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作为互联网技术的进化，物联网开发并非孤立的技术栈，而是向上承接了互联网，向下统领了嵌入式硬件开发的一个承上启下的全栈开发技术。
虽然我们并不能预测物联网技术栈最终的样子：统一的开发语言是Javaｓｃｒｉｐｔ还是Python亦或者其他编程语言；HTTP、WebSockets、MQTT、CoAP等协议谁会是最后的赢家，并且随着物联网的不断进化，甚至我们可能都无法预测其最终形态，也许根本就没有一个最终的形态。但是，我们仍然可以看清物联网发展的轨迹与必然趋势——开发技术栈必然向全栈化方向发展。
互联网的核心是数据的流动，数据的流动为我们带来了难以想象的价值，而物联网又将这一核心推到了更高的高度，打破了互联网原有的边界让千千万万节点设备中的数据流动了起来。全栈化的开发正是顺应了这种趋势，打破了在开发层面中那些阻碍数据流动的技术壁垒，将芯片、嵌入式、网络、大数据、人工智能、信息安全等诸多领域纳入到物联网的全栈开发中来，实现端到端的完整解决方案，真正实现数据的流动并让数据为人类服务，让我们以更高效更智慧的方式来发掘数据的价值，实现数据的价值。
典型的物联网架构
数据由客户端A发送到服务端，客户端B再从服务端获取A的数据，如此便算是完成了一个回路。而物联网架构则稍微麻烦了一些，多了一个层级，便多了一个步骤。
硬件层上的微控制器通过直连的方式，采集各式各样的数据，比如温度、湿度等。而受限于微控制器的成本、环境条件等因素，它可能无法直接连接到互联网。因此，需要连接到一些额外的联网设备才能实现。
而这些联网设备，会负责处理来自各个硬件设备的数据，并将其上传至服务器。同时，它会提供一个无线（如蓝牙、红外、ZigBee）接口作为数据的入口。因此，这一层级需要有更好的数据处理能力，并且它应该要可以快速开发。因为这些设备主要做的是协调工作，我们习惯于将其称为“协调层”。
物联网系统在存储上，采用NoSQL作为存储介质会有更大的优势。一般来说，物联网系统的数据都是写入远远多于读取的场景。与此同时，由于设备的种类繁多，不可能为每一类设备创建表；或者考虑到大量设备的特性，来建立一个通用的表，但在未来这样的表可能仍不适用。
因此，对于物联网数据来说，选用诸如MongoDB这一类的NoSQL数据库，有这么一些优点：
1.灵活性。采用非结构化的数据模型，可以存储和处理任何结构的数据；
2.支持水平扩展。NoSQL数据库的分布式存储架构，带来了优秀的水平扩展性；
3.实时数据分析。如MongoDB可以通过丰富的索引和查询支持，包括二次、地理空间和文本搜索索引，聚合框架和本地MapReduce，可以针对传感器数据就地运行报告分析。
一个典型的物联网应用的数据传输过程中是这样的：
1.对设备进行鉴权；
2.转换、存储设备的数据；
3.广播通知其他监听此设备数据的服务；
4.后台查询数据；
5.分析数据（AI）；
6.可视化数据。
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