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数据的挖掘与融合
从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，数据模型设计，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及到各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因此怎样合理、有效的整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。结合云计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。云计算为物联网提供了一种新的计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露等棘手问题。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化成本并大大提高了数据中心的效率。
物联网终端采集数据、把数据传输给服务器、服务器存储和处理数据、把数据展示给用户。
例如共享单车，正向过程是：单车获取GPS位置数据、通过2G网络上报给服务器、服务器记录单车位置信息、用户在APP端查看单车位置。反向过程是：用户向服务器发出开的要求、服务器通过2G网络把开指令下发给单车，单车执行开指令。
大大小小的物联网应用，都是基于正向数据采集和反向指令控制这两个流程来实现的。
网关可以预处理和过滤由传感器/设备生成的数据，以减少传输，处理和存储要求。
高延迟
时间对于某些IoT应用来说可能至关重要;传感器/设备无法将数据传输到云端，并在采取行动之前等待获得响应。对于医院领域的生命情况或汽车等快速移动的物体，这是真的。
通过处理网关上的数据并在本地发出命令可以避免更高的延迟。然而，IoT应用中的许多传感器/设备太小，电池太低，无法进行处理。
网关可以通过在网关本身而不是在云中执行处理来减少时间关键应用程序的延迟。
