传感器数据：它是什么？如何使用它？
在一个充满各种形式的数据点（如可穿戴设备、移动设备上的操作、光电传感器、制造机械等）的无限复杂世界中，人类如何期望理解和理解从各种系统中输出的惊人数量？简而言之，我们无法做到。
当设备检测并响应物理环境中的某种输入时，就会生成传感器数据。传感器通常在网络中一起工作，生成大量传感器数据，这些数据可能对决策者立即有用，也可能没有。这些数据点在每个特定的时间点被捕获，有效地将传感器数据转化为可以跨此额外维度分析的时间序列数据。
通过应用AI和高级算法，可以通过业务逻辑的角度将传感器数据转化为可执行的信息。
物联网（IoT）正越来越多地由传感器数据驱动，设备根据风速和风向、生命体征、光照强度和温度等各种因素采取测量行动。每个数据点都必须记录、传输、安全存储，最终得到利用，这对组织来说是一个持续的挑战。
深入了解传感器数据和时间序列数据之间的区别可以帮助开发人员和决策者充分利用这些强大但字节大小的数据点。让我们探讨一下传感器数据是什么，它是如何存储的，以及你需要了解哪些内容。
什么是传感器数据？
传感器数据将模拟数据转换为可操作的数字资产，从而生成传感器数据。传感器数据的一种最早形式，在二战期间得到广泛应用，现在仍在使用：雷达。
当检测到无线电波的反射时，雷达设备能够将这些数据点转换，并为用户提供有意义的物理细节显示。这些强大的工具可以通过捕捉和编目特定数据点，在物理世界中成功地识别趋势和模式。
传感器数据是如何存储的？
每分钟都会产生大量的传感器数据，使得存储这些独特的数据点变得越来越困难。传统上，一些传感器数据点只会在有限的时间内存储。然而，现代数据管理正在实现长期的高效和成本效益的存储。
借助基于云的存储解决方案，存储捕获的数据点的时间更长变得更加可行。拥有这些历史数据可以方便地进行基于时间的分析，这有助于指导优化工作、定义理想范围并跟踪趋势。
采用人工智能驱动的数据分析与报告工具的企业，可以更加充分地利用历史传感器数据，打开预防性和主动维护及响应的大门，降低成本，并在整个运营过程中提高准确性和效率。
例如，历史数据可能会显示在设备故障或其他问题发生前几周，出现越来越多的假阳性或异常值。这些数据可以帮助公司预见潜在问题，在它们造成昂贵的停机时间或延误之前解决这些问题。
如何传输传感器数据？
传感器数据的传输方式通常取决于传输数据的敏感性。在工业物联网（IIoT）领域，传感器数据通常以无线方式传输回中央位置进行存储和分析。
传输选项根据工艺需求而变化，可能受到容错、优先级、完整性和及时性的限制。传感器数据传输和管理协议（SMTP）被广泛用于提供包含时间戳在内的基本框架。
与任何企业正在处理的数据类型一样，传感器数据应得到适当的安全保护，并受到严格的数据管理政策的约束。虽然传感器数据本身可能不是敏感的或受到严格监管，但组织管理其传输协议和存储方法对于保护数据质量和防止数据泄露及数据损坏至关重要。
传感器是如何收集数据的？
捕捉和传输关于物理（模拟）世界的数字信息很快就会变成一个复杂的过程，这个过程因部署的传感器类型而异。用最简单的话来说明传感器数据收集过程，它始于传感器观察环境以获取信息。
传感器以某种方式装备，使其能够检测特定的环境因素。例如，温度传感器内置温度计，湿度传感器内置湿度计。传感器内部的特殊仪器可以使它能够准确跟踪一个或多个环境数据点。
通过编程，传感器可以被设置为在特定间隔内进行读数，或者它可能持续监控因素，只有在数据点进入或超过给定范围时才报告。例如，餐厅冷冻室内的温度传感器应持续监控温度，并在温度开始上升超过一定限制时提醒业主，以避免食物变质。
使用其板载的任何仪器，传感器能够观察环境以获取物理量，并将这些数据转换为信号。换句话说，来自现实世界的测量值被转换为可以在数字世界中进行分析和处理的传感器数据。
传感器收集哪些类型的数据？
由于传感器形状和大小各异，并且可以配备能够使其测量物理世界中几乎任何事物的仪器，因此存在许多不同类型的传感器数据。传感器数据可能以度数、百分比、分钟、英寸、化学水平或几乎所有其他形式存在。
如果传感器设计用于这样做，单个传感器可以潜在地测量所有这些数据形式以及更多。然而，由于它们通常被安装来测量一个或两个非常具体的数据点，因此传感器通常具有非常短的测量范围。例如，企业使用传感器在服务器室中测量环境因素，如温度和湿度，以确保服务器不会过热。
考虑到各种数据格式，让我们探索一些市场上传感器和传感器数据的最佳示例。
传感器数据示例
目前在物联网设备中使用的传感器主要有10种类型，用于采集数据，这些传感器代表了当前时期传感器数据的最佳实例。
- 温度传感器 温度传感器测量温度的变化，并将这些环境输入转换为数据点。
- 湿度传感器 湿度传感器捕捉特定系统中的水蒸气含量。
- 压力传感器 压力传感器用于检测包括气体和液体在内的系统中的压力波动或下降。
- 接近传感器 接近传感器提供非接触对象的运动检测，通常使用红外光束或电磁场。
- 液位传感器 液位传感器检测各种应用中的物质水平，例如食品和饮料制造和水质处理。
- 加速度计 加速度计测量外部输入，以确定物体随时间变化的速率（或加速度）。
- 陀螺仪传感器 陀螺仪传感器常用于视频游戏和移动设备，捕捉围绕轴的速率和旋转。
- 气体传感器 气体传感器在工业和家庭中使用，监测可能表明空气质量变化的特定气体的存在。
- 红外传感器 红外传感器通过测量其区域发出的热量来工作，可以检测或发射红外辐射。
- 光学传感器 光学传感器在智能手机和自动驾驶汽车中很常见，将光束转换为数字信号。
存在许多其他类型的传感器，它们在各个行业中的应用也各不相同。还可以根据企业的独特需求设计定制传感器，尤其是如果企业需要液位传感器来检测特定的物质或化学品。然而，无论使用哪种类型的传感器，了解在特定时间点如何捕获物联网传感器数据，以及它如何创建连续的时间序列数据流，都是至关重要的。
什么是时间序列数据？
时间序列数据基本上是一系列数据点，每个数据点都与特定时刻（或秒）相关联。了解特定数据点随时间的变化是许多统计和商业分析的基础。例如，相对湿度和温度随时间的变化的组合有助于我们理解“天气”。
在网络中执行每个操作时，都会创建日志，允许用户在事件发生后追踪独特活动。甚至经济数据也是技术上的时间序列数据点，通常与过去的结果进行比较，并预测未来。
时间序列数据与传感器数据的比较
关于时间序列数据和传感器数据之间的区别，存在相当多的混淆。当你考虑各种类型的传感器数据及其使用方式，以及传感器可以在单一时间点捕捉物理世界的变化这一事实时，传感器数据是时间序列数据就变得很快很清晰。
传感器捕获的这些关键数据点在经过时间分析后最有价值，提供可用于做出决策或推动额外商业逻辑步骤的信息。这种复杂的数据结构是物联网交互的必要条件，其中设备可以配备UID（唯一标识符），以在网络中直接传输大量数据。
产生的、捕获和传输的数据量可能令人难以承受，这使得这成为组织面临的一大数据挑战。在噪声中找到有价值的数据点将始终是未来几年数据科学家关注的焦点。
如何降低传感器数据分析的噪声？
在数据方面的一个考虑因素是如何超越任何异常值或噪声，突出显示有意义的状态变化或输出变化。减少任何传感器系统的噪声可以使你获取更高的传感器数据保真度，有助于减少基于不干净数据得出不准确结论的可能性。《强大的人工智能平台》允许用户透过数据点，进行数据分析，以更快地检测和识别异常。
即使有先进的AI工具可用，开发者仍然需要快速、便捷、安全地访问日志、指标和事件。从头开始重建此类应用程序对于个人开发者或团队来说成本过高，这使得传感器数据分析应用程序成为高级分析和传感器数据使用的关键组件。
传感器数据分析的应用
持续跟踪、存储、编目和标记特定的时间序列数据可能会引入一种不确定性，这对于没有某种形式的翻译工具的开发者来说是不可接受的，这种翻译工具可以帮助将传感器数据跨云和企业网络移动。
随着传感器数据在世界各地推动行业和客户体验，开发者可以提供一些最具挑战性的编程问题的创造性解决方案——但前提是他们的目标数据点是可访问和安全的。
专门定制的时间序列数据库 InfluxDB 对广泛的潜在用例至关重要，包括 工业物联网、网络监控 和 应用监控（行业用例示例可以在这里找到）。
通过在系统上实现实时可见性，开发者可以构建利用每分钟生成的丰富传感器数据的结构，限制更少。准备好了解更多关于 InfluxDB 的信息，并看看这个革命性工具如何显著提高您的时间序列数据的速度、安全和便携性吗？
通过在网上注册免费的 InfluxDB Enterprise 试用（这允许您在本地或云端运行 InfluxDB）来开始使用 InfluxData。或者，快速的无服务器 InfluxDB Cloud（作为服务的托管数据库）在可扩展性方面完全弹性，为开发者提供一个易于使用的服务，带有开放API，方便使用。InfluxDB 和 Telegraf（由插件驱动的服务器代理）可以一起用于从物联网传感器、数据库和其他系统中收集数据。
常见问题解答
传感器数据的例子有哪些？
传感器可以被配置来跟踪各种数据点，但最常见的是温度、湿度、压力、接近度、速度、旋转、光以及气体或化学水平。
传感器是如何收集数据的？
使用它们板载的任何仪器，传感器能够观察环境中的物理量并将其转换为信号。例如，带有温度计的传感器可以测量温度并将该信息传输到数据中心进行存储和分析。
传感器收集哪些类型的数据？
根据传感器的跟踪设计，它可能以度数、百分比、分钟、英寸、化学水平或其他任何您能想到的形式收集数据。如果物理世界中的某样东西可以测量，就可以设计和装备传感器来收集关于它的数据。
如何读取氧传感器实时数据
最佳传感技术具有实时数据功能，这意味着它会实时传输接收到的数据。要读取氧传感器实时数据，您首先需要确定正常行为的边界或标记。如果数据超出正常范围，您就会知道有问题。例如，当空气/燃料混合物处于平衡点时，氧传感器通常会生成0.45伏特，但当燃料混合物过于丰富时，可以生成高达0.90伏特。
