steelman物联网能源管理监控系统

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远距离维修：远程维护(Remote Maintenance， RM)一般指工程师、管理人员或从事信息技术服务的系统通过网络与目标设备相连，自行安装、配置、维修、监控和管理，而服务工程师不必亲自到现场解决问题。就远程维护工作的性质而言，它主要用于解决软件系统的问题。

统计学决策：基于大量数据的智能决策是物联网“智慧”的源泉。举例来说，利用传感器监测作物生长的土壤性质和环境条件，实时数据通过网络传输到数据服务中心，通过数据挖掘的方法，可以了解环境温度、湿度、土壤参数等因素对作物产量的影响规律，从而实现作物产量大化。

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信息：任何信息系统都存在问题，作为实时信息系统，物联网不可避免地也有传统互联网相关的问题。与其他信息系统的相似，物联网既有内部，也有外部。物联网信息服务要解决物联网的一般问题和物联网信息问题，为用户提供i可靠的实时信息服务。

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基于物联网的实际应用，物联网终端操作系统需要具备以下功能：

云计算支持能力

云计算技术和物联网是天生的一对。所以，在设计物联网终端操作系统的初期，我们要考虑两者之间的关系，增强物联网终端设备支持云技术的能力。

简单地说，为配合云技术在物联网行业的应用，终端操作系统应具备完善的数据处理能力。

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制度发展自足

较好的系统是一个通用操作系统+行业操作系统(通用操作系统是指物联网终端操作系统的提供商专注于物联网行业通用领域操作系统技术的提升；行业操作系统的指针针对不同行业的行业操作系统提供商制定行业操作系统标准)，理由如下：

首先，物联网终端设备的多样性，要求操作系统也具有多样性特征。

其次，物联网的应用领域是分行业的，因此需要针对不同行业特点设计不同的终端操作系统。

再次，从整个计算机技术领域的发展来看，steelman物联网能源管理监控系统，开源的理念越来越被人们所接受，开放源码将使更多的人和机构参与其中，对生态链的培育非常有帮助。

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将大数据、云计算与物联网结合。整体而言，大数据、云计算、物联网这三个方面相互补充。大数据源于云计算，其中许多大数据分析技术来源于云计算，而云计算的分布式数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力，而分布式并行处理框架 MapReduce则提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。相反，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这一“练兵场”，云计算技术再先进，也无法发挥其应用价值。在物联网传感器上源源不断地产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，没有物联网的迅猛发展，就不会带来数据生成方式的变化，即从人工产生阶段向自动产生阶段转变，大数据时代也不会这么快到来。而物联网需要借助云计算和大数据技术来存储、分析和处理大数据。

可以说，云计算、大数据和物联网三者已经相互渗透，相互融合，在许多应用场合可以同时看到三者的身影。今后，三者将继续相互促进，相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

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近日发布的《2018物联网行业应用研究报告》对物联网产业的发展进行了梳理，涉及到物流、交通、安防、能源、医i疗、建筑、制造、家居、零售、农业等应用领域。以下从不同领域来看一下物联网与这个领域的结合。

后勤

通过物联网、大数据和人工智能的支持，物流的每一个环节都能够实现系统感知、全i面分析处理等功能。

物联网领域主要应用于仓储、运输监控、快递终端等。

与物联网技术相结合，可对货物的温度、湿度、位置、状态、油耗、速度等进行监控。在运输效率方面，我国物流i产业的智能化水平不断提高。

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