它是属于哪一层呢？自然是应用层中的管理服务层。下面我们就来介绍一下管理服务层的智能决策功能——基于对物联网数据的智能处理技术。

物联网数据的特点——要处理数据，先要认清数据

1. 海量
   假如无线传感器网络中有 1000 个节点，每个传感器每分钟传输的数据是 1KB ，那么每一天产生的数据是 1.4 GB，但是现实是，对于实时性要求高的智能工业、智能电网、智能交通等系统，每天产生的数据量可以达到 TB量级，（我觉得这都少了，一个智能交通，那是一个城市的数据啊）

2. 多态
   这个词相比学过编程语言的人都不会感到陌生，指的是子类继承父类的属性与方法，可以具有与父类不同的数据类型或表现出不同的行为。（全为了复习）

在物联网中，当一个物体通过一个传感器节点时，传感器节点可以通过感知物体产生的压力、振动、磁场声音等区分目标是人还是坦克或直升机。 即在一个传感器节点，我们需要使用多种传感器去观测不同的数据。而不同类型的数据有不同的数值范围、不同的表示格式，不同的计量单位、不同的精度。这就睡物联网的多态性。

3. 动态
   实时、动态

4. 关联
   都在一个大的系统中， 物联网的数据之间不可能是相互独立的， 一定存在着关联性。
   数据是感知设备对外部世界信息的一种数字化的表达，只有对数据赋予一个特定的背景，我们才能理解数据所表达的含义； 只有按照一定的规律，我们才能从大量信息中挖掘出有用的知识；有了正确的知识，我们才知道如何智慧处理外部世界的问题。

数据是脱离应用背景的，信息是附加之后的。 知识是规律性的，能够从特殊到一般的。

物联网数据处理的关键技术

面对物联网数据海量、多态、动态与关联的特征，物联网的数据处理需要重点解决以下几个关键技术。

1. 海量数据存储

（1）物联网数据存储的重要性
如何利用数据中心与云计算平台存储物联网的海量数据、如何充分地利用好物联网信息，同时又要实现对隐私的保护，这是物联网数据处理技术首先要面对的一个重要问题。

（2）物联网数据存储的模式
在物联网中，无线传感器网络的数据存储具有代表性，无线传感器网络存储监测数据的模式主要有两种：分布式存储 与 集中式存储 。

分布式存储：
在分布式存储方式中 ， 网络传感器节点分为三类： 中继节点、存储节点与汇聚节点（属于我们之前看到的无线传感网络的传感器节点和汇聚节点这两部分涉及存储，无管理节点），

• 存储节点除了能够感知和传递数据之外，还能够存储数据。
• 中继节点只能感知和传递数据，不能存储数据。中继节点采集到数据，它就向汇聚节点方向传送，如果下一个节点也是中继节点，就继续转发数据，如果是存储节点，那么数据就存储在存储节点之中。
• 当汇聚节点接到一个查询命令时，该查询命令会分发到网络之中。存储节点负责回复查询结果，因为中继节点没有数据的存储，所有不参加回复过程。

优点： 分布式存储结构的优点是，通常用户只会对某一部分数据感兴趣，因此数据查询过程限制在汇聚节点和存储节点范围内，可以减少不必要的大范围查询的通信量，节约能量。
缺点： 一旦存储的数据量超过存储节点的能力，就会造成数据丢失； 同时存储节点本身能量消耗较大，一旦存储节点能量耗尽，就会导致网络不能正常工作。

集中式存储：
在集中式存储结构中不设存储节点，网络中所有的数据都发给汇聚节点（集中式，只有一个中心，那就是汇聚节点）。查询也限制在汇聚节点。

优点： 所有采集的数据都存储在计算和存储资源配置较高的汇聚节点，计算工作量较大的查询任务由汇聚节点承担， 不需要分散到整个网络中的中继节点。

不足： 由于所有数据都必须通过多跳的传感器节点多次转发， 因此中继节点不能够保证转发数据不被丢失，不能够解决数据重复与冗余，以及数据转发过程中的能量优化问题（毕竟转发也需要能量），数据如果很多很多，这个可靠性和效率是个大问题。

2. 数据融合（Data Fusion）

针对物联网数据的多态性，我们需要研究基于多种传感器的数据融合技术，综合分析各种传感器的数据，从中提取到有用的信息。

3. 数据查询、搜索与数据挖掘

4. 智能决策 ——这可能是带给我最大启发的一个部分

在人类整个活动中，感知、通信、计算、智能、控制构成了一个完整的行为过程。

• “智能” 是运用信息、提炼知识、生成策略、认识问题和解决问题的能力，同时“ 智能” 又是生命体的能力标志，是人类生存发展能力的最高体现。
• 人类通过眼、耳、鼻、舌、皮肤去感知外部世界，获取信息。
• 通过神经系统将感知的信号传递到大脑，
• 大脑通过分析、比对，从表象的信息中提炼出相应的知识，升华为处理问题的智能策略；最终大脑将智能策略变化为智能行为，形成“智慧”的处理问题的能力。

从感知、通信、计算到提炼出知识，再到形成智能策略的过程叫做智能决策。智能决策是物联网信息处理技术中追求的最重要的目标。