能系统，其主要载体由部署在实验室的无线传感器基础网络、部署在不 同楼层的无线网格网络以及实验室监控与管理中心三部分体系结构组 成。 实现自动选择带宽最好的节点进行自动组网。 四、结语 为了使学生全面了解各种网络协议在物联网技术中的传输功能和智 （１）基于无线ＺｉｇＢｅｅ传感器的智能家居系统。智能家居系统由环境 感知层、信息网络层和信息处理应用层组成，可以实现系统内各种设备 慧物联，智慧实验室系统采用ＲＦＩＤ技术进行信息采集、采用ＺｉｇＢｅｅ技 术进行短距离布网、采用Ｍｅｓｈ技术进行长距离无线网络传输，通过系统 需求设计、框架功能设计、技术实现方法设计，已经初步搭建了一个基 于物联网技术、开放共通的智慧实验室体验平台，可供实验室教学参考 的信息读取与控制。环境感知层由温湿度、光敏、烟雾等传感器及电视、 电灯、窗帘等开关控制器件构建而成；信息网络层采用无线技术和有线 技术进行搭建；信息处理层用来控制中心系统连接电视机、空调、窗帘、 使用。 台灯等，通过感知层采集到数据，结合自定义的策略，运算得出结果， 参考文献 执行相应的动作。各个终端节点采集到数据后，通过ＺｉｇＢｅｅ协议发送给 ［１］王永华，杨健．基于ＷＬＡＮ的实验室设备可视化管理系统设计 数据采集协调器，协调器通过有线与交换机相连并将信号送往Ｗｅｂ服务 ［门．实验技术与管理，２０１１，２８（４）：１ Ｏｌ一１０３． 器，最终可通过Ｉｎｔｅｍｅｔ、ＧＰＲＳ等网络进行远程控制。系统路径均可以 ［２］江雪梅，刘泉，张小梅．３Ｇ移动通信系统与物联网创新实验平 实现双向通信。 台建设［Ｊ】．实验技术与管理，２０１２，２９（５）：１ ３３—１ ３５． （２）基于ＲＦＩＤ技术的设备管理系统运用先进的ＲＦＩＤ技术，对固 【３］黄峥，古鹏．物联网实验室建设研究与探讨［Ｊ】．实验技术与管 定资产管理模式进行优化与整合。实验室门口安装防盗读写器，只要有 理，２０１２，２９（２）：１９１－１９ ５． 设备被移出实验室，系统就会立刻报警。每个房间的设备资产都有统一 ［４】赖燕玲．加强实验室建设与管理，提高学科建设水平［Ｊ］．实 的编号，方便对资产的转移情况进行管理。 验技术与管理，２０１２，２９（６）：２７—３０． （３）基于电力线通信的智能用电管理系统。智能用电管理系统依托 ［５］朱勇，张昕明，王宁．基于射频识别技术的物联网专业综合实 校园网、电力线载波组网，硬件主要包括监控终端、采集器、智能电表、 验研究［Ｊ】．实验技术与管理，２０１２，２９（６）：１７—１９． 通信模块、计算机等，软件包括前置机软件和测试客户端软件。 作者简介 （４）视频监控系统以及实验箱管理系统。采用产品的无线模块 张镒麟（１９８９一一），男，河南省商丘人，学士本科学历，现任于 （ＷＬＡＮ＋Ｍｅｓｈ）搭建视频监控系统和实验箱管理系统，可以完成视频 河南省商丘师范学院外语学院，主要研究方向：语言实验室教学与管理 信号在建筑物内部各楼层之间、同楼层各个房间之间的数据无障碍流畅 网络教育。 传输，能够实现数据自动转发和管理，亦可与其他平台设备互联互通， （上接６Ｏ页）大数据关注的并不是数据本身，而是数据之间的结构以及 敏感而且有价值的信息，对于潜在的攻击者具有极大的吸引力。近年来 相互反馈产生的价值熵，也就是说数据真正的价值是蕴含在数据间的信 互联网公司频繁发生海量用户信息泄露，２０１２年ＣＳＤＮ网站６ＯＯ万用户 息。如果运营商能够针对客户购买使用和服务的交互信息进行有效的整 信息遭恶意泄露；２０１３年携程网由于长时间打开调试端口，导致８００万 合和分析，就能够对用户行为进行有针对性的了解和分析，提高对客户 用户支付信息被泄露。此外，个人信息的泄露，也会造成信息安全的问 的洞察能力。从而使得企业经营管理将客户分析结果嵌入生产运营流程 题。 成为可能，使得企业高效的以客户以及市场的需求进行转型。 五、结束语 ３．与云计算相结合，提升行业信息化水平 本文论述了大数据的概念以及其未来的战略地位，大数据与虚拟化 电信运营商目前的云计算还是主要以虚拟化平台提供基础资源为 云计算等技术的关系，以及对于电信运营商企业带来的机遇和挑战进行 主，下一步的工作可以在数据中心基础上进行大数据分析平台的建设， 了论述和分析。大数据技术以及相关产业目前尚处在发展的初级阶段， 可以通过第三方汇聚数据的方式对数据行为进行分析，为相关企业提供 如何高效分析处理非结构化数据，如何通过强大算法迅速在海量数据中 评估报告。对于行业信息化应用，电信运营商虽然已经提供了解决方案， 提取有价值信息，如何将大数据技术对电信运营商现有资源进行改造， 但主要还是提供终端和管道通信，行业应用的系统以及集成需要整合第 这些都是亟待解决的问题。因此，针对大数据以及其产业的发展还有相 三方实现，用户价值较低。运营商如果能实现大数据技术整合到行业信 当长的一段路要走。 息化方案中，通过帮助行业客户采集、存储以及分析对决策进行支撑， 参考文献 将极大提升信息化服务的价值。 ［１】晁晖，“大数据”由技术圈走向主流市场，ｈｔｔｐ：／／ｔｅｃｈ．ｑｑ．ｃｏｍ／ａ ４．大数据的采集、存储以及处理对于传统分析手段的挑战 ／２Ｏｌ２０８１２／００００３２．ｈｔｍ． 由于大数据价值密度低以及处理的时效要求的特点，大数据在蕴含 ［２】李秋静、杜学军、叶云，大数据浪潮中运营商面临的机会， 丰富价值内涵的同时，也给企业带来了难以驾驭的问题。企业传统的数 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ＣＷＷ．ｎｅｔ．ｃｎ／ｔｅｃｈ／ｈｔｍｌ／２０１２／８／２７／２０１２８２７１３２０３６２２４．ｈｔｍ． 据分析手段都是针对结构化数据，不具备对于越来越多的非结构化数据 ［３］涂兰敬，专业观点：“大数据”与“海量数据”的区别【Ｊ］．网络 的处理能力。因此，要结合企业实际，提出符合企业发展战略的大数据 与信息，２０１１（１２）：３７－３８． 发展规划和目标，形成适合自身的大数据解决方案，真正让大数据带来 ［４］于艳华，宋美娜，大数据［Ｊ】，中兴通讯技术，２０１ ３，，１（１）： 价值。否则，从运营成本和人力成本来看，大数据带来的负担将远远超 ５７－６０． 过带来的价值。 ［５】孟小峰，慈祥．大数据的管理：概念、技术与挑战［Ｊ］．计算机研 ５．大数据带来信息安全方面的挑战 究与发展，２０１ ３（１）［６】李志刚主编，Ⅸ大数据一大价值、大机遇、大变 数据的持续增长带来了越来越严重的信息安全的问题。大数据存在 革》［Ｍ］，北京，电子工业出版社，２０１ ２，Ｐ３５一Ｐ４５． ６２ 中国电子商务●２０１４・０９
