物聯網應用層利用經過分析處理的感知數據，為用戶提供不同類型的特定服務，其主要功能包括對采集數據的匯集、轉換、分析，以及用戶層呈現的適配和事件觸發等。網絡層傳送過來的數據在這一層進入各 類信息系統進行處理，通過各種設備解決數據處理和人機交互問題。

信息的采集，由于從末梢結點獲取的是大量的原始數據，這些原始數據對于用戶來說只有經過轉換、篩選和分析處理后才有實際價值；

這些有實際價值內容的應用服務器，根據用戶不同的呈現設備來完成信息呈現的適配，并根據用戶的設置觸發相關的通告信息。同時，當需要完成對末梢結點的控制時，應用層還可完成控制指令的生成和指令的下發控制。應用層按功能可劃分為智能處理層和應用接口層兩個子層。

（1）智能處理層。以數據為中心的物聯網，其核心功能是對感知數據的智能處理，包括對感知數據的存儲、查詢、分析、挖掘、理解，以及基于感知數據的決策和行為控制。物聯網的價值主要體現在對海量數據的智能處理與智能決策水平上。

智能處理利用云計算、數據挖掘、中間件等實現感知數據的語義理解、推理和決策。智能處理層對下層（網絡層）的網絡資源進行認知，進而達到自適應傳輸的目的；對上層（應用接口層）提供統一的接口與虛擬化支撐。虛擬化包括計算虛擬化和存儲資源虛擬化等。智能決策支持系統是由模型庫、數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）、數據挖掘及交互接口集成在一起的。

智能處理層主要包括：

①數據庫。為適應物聯網數據的海量性、多態性、關聯性及語義性等特點的需求，在物聯網中主要使用關系數據庫和新興數據庫系統。

②海量信息存儲。海量信息早期采用大型服務器存儲，基本上是以服務器為中心的處理模式，使用直連存儲（DAS），存儲設備（包括磁盤陣列、磁帶庫、光盤庫等）作為服務器的外設使用。隨著網絡技術的快速發展，服務器之間交換數據或向磁盤庫等存儲設備備份時，都需要通過局域網進行，此時主要應用網絡附加存儲（NAS）技術來實現網絡存儲：但這將占用大量的網絡開銷，嚴重影響網絡的整體性能。

③數據中心。數據中心不僅包括計算機系統和配套設備（如通信/存儲設備），還包括冗余的數據通信連接、環境控制設備、監控設備及安全裝置，這樣通過高度的安全性和可靠性提供及時、持續的數據服務，可為物聯網應用提供良好的支持。

④搜索引擎。Web搜索引擎是一個能夠在合理響應時間內，根據用戶的查詢關鍵詞，返回一個包含相關信息的結果列表服務的綜合體。傳統的Web搜索引擎是基于查詢關鍵詞的，對于相同的關鍵詞，會得到相同的查詢結果；而物聯網時代的搜索引擎必須從智能物體角度思考搜索引擎與物體之間的關系，主動識別物體并提取有用信息。

⑤數據挖掘。物聯網需要對海量的數據進行更透徹的感知，要求對海量數據進行多維度整合與分析，更深入的智能化需要普適性的數據搜索和服務，需要從大量數據中獲取潛在有用的且可被人理解的模式，其基本類型有關聯分析、聚類分析、演化分析等，這些需求都使用了數據挖掘算法。

（2）應用接口層。物聯網應用涉及面廣，涵蓋業務需求多，其運營模式、應用系統、技術標準、信息需求、產品形態均不相同，需要統一規劃和設計應用 系統的業務體系結構，才能滿足物聯網全面實時感知、多業務目標、異構技術融合的需要。

應用接口層的主要任務就是將智能處理層所提供的數據信息，按照業務應用需求，采用軟件工程方法，完成服務發現和服務呈現，包括對采集數據的匯聚、轉換、 分析，以及用戶層呈現的適配和事件觸發等。

應用接口層是物聯網與用戶（包括組織機構、應用系統、人及物品）的能力調用接口，包括物聯網運營管理平臺、行業應用接口、系統集成、專家系統等， 用于支撐跨行業跨系統之間的信息協同、共享、互通。除此之外，應用接口層還可以包括各類用戶設手機）、客戶端、瀏覽器等，以實現物聯網的智能應用。

應用接口層是物聯網發展的體現。目前，物聯網的應用領域主要包括綠色農業、工業監控、公共交通、公共安全、城市管理、遠程醫療、智能家居、智能交通和環境監測等。

在這些應用領域均已有成功的嘗試，某些行業已經積累了很好的應用案例。物聯網應用系統的特點是多樣化、規模化和行業化，為了保證應用接口層有條不紊地交換數據，需要制定一系列的信息交互協議。應用接口層的協議一般由語法、 語義與時序組成。

其中，語法規定智能處理過程的數據與控制信息的結構和格式;語義規定需要發出什么樣的控制信息，以及完成什么動作與響應;時序規定事件實現的順序。對于不同的物聯網應用系統，應制定不同的應用接口層協議。例如，智能電網應用接口層的協議，與智能交通應用接口層的協議不可能相同。通過應用層接口協議，實現物聯網的智能服務。

物聯網是一個十分復雜而又龐大的系統，其體系結構是影響未來發展應用的關鍵所在，因此需要分階段、有計劃地開展深入的科學研究。

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