지원 네트워킹의 8 개의 분야

2010 년 IBM 큰 중국 연구 및 개발 센터 하루 활동, 탐구 하 고 온라인의 세계를 구상 핵심 기술 분야 중 일부를 사용 하 여 엽니다. IBM 중국 최고 기술 책임자, IBM 중국 연구 연구소 딘 리 시는 인터뷰에서 말했다, "사물의 인터넷의 초점은 이" net "단어, 인생 유일한 것의 미래 그물, 우리가 상상 감히 하지 것입니다 미래 개발 하지 않아도, 중요 한 많은 서 하는 것 보다 네트워크." 연구와 축적 시간 년, IBM 것 참조 Lingyu의 8 층짜리 인터넷 정제. "

대부분의 경우, 차원 이해의 수준에서 이러한 8 도메인 사이의 특정 종속성은 확실히 하 고 도메인의 차원에서 그들은 수 수 메쉬, 때문에 정보는 가끔 통과 하 고 처리, 도메인의 개념 이라고 그래서 그 사이 전달 될 필요가 없습니다.

센서/액츄에이터 레이어 (도메인)
것의 인터넷에 있는 모든 개체는 인식 장치를 통해 관련 정보를 얻을 모든 필요한 장치 또는 시스템 감지 정보를 전송. 센서/액츄에이터 레이어 주변 개체와 가장 직접적인 접촉 이다. 전통적인 센서 기능 뿐만 아니라 센서 또한 기능이 몇 가지 기본적인 로컬 처리, 전송 되는 정보는 시스템에 의해 가장 필요한 전송 사용 네트워크 더 많은 최적화를.

둘째, 센서 네트워크 계층 (도메인)
이 센서 사이 형성 하는 네트워크입니다. 이러한 네트워크 IP 주소 등의 공개 프로토콜에 따라 있을 수 있습니다 그리고 수 있습니다 또한 일부 독점 프로토콜. 목적은 상호 연결 및 전송 정보를 감지 하는 센서를 사용 하는 것 이다.

셋째, 센서 게이트웨이 계층 (도메인)
것 들의 세계에서 개체는 우리 주변의 모든 물리적 엔터티, 우리가 인식 하는 정보의 양은 엄청난 및 다양 한 될 것입니다. 센서 원하는 시스템에 직접이 정보를 전송 하는 경우 큰 압력 및 네트워크 자원의 불필요 한 낭비 발생 합니다. 그래서 가장 좋은 방법은 게이트웨이, 프로토콜 변환, 정보 압축 및 암호화 등의 특정 학위를 통해 정보를 필터링 하는 정보가 더 최적화 되 고 안전한 공용 네트워크에 전달 되도록.

Iv. 광역 네트워크 계층 (도메인)
이 계층의 주요 목적은 정보 처리 또는 비즈니스 응용 프로그램을 필요로 하는 시스템에 지 각 계층의 정보를 전달 하는 것 이다. IPV4 또는 IPV6 프로토콜을 사용할 수 있습니다.

V. 응용 프로그램 게이트웨이 계층 (도메인)
네트워크 리소스를 보다 효율적으로 사용 하 고 정보 처리의 프로세스를 최적화, 로컬 또는 지역 응용 프로그램 게이트웨이 전송 과정에서 설정 됩니다. 거기 두 가지 목적, 첫 번째는 정보 수집 및 배포, 두 번째는 몇 가지 간단한 처리 및 비즈니스 응용 프로그램을 수행 하는 그것의 사용을 극대화 하 고 통신 리소스, 개선 정보 전송 및 처리 기능, 안정성과 지속 가능성을 개선.

Vi. 서비스 플랫폼 계층 (도메인)
서비스 플랫폼 계층 구현, 정보 처리의 일반적인 기능 최적화의 측면에 있는 것의 세계에서 동시에 다른 서비스 배달 모드, 전통적인 응용 시스템 또는 응용 프로그램 시스템 통합 플랫폼 압력을 완화 하는 것입니다. 이 방법으로 응용 프로그램 시스템 필요 하지 않습니다 것 들, 인터넷의 외관 때문에 큰 변화를 만들는 IoT의 응용 프로그램을 지원 하기 위해 기존 비즈니스 응용 프로그램 시스템의 사용을 만들 수 있습니다.

7. 응용 프로그램 계층 (도메인)
응용 프로그램 계층에는 다른 기업이 나 서비스에 필요한 응용 프로그램 처리 시스템의 다양 한 포함 되어 있습니다. 이러한 시스템 처리, 분석, 더 지속적이 고 지적인 것 들의 전체 네트워크는 다른 사업 및 피드백 처리 정보 업데이트, 브러시 비난 봉사 하려는 및 최종 사용자 서비스를 제공 하는 센서를 수행 감지 정보를 사용 합니다. 이러한 비즈니스 응용 프로그램 시스템은 일반적으로 호스트 되거나 또는 엔터프라이즈 외부에 공유 되는 IT 응용 시스템.

VIII. 분석 및 최적화 레이어 (도메인)
IoT의 세계에서 정보 및 그것의 비즈니스 가치의 관점에서 정보 처리, 인터넷 사이의 가장 큰 차이점은 정보 및 수량. 사물의 인터넷의 정보는 광대 한, 정보는 거 대 한,이 경우에 우리에 게 더 나은, 제공 하는 정보를 사용 하는 방법을 기반으로 정보 분석 및 최적화. 전통적인 비즈니스 인텔리전스는 또한 데이터 분석 및 분석 정보 및 비즈니스 의사 결정, 하지만 전통적인 비즈니스 인텔리전스를 기반으로 하는 것 들의 인터넷에 충분 하지 않습니다, 그리고 그래서 더 지능적인 분석 능력, 수학 및 통계 분석, 시뮬레이션 및 예측 모델에 따라 필요 합니다. 거기에 더 많은 정보를 가치를가지고 더 나은 최적화를 위한 큰 필요는.