和處理的所有資料，透過提供見解和推動業務決策來創造價值。

注意：在討論物聯網架構的層級時，重要的是要注意「7 層物聯網架構」、「5 層物聯網架構」甚至「3 層架構」等術語是常用的。這些不同的描述，只是意味著相同的關鍵物聯網架構概念，被描述得不太詳細（例如，三層架構）或更詳細（例如，五層架構）。例如，在下圖中，三層圖中的感知層在五層圖中分為「感知」和「傳輸」。

物聯網架構的階段

另一種描述物聯網解決方案架構的方式，是使用四階段的方法。該架構描述了構成物聯網解決方案的各種建構模組。注意：在這種情況下，與其他擬議的物聯網解決方案設計相比，更強調邊緣運算。

物聯網架構的 4 個階段

裝置：本階段是關於物聯網解決方案中的裝置，包括感知層中的感測器或執行器。然後，這些物聯網系統裝置生成的資料被傳輸到網際網路閘道器階段。
網際網路閘道器：網際網路閘道器階段，從物聯網裝置接收原始資料，並在將其傳送到雲端之前，對其進行預處理。接收資料的網際網路閘道器，可能實體連線到物聯網裝置或獨立裝置，該裝置可以透過低功耗網路，與感測器通訊，並將資料中繼到網際網路。這就是物聯網架構的傳輸層所在的地方。
邊緣運算：一旦從網際網路閘道器收到預處理的資料，目標就是儘快全面處理資料。為了有效地做到這一點，物聯網系統通常會採用一種叫做邊緣運算的過程。邊緣運算涉及更接近其生成源的資料處理（例如，網路邊緣與集中式雲端伺服器）。在物聯網系統的情況下，這意味著在本地處理物聯網裝置、感測器和其他邊緣裝置的資料可以減少延遲、頻寬使用和對雲端資料中心的依賴。它還能夠實現即時處理、本地決策和更快的反應處理時間，使其成為延遲敏感和頻寬受限的應用程式的理想選擇。這是處理層所在的位置。

雲端或資料中心：在這個最後階段，資料被儲存以供以後處理。應用程式層和商業層位於這個階段，透過儲存在雲端中的資料，可以為儀表板和管理軟體提供資訊。深度分析和資源密集型操作，如建立機器學習演算法，都在這個階段發生。

選擇物聯網解決方案時的注意事項

在選擇物聯網解決方案時，有策略、營運和技術問題需要考慮。以下是評估潛在物聯網解決方案時，需要回答的幾個關鍵問題。就本報導而言，MongoDB 的 Atlas for the Edge 將被用作案例。

案例和要求

與所有技術解決方案一樣，明確定義案例和要求非常重要。具體問題包括：你試圖解決什麼問題？將收集哪些資料（例如，資料類型、數量）？資料將如何使用（例如，即時要求或分析後）？如何衡量成功（例如，成功的指標是什麼）？

可擴充性

考慮潛在的物聯網解決方案，將如何適應未來的成長，不僅包括實際資料量和使用量，還包括物聯網裝置的數量，和使用的裝置類型，以及所用應用程式，和正在進行的分析的複雜性。

案例：就 Atlas for the Edge 而言，組織可以透過一到多同步輕鬆擴充操作，確保分散式系統中多個位置的一致更新。

互操作性

現有的系統、裝置和協議，將如何與潛在的新物聯網解決方案配合使用，該解決方案將如何處理第三方資料交換？

案例：MongoDB Atlas for the Edge 資料在統一平台上，與其他領先的雲端提供商、顧問和系統整合商同步，允許 Atlas for the Edge 在任何地方執行。

可靠性和復原力

考慮潛在物聯網解決方案中，涉及的物聯網系統和資料的關鍵性。

物聯網解決方案的功能在操作上是必要的嗎？
如果解決方案不可用，營收、客戶和品牌會受到什麼影響？
多少等級的停機（如果有的話）是可接受的風險？
需要多大程度的備援、故障轉移和災難恢復功能？

根據行業的不同，即時執行的監管審查，或不能延遲的合規審查，也可能是一個關鍵的考慮因素。

案例：Atlas for the Edge's Edge Server 在本地執行，並處理本地裝置之間的同步，以及 Edge Server 和 Atlas 之間的雙向同步。這意味著 Edge 客戶端可以獨立同步和訪問基本資料，即使與中央資料庫斷開連線。此外，儘管連線間歇性，但連線基礎設施中的應用程式和裝置，繼續無縫執行。

易於佈署和持續管理

評估組織內部的內部 IT 技能組合，以確定每個潛在物聯網解決方案，所需的佈署和持續管理技能水準。

佈署後，透過持續的內部管理，獲得必要的人才和內部建設與初始外包（例如，市場主管者與追趕）的機會成本是多少？
如果內部技能組合不可用（例如，薪資成本、需求技能組合稀缺），軟體即服務（SaaS）或現成平台訂閱是否更有意義？

這些問題的答案，對每個組織都是獨一無二的，因為市場地位、策略目標和工作台實力將大不相同。

案例：MongoDB Atlas 負責你大規模效能所需的基礎架構操作，從始終開啟的安全性到時間點恢復。從 Atlas UI 佈署的開發人員，將能夠在兩個入職流程之間進行選擇，以確保他們的配置符合他們的需求。這包括想要將邊緣伺服器與 MongoDB 驅動程式，或客戶端連線的開發人員，以及希望支援透過裝置同步，連線到邊緣伺服器的開發人員。

從業務角度來看，考慮潛在使用者群在技術技能，和程式語言熟悉程度方面的先進程度也很重要。基本、直觀的使用者介面，是否非常重要（需要儀表板和易於使用的視覺化工具），還是使用者群處於分析資料時，普遍使用 Python 和其他程式語言的技能水準？

資料管理和分析

考慮物聯網解決方案如何處理資料管理、儲存、處理和分析。評估資料儲存和分析元件的可擴充性、效能和靈活性，以得出可操作的見解，做出明智的決策，並基於物聯網資料最佳化流程。