传感器数据：它是什么以及如何使用？
在一个无限复杂的世界中，充满了可穿戴设备、移动设备上的操作、光电传感器、制造机械等形式的数据点，仅仅人类如何期望理解和理解我们各种系统惊人的输出数量？简而言之，我们不能。
当设备检测到并响应来自物理环境的某种类型的输入时，就会生成传感器数据。传感器通常以网络形式聚集在一起，产生大量的传感器数据，这些数据可能对决策者有用，也可能没有用。每个数据点都在特定的时间点捕获，有效地将传感器数据转换为可以跨此附加维度分析的时间序列数据。
通过应用人工智能和高级算法，传感器数据可以通过业务逻辑镜头转化为可操作的信息。
物联网 (IoT) 越来越多地由传感器数据驱动，设备根据包括风速和方向、重要身体功能、光照强度和温度在内的所有因素采取测量措施。每个数据点都必须记录、传输、保护并最终利用，这对组织来说是一个持续的挑战。
更深入地了解传感器数据和时间序列数据之间的差异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。让我们探讨一下什么是传感器数据，它是如何存储的，以及您需要了解的关于它的一切。
什么是传感器数据？
传感器数据将模拟数据转换为可以操作的数字资产，从而产生传感器数据。雷达是最早形式的传感器数据之一，在二战期间得到了广泛应用，至今仍在使用。
当检测到无线电波的反射时，雷达设备能够转换这些数据点，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获和编目特定数据点，成功识别物理世界的趋势和模式。
传感器数据如何存储？
每分钟都会生成大量的传感器数据，使得存储这些独特的点变得越来越困难。传统上，其中一些传感器数据点只会存储有限的时间。然而，现代数据管理正在实现长期高效且经济的存储。
借助基于云的存储解决方案，在更长的时间内存储捕获的数据点变得更加可行。拥有这些历史数据可以进行基于时间的分析，这有助于指导优化工作、定义理想范围以及跟踪随时间变化的趋势。
采用人工智能驱动的数据分析和报告工具的企业可以更好地利用历史传感器数据，为预防性和主动性维护和响应打开大门，从而降低成本，并提高整个运营的准确性和效率。
例如，历史数据可能会显示，在设备中断或其他问题发生之前的几周内，误报或异常值的数量不断增加。这些数据可以帮助公司在潜在问题发生之前抢先一步，在问题导致昂贵的停机时间或延误之前解决问题。
如何传输传感器数据？
传感器数据的传输方式通常取决于正在传输的数据的敏感性。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。
传输选项因过程需求而异，并且可能受到损耗容限、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) 被广泛用于提供围绕传感器数据的基本框架，其中包括时间戳。
与企业处理的任何类型的数据一样，传感器数据应得到适当的保护，并受严格的数据管理策略管辖。虽然传感器数据本身可能不敏感或受到严格监管，但对于组织而言，管理其传输协议和存储方法以保护数据质量并防止数据泄漏和数据损坏非常重要。
传感器如何收集数据？
捕获和传输关于物理（模拟）世界的数字信息很快就会变成一个复杂的过程，该过程因部署的传感器类型而异。为了用最直接的方式描述传感器数据收集过程，它始于传感器观察环境以获取信息。
传感器的配备方式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，而湿度传感器内置湿度计。传感器内部的特殊仪器可以使其准确跟踪一个或多个环境数据点。
通过编程，可以将传感器设置为在特定时间间隔读取读数，或者它可以持续监控因素，可能仅在数据点进入或超出给定范围时才报告。例如，餐厅冰柜内的温度传感器应持续监控温度，并在温度开始升高到超过某个限值时向业主发出警报，以便他们可以避免食物变质。
传感器使用他们板载的任何仪器，都能够观察物理量的环境，并将该数据转换为信号。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分析和操作的传感器数据。
传感器收集什么类型的数据？
传感器数据有很多不同的类型，因为传感器有各种形状和尺寸，并且可以配备仪器来测量物理世界中的几乎任何东西。传感器数据可能以度数、百分比、分钟、英寸、化学水平或几乎任何你能想到的其他形式出现。
单个传感器可能会测量所有这些形式的数据以及更多数据，前提是它被设计为这样做。但是，传感器通常具有非常近的范围，因为它们通常安装用于测量一个或两个非常特定的数据点。例如，企业在服务器机房中使用传感器来测量温度和湿度等环境因素，以确保服务器不会变得太热。
考虑到各种数据格式，让我们探讨一下当今市场上传感器和传感器数据的一些最佳示例。
传感器数据示例
在 物联网设备 中使用了 10 种主要类型的传感器来捕获数据，这些传感器代表了当前时代传感器数据的最佳示例
- 温度传感器 温度传感器测量温度变化，并将这些环境输入转换为数据点。
- 湿度传感器 湿度传感器捕获特定系统中的水蒸气量。
- 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 接近传感器为非接触物体提供运动检测，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液位，例如食品和饮料制造以及水处理。
- 加速度计 加速度计测量外部输入，以确定物体速度随时间变化的速率——或加速度。
- 陀螺仪传感器 陀螺仪传感器通常用于视频游戏和移动设备，捕获绕轴的速度和旋转。
- 气体传感器 工业和家庭使用气体传感器，监测可能表明空气质量发生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内发出的热量来工作，并且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，可将光线转换为数字信号。
存在更多类型的传感器，它们在各个行业中的用途各不相同。还可以根据企业的独特需求设计定制传感器，特别是当企业需要液位传感器来检测特定物质或化学品时。但是，无论使用哪种类型的传感器，都必须了解如何在一个特定的时间点捕获物联网传感器数据，从而创建一个持续的时间序列数据流。
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，每个数据点都链接到特定的时间点（或秒）。了解特定数据点如何随时间变化是许多统计和业务分析的基础。例如，相对湿度和温度随时间变化的组合有助于决定我们所认为的“天气”。
每次在网络中执行操作时，都会创建日志，用户可以通过日志跟踪操作发生后的唯一活动。即使是经济数据等事物在技术上也是时间序列数据点，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
关于时间序列数据和传感器数据之间的差异存在相当多的混淆。当您考虑各种类型的传感器数据以及它们的使用方式，以及传感器可以在单个时间点捕获物理世界中的变化这一事实时，很快就会清楚传感器数据是时间序列数据。
传感器捕获的这些关键数据点在经过一段时间的分析后最有价值，可以提供可用于制定决策或推动其他业务逻辑步骤的信息。这种类型的复杂数据结构是物联网交互的要求，在物联网交互中，设备可以配备 UID（唯一标识符）以直接通过网络传输大量数据。
产生、捕获和传输的数据量可能非常庞大，这使其成为组织面临的下一个大数据挑战之一。分离有价值的数据点以在噪声中找到信号将仍然是未来几年数据科学家关注的关键问题。
如何减少传感器数据分析的噪声
数据方面的一个考虑因素是如何忽略任何异常值或噪声，并突出有意义的状态变化或输出变化。减少任何传感器系统中的噪声可以使您在传感器数据中获得更高的保真度，从而有助于降低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查看数据点，执行分析以更快地检测和识别异常。
即使有先进的人工智能工具可用，开发人员仍然需要快速、方便和安全地访问日志、指标和事件。从头开始重建这种类型的应用程序对于单个开发人员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定程度的不确定性，如果没有某种翻译工具来帮助使传感器数据可以在云网络和企业网络之间移植，那么这种不确定性对于开发人员来说是不可接受的。
随着传感器数据被用于为全球各地的行业和客户体验提供动力，开发人员可以为一些最棘手的编程挑战提供创造性的解决方案——但这只有在他们的目标数据点可访问且安全的情况下才有可能。
专门构建的时间序列数据库 InfluxDB 对于广泛的潜在用例来说是无价的，包括 IIoT、网络监控 和 应用程序监控（跨行业的用例示例可以在此处找到）。
凭借跨系统的实时可见性，开发人员可以构建利用每分钟生成的丰富传感器数据的结构，并且限制更少。准备好了解有关 InfluxDB 的更多信息，并了解这种革命性的工具如何帮助显着提高时间序列数据的速度、安全性和可移植性？
通过注册 免费的 InfluxDB Enterprise 在线试用（允许您在本地或云端运行 InfluxDB）开始使用 InfluxData。或者，快速、无服务器的 InfluxDB Cloud（托管数据库即服务）在可扩展性方面具有完全弹性，为开发人员提供了一种易于使用的服务，并具有开放的 API 以方便使用。InfluxDB 和 Telegraf（插件驱动的服务器代理）可以一起用于从 物联网传感器、数据库和其他系统收集数据。
常见问题
传感器数据的示例有哪些？
传感器可以配备仪器来跟踪各种数据点，但最常见的包括温度、湿度、压力、接近度、速度、旋转、光照以及气体或化学物质水平。
传感器如何收集数据？
传感器使用他们板载的任何仪器，都能够观察物理量的环境，并将该数据转换为信号。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。
传感器收集什么类型的数据？
根据传感器旨在跟踪的内容，它可以收集度数、百分比、分钟、英寸、化学水平或几乎任何你能想到的其他形式的数据。如果物理世界中的某些东西可以测量，则可以设计和配备传感器来收集有关它的数据。
如何读取 O2 传感器实时数据
最好的传感技术具有实时数据功能，这意味着它会在接收到数据时实时中继数据。要读取 O2 传感器实时数据，您首先需要建立正常行为的边界或标记。如果数据超出正常范围，您就会知道存在问题。例如，当空气/燃料混合物处于平衡点时，氧气传感器倾向于产生 0.45 伏电压，但当燃料混合物过浓时，可能会产生高达 0.90 伏电压。
