物联网（IoT）现已开端部下施行，估计未来几年将有数百亿个节点投入运转。随同这些节点的快速推出和广泛运用，其主要用处之一是监测多种重要环境参数，如温度、空气湿度、一氧化碳含量等。经过剖析收集的数据，可以做出恰当的决议计划，并确定要采纳的举动。咱们以一个化工厂为考虑方针，假如烟囱中某种气体含量排出超越设定阈值，则或许需求下降其时的工艺活动水平。或许，假如这或许是一个长期趋势的痕迹，则需求加以处理，或许所运用的加工设备需求保护，或许已达到寿数周期的结尾，应该彻底替换。
重要的是需求找到一种有用办法，对集成到 IoT 节点网络中的传感器设备继续收集的很多数据进行深入剖析，然后发动恰当的回应，但这些并非易事。在面临只要来自少量节点的数据时，或许不会带来多大应战，但假如需求考虑工业操控或环境监测体系中的巨大数量传感器，状况则彻底不同，这相同适用于各种或许的环境监测，如智能家居/修建、工厂自动化、农业、智能城市等。
为了最大极限地进步功率和坚持尽或许短的呼应时刻，有必要施行一种自动化的决议计划进程，这将要求选用更高档的算法。假如考虑到或许触及IoT节点的肯定巨大数量，只是在数据库上树立和存储一组规矩，然后穿插引证这些规矩来处理收到的数据根本无效，这样的装备或许很快就会捉襟见肘。因而，需求采纳一种更高档但又精简的办法。
一些人判定Rete算法是处理该问题的要害。Rete算法最早是在20世纪70年代末开发，现已广泛用于很多商业事例，这种算法的中心方针是供给一种形式匹配机制（pattern matching mechanism），由此可以快速将很多形式数据（例如IoT网络现在开端生成的数据）与包含许多不同方针的数据库进行比较。这样可以防止数据迭代，在整个进程中，特定形式的状况将保存在存储器。这样做的结果是，没有必要重复回到曾经选用的规矩，然后加快了整个进程，使其比其它竞赛办法愈加高效。
UrsaLeo公司依据云的剖析软件 可以经过与Silicon Labs 的Thunderboard 2传感器模块和树莓派 3B+（Raspberry Pi 3B+）（预装有 Yocto Linux）一同运转来施行上述战略，它选用树型规矩架构进行形式匹配，而不是屡次引证查找表，然后对收集的数据进行处理。这样可保证做出更正确的决议计划，而不会给体系增加不必要的推迟。自界说显现面板可以显现已编译数据集，也可以拜访和设置触发以提示操作人员，并可以在产生某些事情时进行人工干预。
经过运用直观的依据视觉的修改东西，可以树立一组彻底符合特定运用需求的规矩。每逢接收到音讯时，可以设置触发，相反，也可以设定为在指守时刻段内未收到音讯，相同也可以发动触发。或许，为了进行长时刻的监控，可以设定为守时发动触发（一小时、一天或一周后）。也可以界说地舆围栏规矩（geo-fencing rule）：当运动节点移动到给定区域时触发。这种技能可用于将叉车坚持在工厂车间的指定范围内，或用于车队办理和家畜盯梢等运用。此外，假如收集的数据值反常（例如数据值坚持不变，或永久为零），则表明传感器或许作业不正常，然后可以做出符号，以便指使工程师到现场进行任何必要的修理。
Thunderboard 2 模块可以从已集成的很多传感器中获取环境数据信息，包含环境光、空气质量、气压、相对湿度和温度等，还可以增加气体检测功用。该模块包含一个6轴惯性传感器（用于空间定位）和一个霍尔效应传感器（用于地舆定位），随附的树莓派板可作为IoT网关（直接与Google云渠道端接）。由此，一切经过编译的数据经过无线（Wi-Fi）或有线（以太网）衔接传输回云端。依据运用场景，硬件可由USB或运用锂离子电池供电。
这儿选用的树型架构意味着该体系彻底可扩展，可以处理网络中任何或许数量的IoT节点衔接，而不是局限于必定数量的节点。因而，每秒将或许需求处理数十万个事情/警报。即使选用中型服务器，体系每秒也能处理 50万条音讯，假如运用高容量服务器，则可以处理100～200万条音讯。
经过结合运用高度优化的支撑云的硬件和杰出的算法，处理IoT数据的方法将可以比现在愈加高效，愈加节省时刻，这将促进IoT布置的晋级，使其可以支撑数十万个互连节点，然后可以跨过许多不同的职业范畴来完成该技能带来的真实优势。
图 1：UrsaLeo IoT 硬件，包含一个Thunderboard 2 模块和树莓派 3B+。
