发表于2024-12-25
本书以JavaScript全栈物联网构建、数据面分析为主线,以实操推进,涵盖必要基础知识、架构、数据收集到展示、接入层开发、生物芯片、安全等核心技术,共三篇,11章内容。
第一篇是基础篇(第1~2章),主要讲解:① 物联网进化的方向、以数据为核心的本质;② JavaScript作为端到端物联网解决方案的可行性;③ Node.js基础以及关键技术,包括V8引擎、非阻塞I/O、事件循环与包管理,以及Node.js微服务构架设计。
第二篇是数据篇(第3~7章),主要讲解使用JavaScript完成物联网实时数据收集、存储、处理、分析、展示交互与安全的数据面技术与实践,穿插各种实用平台/框架的构建或者利用,逐步带领读者打造实时的物联网数据流收集与处理平台,并讲解如何利用深度学习算法等热点技术,同时涵盖物联网协议与互联网协议的互联互通。
第三篇是实战篇(第8~11章),以笔者开源的OpenFPGAduino为核心实际基于JavaScript的物联网开发,涵盖:① 网关节点设计与云服务利用;② 以物联网生物芯片实验测试系统为例,介绍子系统设计与整合。③ 物联网大数据系统设计,重点介绍数据的汇总与分析系统,以及基于日志的异常检测以及网络安全防护系统。
李知周(加照片),曾在国际知名投资银行从事基于大数据与机器学习的网络安全和交易监管的开发及数据分析工作,4年思科软件研发工程师经历,中国科学院微系统与信息技术研究所博士,发表过多篇机器学习相关EI SCI学术论文,拥有多项国际国内专利,物联网早期创业者与创客。擅长物联网网络设备软硬件研发,大数据分析与机器学习研发,熟练掌握多种开发语言(包括C、JavaScript、Java、Scala、Verilog),掌握端到端的网络系统架构与设计。开源物联网硬件项目OpenFPGAduino的发起者和维护者:https://github.com/OpenFPGAduino/OpenFPGAduino。
序一
序二
前言
第一篇 基础篇
第1章 物联网系统基础 2
1.1 万物互联与互联网进化论 3
1.2 物联网的核心数据的流动 4
1.2.1 现代物联网的对称性 4
1.2.2 现代物联网的IP化 4
1.3 端到端物联网解决方案 5
1.3.1 JavaScript老树新花 5
1.3.2 物联网节点JavaScript开发 6
1.3.3 物联网客户端JavaScript开发 7
1.4 物联网大数据的必然趋势 9
1.5 物联网机器学习的必然趋势 11
1.6 本章小结 12
第2章 Node.js基础 14
2.1 标准库 14
2.1.1 简单模块定义和使用 15
2.1.2 标准库API编程 16
2.1.3 标准库console模块 18
2.2 V8引擎 22
2.2.1 编译执行 23
2.2.2 垃圾回收 24
2.3 非阻塞式I/O 25
2.4 事件循环 27
2.5 包管理器NPM 30
2.5.1 包结构 31
2.5.2 包管理 33
2.6 Node.js开发环境 34
2.7 微服务架构 35
2.8 本章小结 37
第二篇 数据篇
第3章 基于JavaScript物联网数据收集 40
3.1 嵌入式系统特点 40
3.1.1 高集成度 40
3.1.2 资源受限 41
3.1.3 长寿命 42
3.1.4 环境苛刻 42
3.2 实时数据收集 43
3.2.1 强实时任务 44
3.2.2 准实时任务 44
3.2.3 弱实时任务与最终实时任务 45
3.2.4 时延、抖动与吞吐量 46
3.3 Node.js物联网节点开发 49
3.3.1 内存分配与优化 50
3.3.2 延时测量与性能优化 58
3.3.3 Node.js 跨语言调用 60
3.3.4 Node.js 物联网通信协议开发 61
3.3.5 Node.js代码远程部署与更新 65
3.3.6 Node.js 服务发现 70
3.4 IoT.js物联网节点开发 73
3.5 Espruino的物联网节点开发 75
3.6 本章小结 76
第4章 基于JavaScript数据存储与处理 77
4.1 大数据基础 77
4.1.1 指数增长 77
4.1.2 水平扩展 79
4.1.3 MapReduce 80
4.1.4 高可用性 82
4.1.5 模式可复制 83
4.2 大数据实时处理 84
4.2.1 时间序列 84
4.2.2 Lambda架构 85
4.2.3 JavaScript物联网实时数据处理 88
4.3 Kafka大数据消息总线 89
4.3.1 消息总线 90
4.3.2 Kafka集群 91
4.3.3 数据存储 95
4.3.4 高可用性 98
4.3.5 连接器 98
4.3.6 JavaScript Kafka 数据收发 100
4.3.7 Kafka即服务 101
4.4 Spark大数据处理平台 104
4.4.1 HDFS 105
4.4.2 RDD 107
4.4.3 变换与动作 108
4.4.4 DAG调度器 110
4.4.5 数据帧 111
4.4.6 流处理 113
4.4.7 EclairJS JavaScript大数据处理 113
4.5 ElasticSearch大数据索引平台 116
4.5.1 JSON文档 117
4.5.2 模板与映射 118
4.5.3 确切值与全文文本 120
4.5.4 Lucene引擎与倒排索引 121
4.5.5 分片与副本 122
4.5.6 RESTful接口的JavaScript编程 122
4.6 本章小结 125
第5章 基于JavaScript物联网数据分析 126
5.1 人工智能与机器学习 126
5.1.1 监督学习 128
5.1.2 强化学习 134
5.2 深度学习 138
5.2.1 多层感知器网络 139
5.2.2 卷积神经网络 145
5.2.3 递归神经网络 149
5.2.4 大规模深度学习 152
5.3 深度学习物联网数据分析 155
5.3.1 基于卷积神经网络的物联网视频监控物体识别 155
5.3.2 基于Q深度学习的物联网扫地机器人 156
5.4 本章小结 158
第6章 基于JavaScript物联网数据展示与交互 159
6.1 物联网网页应用开发 159
6.1.1 HTML 160
6.1.2 CSS 165
6.1.3 本地数据存储 170
6.1.4 AJAX 171
6.1.5 WebSocket 174
6.1.6 多媒体 176
6.1.7 数据可视化 179
6.2 Angular.js网页应用开发 186
6.2.1 单页应用 187
6.2.2 MVC设计模式 189
6.2.3 双向绑定 191
6.2.4 依赖注入 192
6.2.5 URL路由 193
6.3 Ionic移动应用开发 195
6.3.1 Cordova 196
6.3.2 UI组件 197
6.3.3 Ionic集成开发环境 199
6.3.4 物联网单页应用程序 201
6.4 本章小结 205
第7章 基于JavaScript物联网数据安全 206
7.1 物联网的安全挑战 206
7.1.1 未来已经来临 206
7.1.2 早期物联网安全 207
7.1.3 现代物联网安全 208
7.2 攻击表面与安全防护 209
7.2.1 设备安全 210
7.2.2 网络安全 211
7.2.3 数据安全 213
7.3 安全猎手与击杀链 215
7.3.1 基于大数据的物联网安全监控系统设计 216
7.3.2 物联网安全监控系统击杀实战 219
7.4 JavaScript物联网数据安全 221
7.4.1 JavaScript程序漏洞扫描 221
7.4.2 JavaScript网络传输加密 222
7.4.3 JavaScript实现访问控制 225
7.5 本章小结 227
第三篇 实战篇
第8章 物联网智能网关系统开发 230
8.1 物联网智能网关 230
8.2 开源硬件OpenFPGAduino 231
8.2.1 开源硬件简介 232
8.2.2 OpenFPGAduino硬件设计 234
8.2.3 OpenFPGAduino软件设计 235
8.3 Node.js物联网系统开发 236
8.3.1 Arduino.js网络系统 237
8.3.2 Express HTTP服务 237
8.3.3 微服务架构 238
8.3.4 数据库微服务 242
8.3.5 服务发现 244
8.3.6 物联网协议转换 246
8.3.7 硬件访问 248
8.3.8 硬件仿真 252
8.3.9 Mocha集成测试 254
8.4 FPGA实时性系统开发 256
8.4.1 FPGA简介 256
8.4.2 Qsys总线 257
8.4.3 内核空间驱动 259
8.4.4 用户空间驱动 260
8.4.5 FPGA在线应用配置 261
8.5 本章小结 262
第9章 物联网云管理与开发环境 264
9.1 云计算与云服务 264
9.1.1 虚拟化 265
9.1.2 容器化 266
9.2 物联网云服务 272
9.3 基于HTML的嵌入式软件开发环境 274
9.4 基于Blockly的云软件开发环境 275
9.5 基于Docker与云存储的云开发编译部署环境 280
9.6 基于Yeelink云的物联网远程管理与控制 285
9.7 基于Plot.ly数据可视化云服务 288
9.8 基于听云物联网运维服务 289
9.9 本章小结 291
第10章 物联网生物芯片实验测试系统 292
10.1 生物芯片测试平台 292
10.2 生物芯片测试平台总体设计 294
10.3 平台电源与机箱系统设计 296
10.4 控温控湿度平台系统设计 298
10.5 实验试剂注射进样系统设计 302
10.6 高精度三轴移动定位系统设计 304
10.7 显微镜图像监控系统设计 309
10.8 物联网实验自动化控制系统设计 309
10.9 本章小结 312
第11章 物联网大数据分析系统 313
11.1 物联网大数据平台 313
11.1.1 物联网络三层架构 315
11.1.2 物联网大数据信息处理平台设计 316
11.2 物联网数据汇聚 319
11.2.1 物联网MQTT Kafka网桥 319
11.2.2 物联网数据平面Kafka聚合网关管理 322
11.2.3 物联网控制平面ZooKeeper节点管理 323
11.3 物联网数据清洗 324
11.3.1 抽取变换加载 325
11.3.2 一致性检查 326
11.3.3 重复数据去除 327
11.4 物联网数据统计分析与机器学习 334
11.4.1 统计分析与机器学习 335
11.4.2 基于Spark批处理统计分析 335
11.4.3 基于Kappa架构实时统计分析 336
11.4.4 在线机器学习 338
11.4.5 基于RLS的异常检测 339
11.5 物联网日志异常检测与监控系统设计 341
11.5.1 物联网日志分析 341
11.5.2 LogStash日志收集与解析 342
11.5.3 ElasticSearch日志存储与索引 344
11.5.4 Kibana日志可视化 344
11.5.5 日志异常检测与告警 346
11.6 物联网数据安全日志机器学习系统设计 350
11.6.1 攻击指纹DGA 351
11.6.2 DGA应用实例DNS隧道 353
11.6.3 自然语言处理 355
11.6.4 深度学习识别DGA 358
11.7 本章小结 364
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