物联网大数据分析实战

"《物联网大数据分析实战 》适用于目前正在努力探索如何利用物联网数据创造价值或正在考虑在不久的将来建立这种能力的专业人士，包括应用程序开发人员、数据分析从业者、数据科学家和一般的物联网爱好者。 本书对正在研究物联网商业机遇的企业高管和经理也很有用，适合任何想要了解从海量数据中提取价值所需技术和一般策略的人。 如果读者希望了解物联网数据流的组成部分（这包括对设备和传感器、网络协议和数据采集技术的基本了解），或者希望了解数据存储的处理选项和策略，那么可以选择本书。"

本书详细阐述了与物联网大数据分析相关的基本解决方案，主要包括物联网分析和挑战、物联网设备和网络协议、云和物联网分析、创建AWS云分析环境、收集所有数据的策略和技术、探索物联网数据、增强数据价值、可视化和仪表板、对物联网数据应用地理空间分析、物联网分析和数据科学、组织数据的策略、物联网分析的经济意义等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

第1章 物联网分析和挑战 1
1.1 虚拟情境 1
1.2 物联网分析的定义 4
1.2.1 分析的定义 4
1.2.2 物联网的定义 6
1.2.3 受限的概念 8
1.3 物联网数据分析的挑战 8
1.3.1 大数据量 8
1.3.2 与时间相关的问题 10
1.3.3 与空间相关的问题 12
1.3.4 数据质量问题 13
1.3.5 分析方面的挑战 14
1.4 和商业价值发现相关的考虑因素 15
1.5 小结 15
第2章 物联网设备和网络协议 17
2.1 物联网设备 17
2.1.1 物联网设备的缤纷世界 18
2.1.2 医疗保健 18
2.1.3 制造业 18
2.1.4 运输和物流 19
2.1.5 零售业 19
2.1.6 石油和天然气 19
2.1.7 家庭自动化和监控 20
2.1.8 可穿戴设备 20
2.1.9 传感器类型 20
2.2 有关网络的基础知识 21
2.3 物联网网络连接协议 23
2.3.1 电源受限时的连接协议 23
2.3.2 电源不受限时的连接协议 33
2.4 物联网网络数据消息传递协议 36
2.4.1 MQTT 36
2.4.2 超文本传输协议 44
2.4.3 CoAP 46
2.4.4 DDS 49
2.4.5 DDS的常见用例 51
2.5 分析数据以推断协议和设备特征 52
2.6 小结 54
第3章 云和物联网分析 55
3.1 构建弹性数据分析 56
3.1.1 关于云基础设施 56
3.1.2 弹性分析的概念 58
3.1.3 设计时要考虑最终结果 60
3.2 可扩展设计 60
3.2.1 解耦关键组件 60
3.2.2 封装分析 60
3.2.3 与消息队列解耦 61
3.2.4 分布式计算 63
3.2.5 避免将分析局限在一台服务器上 63
3.2.6 使用一台服务器的恰当时机 63
3.2.7 假设变化一直发生 63
3.2.8 利用托管服务 64
3.2.9 使用应用程序编程接口 64
3.3 云安全和数据分析 66
3.3.1 公钥/私钥 66
3.3.2 公共子网与私有子网 66
3.3.3 访问 66
3.3.4 保护客户数据的安全 67
3.4 AWS概述 67
3.4.1 AWS关键概念 69
3.4.2 AWS关键核心服务 70
3.4.3 用于物联网分析的AWS关键服务 74
3.5 Microsoft Azure概述 76
3.5.1 Azure数据湖存储 76
3.5.2 Azure分析服务 77
3.5.3 HDInsight 78
3.5.4 R服务器选项 78
3.6 ThingWorx概述 79
3.6.1 ThingWorx Core 80
3.6.2 ThingWorx Connection Services 80
3.6.3 ThingWorx Edge 81
3.6.4 ThingWorx概念 82
3.7 小结 84
第4章 创建AWS云分析环境 85
4.1 AWS CloudFormation概述 85
4.2 AWS虚拟私有云设置 87
4.2.1 为NAT和Bastion实例创建密钥对 88
4.2.2 创建S3存储桶来存储数据 90
4.3 为物联网分析创建VPC 91
4.3.1 关于NAT网关 92
4.3.2 关于Bastion主机 92
4.3.3 关于VPC架构 93
4.3.4 VPC创建演练 94
4.4 如何终止和清理环境 102
4.5 小结 105
第5章 收集所有数据的策略和技术 107
5.1 数据处理 108
5.1.1 Amazon Kinesis 108
5.1.2 AWS Lambda 108
5.1.3 AWS Athena 109
5.1.4 AWS物联网平台 110
5.1.5 Microsoft Azure IoT Hub 111
5.2 将大数据技术应用于存储 113
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