物联网(IoT)技术的发展日新月异，为专业开发者提供了创建激动人心的、可扩展的IoT解决方案的机会。随着技术的进步，设计物联网设备变得越来越复杂。本文将讨论物联网设计的一些考虑因素，以及如何利用英特尔®处理器构建一个健壮的网络。
物联网设备的设计实践正在发生变化。过去，开发者通常远程监控流程，但现在能够实时控制它们。这种变化导致了物联网网络复杂性的增加。对于依赖互联网访问的物联网设备来说，这可能导致网络路径到云服务器时出现几个挑战：高延迟、低带宽和可靠性下降。
这些趋势导致了物联网网络中的新拓扑结构，例如雾计算（位于云层之下的网络层）。将云元素部署得更接近网络边缘（甚至现场）可以减少延迟，同时防止带宽瓶颈。为了实现这些目标，边缘网络和雾计算需要高性能的计算资源，以及高速存储和网络。
物联网面临的挑战是双重的：
英特尔提供了广泛的处理器产品，使物联网设计者能够扩展硬件和软件以满足这些设计目标（灵活、可扩展和可靠）。这些处理器家族中的许多还集成了GPU，提供了额外的处理资源。
早期的大数据架构基于具有网络能力的传感器。这些传感器访问互联网，并将数据传输到云应用程序，以便稍后检索和分析。
当前的物联网架构已经发展成能够近乎实时转发数据（以生成基于事件的响应）或作为传感器-执行器网络的网络。
传感器是检测或测量物理属性（如温度、湿度、光线等）的设备。控制器从传感器接收输入并启动动作。这些动作通常包括使用执行器或执行器来调整或维持特定过程的期望输出。例如，基于传感器的植物浇水系统。湿度传感器测量土壤的水分饱和度，如果该水平低于某个阈值，控制器就会启动一个动作来打开水阀。
图2展示了当物联网网络变得更加复杂时，延迟成为一个重要问题（特别是传感器-执行器实时数据模型）。物联网设计必须考虑两件事：1) 快速进展的传感器网络；2) 作用于网络的系统。将雾架构集成到现有的物联网网络中有助于减少延迟问题，将云元素更接近边缘！
随着物联网的发展和更复杂的应用程序的设计，整个端到端的物联网链将需要更多的计算资源，同时仍然需要优化功耗。这种对处理能力的需求不断增长，意味着设计者需要为未来的软件升级预留一些额外的空间。
将云元素迁移到边缘网络或局域网（图3）相应地减少了网络延迟。实时数据路径到现场数据中心绕过了接入网络，并带来了局域网的带宽和可靠性优势。
随着网络复杂性的增加以及对物联网需求的增长，复杂的网络栈呈指数级增长。现在网络栈不仅需要担心物联网协议，还必须考虑安全性、加密和处理额外任务的独立处理器。
在规划物联网网络架构时，考虑网络的下游处理非常重要。例如，考虑一个智能建筑，其中传感器与照明设备相连。该设备可能是一个更大的建筑应用程序的一部分。智能建筑也可能是一个智能城市网络的一部分。在这种情况下，需要考虑数据不仅在本地传递，而且还被传输到一个更大的建筑网络，最终传输到一个更大的城市网络。
随着传感器的复杂性增加和它们的应用变得更加广泛，确保处理器能够满足额外的需求（即，不仅仅是网络连接性）变得越来越重要。现在，越来越多的大型数据集正在与传感器通信。使用GPIO或模拟连接的数字传感器现在有大量的数据需要实时运行和管理。在系统设计中扩展独立的微控制器和总线接口以满足应用程序需求非常重要。例如，随着激光雷达、雷达、超声波和视频（视觉）传感器的增加，将需要雾节点或边缘计算以跟上实时计算应用程序。
当前或未来的物联网系统设计中应该考虑自主控制和自适应学习控制系统。自主系统的实施变得越来越普遍。能够为未来使用扩展设计就像在设计中提供解决方案一样有利，因为新兴技术继续发展。智能家居、联网汽车、人工智能和嵌入式深度学习即将进入市场。
英特尔提供了四个处理器家族，使得实现低延迟、高带宽和增加的可靠性成为可能，同时不增加功耗或影响性能。物联网是一个快速增长的复杂系统，有许多设计考虑因素，如延迟问题或ISP瓶颈。这些都可以利用英特尔®处理器来解决。将大数据计算迁移到边缘（和局域网雾节点内）增加了现场计算资源，提高了传感器能力，释放了带宽，并提高了物联网网络的可靠性。