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    使用MASA全家桶从零开始搭建IoT平台(六)使用规则引擎实现告警通知

    数据的挑战: 物联网的发展带来了海量的数据。这些数据来源多样,格式不一,处理起来十分复杂。同时,物联网中的设备数量庞大,需要设备间进行高效的协同和管理,这也对数据处理提出了更高的要求。如何从这些复杂的数据中提取有价值的信息,成为了一个重要的问题。在传统的IoT平台中,规则引擎通常是通过编程方式进行配置和管理的,需要专业的开发人员参与。然而,这种方式存在一些挑战和限制。 首先,编写和维护规则的过程相对复杂,需要深入了解编程语言和IoT平台的技术细节。这使得规则的创建和修改过程变得耗时且容易出错。 其次,对于非技术专业人员来说,参与规则编写和管理可能存在一定的门槛,限制了规则引擎的使用范围。 因此,引入可视化规则引擎成为解决这些问题的关键。它通过图形化界面和直观的操作方式,使非技术人员也能够轻松创建、管理和修改规则。它将规则的定义和配置过程可视化,使得规则引擎的使用变得更加灵活、高效且易于理解。通过可视化规则引擎,用户可以直接在界面上定义规则的条件和动作,而无需编写复杂的代码。这样一来,IoT平台的开发和维护变得更加简化和普及化。

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    在 ASP.NET Core 中使用 AI 驱动的授权策略限制站点访问

    ASP.NET Core 引入声明授权机制,该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问,具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中,即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460),我提出了一个基于策略的模型,用于将授权逻辑与基础用户角色分离,并展示了在检测到未经授权的入侵时,如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中,我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流,并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。

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    【IoT迷你赛】腾讯物联TencentOS tiny上云初探

    2017年中旬曾写过一篇关于物联网平台的文章《微软最完善,百度最“小气” 看微软阿里百度三大物联网云平台对比》。现在已经过去两年了,物联网的格局又发生了不少的变化。不过针对腾讯来说,其物联网平台发轫的时间绝不算晚,基本就是伴随“智能硬件”而崛起的,早在2014年就发布了“QQ物联●智能硬件开放平台”和“微信硬件平台”。不过这和我心目中的那个“物联网平台”还是有些差别的,直到2019年五月腾讯在数字生态大会上,正式发布了物联网开发者社区平台-- Tencent Things Network(“旨在面向开发者提供开放的IoT网络服务,社区门户、以及微信小程序、IoT Explorer、IoT Hub等服务集成能力,从而帮助开发者快速创建丰富的物联网行业应用。”),才感觉腾讯终于在物联网领域真正发力了。

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