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作者簡介
目次
商品簡介
本書內容包括：物聯網系統基礎；Node.js基礎；基於JavaScript物聯網數據收集；基於JavaScript數據存儲與處理；基於JavaScript物聯網數據分析；基於JavaScript物聯網數據展示與交互；基於JavaScript物聯網數據安全；物聯網智能網關系統開發；物聯網雲管理與開發環境；物聯網生物芯片實驗測試系統等。
作者簡介
李知周，物聯網早期創業者與創客。
目次
Contents·目錄
本書讚譽
序一
序二
前言
第一篇 基礎篇
第1章 物聯網系統基礎 2
1.1 萬物互聯與互聯網進化論 3
1.2 物聯網的核心數據的流動 4
1.2.1 現代物聯網的對稱性 4
1.2.2 現代物聯網的IP化 4
1.3 端到端物聯網解決方案 5
1.3.1 JavaScript老樹新花 5
1.3.2 物聯網節點JavaScript開發 6
1.3.3 物聯網客戶端JavaScript開發 7
1.4 物聯網大數據的必然趨勢 9
1.5 物聯網機器學習的必然趨勢 11
1.6 本章小結 12
第2章 Node.js基礎 14
2.1 標準庫 14
2.1.1 簡單模塊定義和使用 15
2.1.2 標準庫API編程 16
2.1.3 標準庫console模塊 18
2.2 V8引擎 22
2.2.1 編譯執行 23
2.2.2 垃圾回收 24
2.3 非阻塞式I/O 25
2.4 事件循環 27
2.5 包管理器NPM 30
2.5.1 包結構 31
2.5.2 包管理 33
2.6 Node.js開發環境 34
2.7 微服務架構 35
2.8 本章小結 37
第二篇 數據篇
第3章 基於JavaScript物聯網數據收集 40
3.1 嵌入式系統特點 40
3.1.1 高集成度 40
3.1.2 資源受限 41
3.1.3 長壽命 42
3.1.4 環境苛刻 42
3.2 實時數據收集 43
3.2.1 強實時任務 44
3.2.2 准實時任務 44
3.2.3 弱實時任務與最終實時任務 45
3.2.4 時延、抖動與吞吐量 46
3.3 Node.js物聯網節點開發 49
3.3.1 內存分配與優化 50
3.3.2 延時測量與性能優化 58
3.3.3 Node.js 跨語言調用 60
3.3.4 Node.js 物聯網通信協議開發 61
3.3.5 Node.js代碼遠程部署與更新 65
3.3.6 Node.js 服務發現 70
3.4 IoT.js物聯網節點開發 73
3.5 Espruino的物聯網節點開發 75
3.6 本章小結 76
第4章 基於JavaScript數據存儲與處理 77
4.1 大數據基礎 77
4.1.1 指數增長 77
4.1.2 水平擴展 79
4.1.3 MapReduce 80
4.1.4 高可用性 82
4.1.5 模式可複製 83
4.2 大數據實時處理 84
4.2.1 時間序列 84
4.2.2 Lambda架構 85
4.2.3 JavaScript物聯網實時數據處理 88
4.3 Kafka大數據消息總線 89
4.3.1 消息總線 90
4.3.2 Kafka集群 91
4.3.3 數據存儲 95
4.3.4 高可用性 98
4.3.5 連接器 98
4.3.6 JavaScript Kafka 數據收發 100
4.3.7 Kafka即服務 101
4.4 Spark大數據處理平臺 104
4.4.1 HDFS 105
4.4.2 RDD 107
4.4.3 變換與動作 108
4.4.4 DAG調度器 110
4.4.5 數據幀 111
4.4.6 流處理 113
4.4.7 EclairJS JavaScript大數據處理 113
4.5 ElasticSearch大數據索引平臺 116
4.5.1 JSON文檔 117
4.5.2 模板與映射 118
4.5.3 確切值與全文文本 120
4.5.4 Lucene引擎與倒排索引 121
4.5.5 分片與副本 122
4.5.6 RESTful接口的JavaScript編程 122
4.6 本章小結 125
第5章 基於JavaScript物聯網數據分析 126
5.1 人工智能與機器學習 126
5.1.1 監督學習 128
5.1.2 強化學習 134
5.2 深度學習 138
5.2.1 多層感知器網絡 139
5.2.2 卷積神經網絡 145
5.2.3 遞歸神經網絡 149
5.2.4 大規模深度學習 152
5.3 深度學習物聯網數據分析 155
5.3.1 基於卷積神經網絡的物聯網視頻監控物體識別 155
5.3.2 基於Q深度學習的物聯網掃地機器人 156
5.4 本章小結 158
第6章 基於JavaScript物聯網數據展示與交互 159
6.1 物聯網網頁應用開發 159
6.1.1 HTML 160
6.1.2 CSS 165
6.1.3 本地數據存儲 170
6.1.4 AJAX 171
6.1.5 WebSocket 174
6.1.6 多媒體 176
6.1.7 數據可視化 179
6.2 Angular.js網頁應用開發 186
6.2.1 單頁應用 187
6.2.2 MVC設計模式 189
6.2.3 雙向綁定 191
6.2.4 依賴注入 192
6.2.5 URL路由 193
6.3 Ionic移動應用開發 195
6.3.1 Cordova 196
6.3.2 UI組件 197
6.3.3 Ionic集成開發環境 199
6.3.4 物聯網單頁應用程序 201
6.4 本章小結 205
第7章 基於JavaScript物聯網數據安全 206
7.1 物聯網的安全挑戰 206
7.1.1 未來已經來臨 206
7.1.2 早期物聯網安全 207
7.1.3 現代物聯網安全 208
7.2 攻擊表面與安全防護 209
7.2.1 設備安全 210
7.2.2 網絡安全 211
7.2.3 數據安全 213
7.3 安全獵手與擊殺鏈 215
7.3.1 基於大數據的物聯網安全監控系統設計 216
7.3.2 物聯網安全監控系統擊殺實戰 219
7.4 JavaScript物聯網數據安全 221
7.4.1 JavaScript程序漏洞掃描 221
7.4.2 JavaScript網絡傳輸加密 222
7.4.3 JavaScript實現訪問控制 225
7.5 本章小結 227
第三篇 實戰篇
第8章 物聯網智能網關系統開發 230
8.1 物聯網智能網關 230
8.2 開源硬件OpenFPGAduino 231
8.2.1 開源硬件簡介 232
8.2.2 OpenFPGAduino硬件設計 234
8.2.3 OpenFPGAduino軟件設計 235
8.3 Node.js物聯網系統開發 236
8.3.1 Arduino.js網絡系統 237
8.3.2 Express HTTP服務 237
8.3.3 微服務架構 238
8.3.4 數據庫微服務 242
8.3.5 服務發現 244
8.3.6 物聯網協議轉換 246
8.3.7 硬件訪問 248
8.3.8 硬件仿真 252
8.3.9 Mocha集成測試 254
8.4 FPGA實時性系統開發 256
8.4.1 FPGA簡介 256
8.4.2 Qsys總線 257
8.4.3 內核空間驅動 259
8.4.4 用戶空間驅動 260
8.4.5 FPGA在線應用配置 261
8.5 本章小結 262
第9章 物聯網雲管理與開發環境 264
9.1 雲計算與雲服務 264
9.1.1 虛擬化 265
9.1.2 容器化 266
9.2 物聯網雲服務 272
9.3 基於HTML的嵌入式軟件開發環境 274
9.4 基於Blockly的雲軟件開發環境 275
9.5 基於Docker與雲存儲的雲開發編譯部署環境 280
9.6 基於Yeelink雲的物聯網遠程管理與控制 285
9.7 基於Plot.ly數據可視化雲服務 288
9.8 基於聽雲物聯網運維服務 289
9.9 本章小結 291
第10章 物聯網生物芯片實驗測試系統 292
10.1 生物芯片測試平臺 292
10.2 生物芯片測試平臺總體設計 294
10.3 平臺電源與機箱系統設計 296
10.4 控溫控濕度平臺系統設計 298
10.5 實驗試劑注射進樣系統設計 302
10.6 高精度三軸移動定位系統設計 304
10.7 顯微鏡圖像監控系統設計 309
10.8 物聯網實驗自動化控制系統設計 309
10.9 本章小結 312
第11章 物聯網大數據分析系統 313
11.1 物聯網大數據平臺 313
11.1.1 物聯網絡三層架構 315
11.1.2 物聯網大數據信息處理平臺設計 316
11.2 物聯網數據彙聚 319
11.2.1 物聯網MQTT Kafka網橋 319
11.2.2 物聯網數據平面Kafka聚合網關管理 322
11.2.3 物聯網控制平面ZooKeeper節點管理 323
11.3 物聯網數據清洗 324
11.3.1 抽取變換加載 325
11.3.2 一致性檢查 326
11.3.3 重複數據去除 327
11.4 物聯網數據統計分析與機器學習 334
11.4.1 統計分析與機器學習 335
11.4.2 基於Spark批處理統計分析 335
11.4.3 基於Kappa架構實時統計分析 336
11.4.4 在線機器學習 338
11.4.5 基於RLS的異常檢測 339
11.5 物聯網日誌異常檢測與監控系統設計 341
11.5.1 物聯網日誌分析 341
11.5.2 LogStash日誌收集與解析 342
11.5.3 ElasticSearch日誌存儲與索引 344
11.5.4 Kibana日誌可視化 344
11.5.5 日誌異常檢測與告警 346
11.6 物聯網數據安全日志機器學習系統設計 350
11.6.1 攻擊指紋DGA 351
11.6.2 DGA應用實例DNS隧道 353
11.6.3 自然語言處理 355
11.6.4 深度學習識別DGA 358
11.7 本章小結 364
本書讚譽
序一
序二
前言
第一篇 基礎篇
第1章 物聯網系統基礎 2
1.1 萬物互聯與互聯網進化論 3
1.2 物聯網的核心數據的流動 4
1.2.1 現代物聯網的對稱性 4
1.2.2 現代物聯網的IP化 4
1.3 端到端物聯網解決方案 5
1.3.1 JavaScript老樹新花 5
1.3.2 物聯網節點JavaScript開發 6
1.3.3 物聯網客戶端JavaScript開發 7
1.4 物聯網大數據的必然趨勢 9
1.5 物聯網機器學習的必然趨勢 11
1.6 本章小結 12
第2章 Node.js基礎 14
2.1 標準庫 14
2.1.1 簡單模塊定義和使用 15
2.1.2 標準庫API編程 16
2.1.3 標準庫console模塊 18
2.2 V8引擎 22
2.2.1 編譯執行 23
2.2.2 垃圾回收 24
2.3 非阻塞式I/O 25
2.4 事件循環 27
2.5 包管理器NPM 30
2.5.1 包結構 31
2.5.2 包管理 33
2.6 Node.js開發環境 34
2.7 微服務架構 35
2.8 本章小結 37
第二篇 數據篇
第3章 基於JavaScript物聯網數據收集 40
3.1 嵌入式系統特點 40
3.1.1 高集成度 40
3.1.2 資源受限 41
3.1.3 長壽命 42
3.1.4 環境苛刻 42
3.2 實時數據收集 43
3.2.1 強實時任務 44
3.2.2 准實時任務 44
3.2.3 弱實時任務與最終實時任務 45
3.2.4 時延、抖動與吞吐量 46
3.3 Node.js物聯網節點開發 49
3.3.1 內存分配與優化 50
3.3.2 延時測量與性能優化 58
3.3.3 Node.js 跨語言調用 60
3.3.4 Node.js 物聯網通信協議開發 61
3.3.5 Node.js代碼遠程部署與更新 65
3.3.6 Node.js 服務發現 70
3.4 IoT.js物聯網節點開發 73
3.5 Espruino的物聯網節點開發 75
3.6 本章小結 76
第4章 基於JavaScript數據存儲與處理 77
4.1 大數據基礎 77
4.1.1 指數增長 77
4.1.2 水平擴展 79
4.1.3 MapReduce 80
4.1.4 高可用性 82
4.1.5 模式可複製 83
4.2 大數據實時處理 84
4.2.1 時間序列 84
4.2.2 Lambda架構 85
4.2.3 JavaScript物聯網實時數據處理 88
4.3 Kafka大數據消息總線 89
4.3.1 消息總線 90
4.3.2 Kafka集群 91
4.3.3 數據存儲 95
4.3.4 高可用性 98
4.3.5 連接器 98
4.3.6 JavaScript Kafka 數據收發 100
4.3.7 Kafka即服務 101
4.4 Spark大數據處理平臺 104
4.4.1 HDFS 105
4.4.2 RDD 107
4.4.3 變換與動作 108
4.4.4 DAG調度器 110
4.4.5 數據幀 111
4.4.6 流處理 113
4.4.7 EclairJS JavaScript大數據處理 113
4.5 ElasticSearch大數據索引平臺 116
4.5.1 JSON文檔 117
4.5.2 模板與映射 118
4.5.3 確切值與全文文本 120
4.5.4 Lucene引擎與倒排索引 121
4.5.5 分片與副本 122
4.5.6 RESTful接口的JavaScript編程 122
4.6 本章小結 125
第5章 基於JavaScript物聯網數據分析 126
5.1 人工智能與機器學習 126
5.1.1 監督學習 128
5.1.2 強化學習 134
5.2 深度學習 138
5.2.1 多層感知器網絡 139
5.2.2 卷積神經網絡 145
5.2.3 遞歸神經網絡 149
5.2.4 大規模深度學習 152
5.3 深度學習物聯網數據分析 155
5.3.1 基於卷積神經網絡的物聯網視頻監控物體識別 155
5.3.2 基於Q深度學習的物聯網掃地機器人 156
5.4 本章小結 158
第6章 基於JavaScript物聯網數據展示與交互 159
6.1 物聯網網頁應用開發 159
6.1.1 HTML 160
6.1.2 CSS 165
6.1.3 本地數據存儲 170
6.1.4 AJAX 171
6.1.5 WebSocket 174
6.1.6 多媒體 176
6.1.7 數據可視化 179
6.2 Angular.js網頁應用開發 186
6.2.1 單頁應用 187
6.2.2 MVC設計模式 189
6.2.3 雙向綁定 191
6.2.4 依賴注入 192
6.2.5 URL路由 193
6.3 Ionic移動應用開發 195
6.3.1 Cordova 196
6.3.2 UI組件 197
6.3.3 Ionic集成開發環境 199
6.3.4 物聯網單頁應用程序 201
6.4 本章小結 205
第7章 基於JavaScript物聯網數據安全 206
7.1 物聯網的安全挑戰 206
7.1.1 未來已經來臨 206
7.1.2 早期物聯網安全 207
7.1.3 現代物聯網安全 208
7.2 攻擊表面與安全防護 209
7.2.1 設備安全 210
7.2.2 網絡安全 211
7.2.3 數據安全 213
7.3 安全獵手與擊殺鏈 215
7.3.1 基於大數據的物聯網安全監控系統設計 216
7.3.2 物聯網安全監控系統擊殺實戰 219
7.4 JavaScript物聯網數據安全 221
7.4.1 JavaScript程序漏洞掃描 221
7.4.2 JavaScript網絡傳輸加密 222
7.4.3 JavaScript實現訪問控制 225
7.5 本章小結 227
第三篇 實戰篇
第8章 物聯網智能網關系統開發 230
8.1 物聯網智能網關 230
8.2 開源硬件OpenFPGAduino 231
8.2.1 開源硬件簡介 232
8.2.2 OpenFPGAduino硬件設計 234
8.2.3 OpenFPGAduino軟件設計 235
8.3 Node.js物聯網系統開發 236
8.3.1 Arduino.js網絡系統 237
8.3.2 Express HTTP服務 237
8.3.3 微服務架構 238
8.3.4 數據庫微服務 242
8.3.5 服務發現 244
8.3.6 物聯網協議轉換 246
8.3.7 硬件訪問 248
8.3.8 硬件仿真 252
8.3.9 Mocha集成測試 254
8.4 FPGA實時性系統開發 256
8.4.1 FPGA簡介 256
8.4.2 Qsys總線 257
8.4.3 內核空間驅動 259
8.4.4 用戶空間驅動 260
8.4.5 FPGA在線應用配置 261
8.5 本章小結 262
第9章 物聯網雲管理與開發環境 264
9.1 雲計算與雲服務 264
9.1.1 虛擬化 265
9.1.2 容器化 266
9.2 物聯網雲服務 272
9.3 基於HTML的嵌入式軟件開發環境 274
9.4 基於Blockly的雲軟件開發環境 275
9.5 基於Docker與雲存儲的雲開發編譯部署環境 280
9.6 基於Yeelink雲的物聯網遠程管理與控制 285
9.7 基於Plot.ly數據可視化雲服務 288
9.8 基於聽雲物聯網運維服務 289
9.9 本章小結 291
第10章 物聯網生物芯片實驗測試系統 292
10.1 生物芯片測試平臺 292
10.2 生物芯片測試平臺總體設計 294
10.3 平臺電源與機箱系統設計 296
10.4 控溫控濕度平臺系統設計 298
10.5 實驗試劑注射進樣系統設計 302
10.6 高精度三軸移動定位系統設計 304
10.7 顯微鏡圖像監控系統設計 309
10.8 物聯網實驗自動化控制系統設計 309
10.9 本章小結 312
第11章 物聯網大數據分析系統 313
11.1 物聯網大數據平臺 313
11.1.1 物聯網絡三層架構 315
11.1.2 物聯網大數據信息處理平臺設計 316
11.2 物聯網數據彙聚 319
11.2.1 物聯網MQTT Kafka網橋 319
11.2.2 物聯網數據平面Kafka聚合網關管理 322
11.2.3 物聯網控制平面ZooKeeper節點管理 323
11.3 物聯網數據清洗 324
11.3.1 抽取變換加載 325
11.3.2 一致性檢查 326
11.3.3 重複數據去除 327
11.4 物聯網數據統計分析與機器學習 334
11.4.1 統計分析與機器學習 335
11.4.2 基於Spark批處理統計分析 335
11.4.3 基於Kappa架構實時統計分析 336
11.4.4 在線機器學習 338
11.4.5 基於RLS的異常檢測 339
11.5 物聯網日誌異常檢測與監控系統設計 341
11.5.1 物聯網日誌分析 341
11.5.2 LogStash日誌收集與解析 342
11.5.3 ElasticSearch日誌存儲與索引 344
11.5.4 Kibana日誌可視化 344
11.5.5 日誌異常檢測與告警 346
11.6 物聯網數據安全日志機器學習系統設計 350
11.6.1 攻擊指紋DGA 351
11.6.2 DGA應用實例DNS隧道 353
11.6.3 自然語言處理 355
11.6.4 深度學習識別DGA 358
11.7 本章小結 364
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