大數(shù)據(jù)和分析將革新制造業(yè)生產(chǎn)制造商開(kāi)始使用大數(shù)據(jù)和分析，并與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合以作出決定，20年前，我們對(duì)此只能想象。例如，在汽車(chē)內(nèi)連接傳感器，并結(jié)合大數(shù)據(jù)和分析來(lái)預(yù)測(cè)，當(dāng)一輛汽車(chē)有可能出故障之前，實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生。這一過(guò)程不僅會(huì)通知司機(jī)，而且他們的車(chē)輛可能在服務(wù)之前出故障，這可以支持汽車(chē)制造商調(diào)查潛在的缺陷，并改進(jìn)未來(lái)的車(chē)型。大數(shù)據(jù)在制造業(yè)成功部署的好處包括：提高生產(chǎn)效率。采用傳感器和數(shù)據(jù)能夠提高效率，減少損失和浪費(fèi)，并提高員工的工作效率。新的收入流。可以產(chǎn)生更多收入的機(jī)會(huì)，通過(guò)制造智能產(chǎn)品。這方面的一個(gè)很好的例子是芬蘭通力公司起重機(jī)，研發(fā)創(chuàng)造了“智能”起重機(jī)。節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本。使用生產(chǎn)車(chē)間的傳感器，現(xiàn)...

而且各種策略并存。13.開(kāi)放的系統(tǒng)必須是開(kāi)放的。系統(tǒng)需要支持業(yè)界流行的標(biāo)準(zhǔn)SQL，提供各種語(yǔ)言開(kāi)發(fā)接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各種機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法或其他應(yīng)用，讓大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)能夠不斷擴(kuò)展，而不是成為一個(gè)孤島。14.支持異構(gòu)環(huán)境系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建是一個(gè)長(zhǎng)期的工作，每個(gè)批次采購(gòu)的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備都會(huì)不一樣，系統(tǒng)必須支持各種檔次、各種不同配置的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備并存。15.支持邊云協(xié)同需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)，...

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)很寬泛的概念，是指各種設(shè)備、機(jī)器都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。根據(jù)Gartner報(bào)告，聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備在2019年已經(jīng)超過(guò)142億，預(yù)計(jì)2021年將達(dá)到250億，這是一個(gè)巨大的數(shù)量。毫無(wú)疑問(wèn)，我們需要一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)處理這些聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要具備哪些功能？與通用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相比，它需要具備什么樣的特征呢？我們來(lái)仔細(xì)分析一下。1.必須是高效的分布式系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，*中國(guó)而言，就有5億多臺(tái)智能電表，每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，***全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺(tái)服務(wù)器都...

趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來(lái)的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場(chǎng)的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以實(shí)時(shí)收集、存儲(chǔ)和分析大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)。蘇州奧暢物聯(lián)網(wǎng)...

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)很寬泛的概念，是指各種設(shè)備、機(jī)器都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備在2019年已經(jīng)超過(guò)142億，預(yù)計(jì)2021年將達(dá)到250億，這是一個(gè)巨大的數(shù)量。毫無(wú)疑問(wèn)，我們需要一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)處理這些聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。1.必須是高效的分布式系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，中國(guó)而言，就有5億多臺(tái)智能電表，每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺(tái)服務(wù)器都無(wú)能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴(kuò)展的。為降低成本，一個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫(xiě)入和快速查詢(xún)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)...

該方案的數(shù)據(jù)流向如下：物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)通過(guò)規(guī)則引擎功能轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）。DIS使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）作為中介，再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至MapReduce服務(wù)（MRS）。MRS從OBS獲取用戶(hù)定制的分析程序包，運(yùn)行程序分析數(shù)據(jù)，并保存分析結(jié)果（可寫(xiě)入持久化數(shù)據(jù)庫(kù)或?qū)懗晌募?。?shù)據(jù)可視化服務(wù)（DLV）讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報(bào)表。實(shí)現(xiàn)該方案，您需要進(jìn)行以下操作：在MRS中創(chuàng)建一個(gè)Hadoop分析集群。參考MRS的開(kāi)發(fā)指南開(kāi)發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析程序，實(shí)現(xiàn)讀取JSON格式的數(shù)據(jù)分析并處理，然后寫(xiě)入本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)或者寫(xiě)成文件存到OBS。程序開(kāi)發(fā)完成后需打包成JAR文件并上傳至OBS桶，若您沒(méi)有O...

對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)：對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ObjectStorageService，OBS）是一個(gè)基于對(duì)象的海量存儲(chǔ)服務(wù)，為客戶(hù)提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，包括：創(chuàng)建、修改、刪除桶，上傳、下載、刪除對(duì)象等。其中對(duì)象是OBS中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位，用戶(hù)上傳至OBS的數(shù)據(jù)都以對(duì)象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存儲(chǔ)對(duì)象的容器。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DataWarehouseService）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線(xiàn)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSISQL99和S...

分析大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)接收來(lái)自大量連接的異構(gòu)設(shè)備的數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要具有可伸縮性，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價(jià)值的報(bào)告，這將使企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。由于數(shù)據(jù)是基于其類(lèi)型挖掘的，因此必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分岔以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)問(wèn)題數(shù)據(jù)的類(lèi)型，可以進(jìn)行不同類(lèi)型的分析。比較常見(jiàn)的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結(jié)合了來(lái)自傳感器的未排序的流數(shù)據(jù)和來(lái)自研究的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)熟悉的模式。這種方法的實(shí)時(shí)分析可以在車(chē)隊(duì)跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類(lèi)大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，其中...

趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來(lái)的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場(chǎng)的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。常州工程咨詢(xún)物...

設(shè)備接入服務(wù)：設(shè)備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)海量設(shè)備進(jìn)行聯(lián)接、數(shù)據(jù)采集/轉(zhuǎn)發(fā)、遠(yuǎn)程控制的云服務(wù)。可實(shí)現(xiàn)海量設(shè)備與云端之間雙向通信連接、設(shè)備數(shù)據(jù)采集上云，支持上層應(yīng)用通過(guò)調(diào)用API遠(yuǎn)程控制設(shè)備，還提供了與華為云其他云服務(wù)無(wú)縫對(duì)接的規(guī)則引擎，可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。設(shè)備接入服務(wù)還可以搭配設(shè)備管理服務(wù)使用，可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品模型定義、設(shè)備生命周期可視化管理，提供強(qiáng)大的面向行業(yè)應(yīng)用開(kāi)放能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DataIngestionService）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)...

大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該沒(méi)有喜不喜歡只有愿不愿意?，F(xiàn)階段通過(guò)所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺(tái)、社交平臺(tái)都可以根據(jù)用戶(hù)喜好進(jìn)行熱點(diǎn)推送。除去那些商家花錢(qián)的硬推廣告之外還是有許多按照個(gè)人喜好推送的物件和消息的。以購(gòu)物為例，某階段，用戶(hù)需要某些東西進(jìn)行了搜索購(gòu)買(mǎi)，但因?yàn)轭l繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進(jìn)行了相關(guān)信息推送。但這些物件已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)完畢所以在推送不會(huì)因?yàn)楹闷婧拖矚g再次重復(fù)購(gòu)買(mǎi)。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的是一箱蘋(píng)果，那么可以智能識(shí)別一到兩周后再次推送。而用戶(hù)買(mǎi)的是紅酒則自動(dòng)推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應(yīng)根據(jù)喜歡偏好進(jìn)行，而是應(yīng)...

物聯(lián)網(wǎng)對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)性的要求更高：物聯(lián)網(wǎng)是真實(shí)物理世界與虛擬信息世界的結(jié)合，其對(duì)數(shù)據(jù)的處理以及基于此進(jìn)行的決策將直接影響物理世界，物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的真實(shí)性顯得尤為重要。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，也是“信息化”時(shí)代的重要發(fā)展階段。顧名思義，物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。這有兩層意思：其一，物聯(lián)網(wǎng)的**和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)；其二，其用戶(hù)端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間，進(jìn)行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)智能感知、識(shí)別技術(shù)與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，***應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)的融合中，也因此被稱(chēng)為繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后世界信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第三次浪潮。物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)...

必須是高效的分布式系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，中國(guó)而言，就有5億多臺(tái)智能電表，每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺(tái)服務(wù)器都無(wú)能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴(kuò)展的。為降低成本，一個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫(xiě)入和快速查詢(xún)。2.必須是實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理，大家所熟悉的場(chǎng)景是用戶(hù)畫(huà)像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等，這些場(chǎng)景并不需要什么實(shí)時(shí)性，批處理即可。但是對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，需要基于采集的數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)預(yù)警、決策，延時(shí)要控制在秒級(jí)以?xún)?nèi)。如果計(jì)算沒(méi)有實(shí)時(shí)性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)如何處...

需要高效的緩存功能。絕大部分場(chǎng)景，都需要能快速獲取設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)或其他信息，用以報(bào)警、大屏展示或其他。系統(tǒng)需要提供一高效機(jī)制，讓用戶(hù)可以獲取全部、或符合過(guò)濾條件的部分設(shè)備的***狀態(tài)。5.需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算。各種實(shí)時(shí)預(yù)警或預(yù)測(cè)已經(jīng)不是簡(jiǎn)單的基于某一個(gè)閾值進(jìn)行，而是需要通過(guò)將一個(gè)或多個(gè)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合計(jì)算，不只是基于一個(gè)時(shí)間點(diǎn)、而是基于一個(gè)時(shí)間窗口進(jìn)行計(jì)算。不僅如此，計(jì)算的需求也相當(dāng)復(fù)雜，因場(chǎng)景而異，應(yīng)容許用戶(hù)自定義函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。6.需要支持?jǐn)?shù)據(jù)訂閱。與通用大數(shù)據(jù)平臺(tái)比較一致，同一組數(shù)據(jù)往往有很多應(yīng)用都需要，因此系統(tǒng)應(yīng)該提供訂閱功能，只要有新的數(shù)據(jù)更新，就應(yīng)該實(shí)時(shí)提醒應(yīng)用。而且這個(gè)訂閱也...

需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)，或加工計(jì)算后的數(shù)據(jù)，或**符合過(guò)濾條件的數(shù)據(jù)同步到云端，而且隨時(shí)可以取消，更改策略。16.需要單一的后臺(tái)管理系統(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、管理集群、管理用戶(hù)、管理各種系統(tǒng)資源等，而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運(yùn)維監(jiān)測(cè)平臺(tái)無(wú)縫集成，便于管理。17.便于私有化部署。因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒(méi)有很強(qiáng)的IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，因此在安裝、部署上需要做到簡(jiǎn)單、快捷，可維護(hù)性強(qiáng)。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的主要功能和特點(diǎn)，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)本身也在演變之中，但總的目標(biāo)不會(huì)改變...

利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，從源頭監(jiān)控化糞池的液位、有毒有害氣體、溫濕度等，采用科學(xué)的分析模型，對(duì)化糞池的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)值達(dá)到閾值后產(chǎn)生預(yù)警、報(bào)警。采用大數(shù)據(jù)平臺(tái)調(diào)度指揮現(xiàn)代化作業(yè)方式的車(chē)輛，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行無(wú)害化環(huán)保處理。將處理后的不可降解垃圾及糞渣運(yùn)往制肥中心進(jìn)行無(wú)害化、資源化處理處置。一、源頭監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)是我司在研究了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)行技術(shù)基礎(chǔ)上，采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、GIS、GPS和中國(guó)電信NB-IoT技術(shù)，建立了集下水道、化糞池危險(xiǎn)源氣體實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)報(bào)警、自動(dòng)派工、及時(shí)排危、新型移動(dòng)式吸污車(chē)智能化處置、廢物回收利用、數(shù)據(jù)收集、分析、統(tǒng)計(jì)、環(huán)衛(wèi)業(yè)務(wù)數(shù)字化管理一體的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，該平臺(tái)...

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)很寬泛的概念，是指各種設(shè)備、機(jī)器都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備在2019年已經(jīng)超過(guò)142億，預(yù)計(jì)2021年將達(dá)到250億，這是一個(gè)巨大的數(shù)量。毫無(wú)疑問(wèn)，我們需要一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)處理這些聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。1.必須是高效的分布式系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，中國(guó)而言，就有5億多臺(tái)智能電表，每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺(tái)服務(wù)器都無(wú)能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴(kuò)展的。為降低成本，一個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫(xiě)入和快速查詢(xún)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)...

高效分布式必須是高效的分布式系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，中國(guó)而言，就有5億多臺(tái)智能電表，每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺(tái)服務(wù)器都無(wú)能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的，水平擴(kuò)展的。為降低成本，一個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫(xiě)入和快速查詢(xún)。2.實(shí)時(shí)處理必須是實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理，大家所熟悉的場(chǎng)景是用戶(hù)畫(huà)像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等，這些場(chǎng)景并不需要什么實(shí)時(shí)性，批處理即可。但是對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，需要基于采集的數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)預(yù)警、決策，延時(shí)要控制在秒級(jí)以?xún)?nèi)。如果計(jì)算沒(méi)有實(shí)時(shí)性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。物聯(lián)網(wǎng)...

必須是開(kāi)放的。系統(tǒng)需要支持業(yè)界流行的標(biāo)準(zhǔn)SQL，提供各種語(yǔ)言開(kāi)發(fā)接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各種機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法或其他應(yīng)用，讓大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)能夠不斷擴(kuò)展，而不是成為一個(gè)孤島。14.系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建是一個(gè)長(zhǎng)期的工作，每個(gè)批次采購(gòu)的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備都會(huì)不一樣，系統(tǒng)必須支持各種檔次、各種不同配置的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備并存。15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)，或加工計(jì)算后的數(shù)據(jù)，或符合過(guò)濾條件的數(shù)據(jù)同步到云端，而且隨...

需要支持?jǐn)?shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計(jì)算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時(shí)，往往不需要對(duì)原始收據(jù)進(jìn)行，而是數(shù)據(jù)降頻之后。系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。設(shè)備是很難同步的，不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)是很難對(duì)齊的，因此分析一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線(xiàn)性插值、設(shè)置固定值等多種插值策略才行。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里，除通用的統(tǒng)計(jì)操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時(shí)間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢(xún)。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率，系統(tǒng)應(yīng)該提供一命令行工具或容許用戶(hù)通過(guò)其他工具，執(zhí)行SQL查詢(xún)，而不是非要通過(guò)編程接口。查詢(xún)分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出，再制作成各種圖標(biāo)。...

需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)，或加工計(jì)算后的數(shù)據(jù)，或**符合過(guò)濾條件的數(shù)據(jù)同步到云端，而且隨時(shí)可以取消，更改策略。16.需要單一的后臺(tái)管理系統(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、管理集群、管理用戶(hù)、管理各種系統(tǒng)資源等，而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運(yùn)維監(jiān)測(cè)平臺(tái)無(wú)縫集成，便于管理。17.便于私有化部署。因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒(méi)有很強(qiáng)的IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，因此在安裝、部署上需要做到簡(jiǎn)單、快捷，可維護(hù)性強(qiáng)。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的主要功能和特點(diǎn)，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)本身也在演變之中，但總的目標(biāo)不會(huì)改變...

需要運(yùn)營(yíng)商級(jí)別的高可靠服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對(duì)接的往往是生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)系統(tǒng)，如果數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)宕機(jī)，直接導(dǎo)致停產(chǎn)，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)有損失、導(dǎo)致對(duì)終端消費(fèi)者的服務(wù)無(wú)法正常提供。比如智能電表，如果系統(tǒng)出問(wèn)題，直接導(dǎo)致的是千家萬(wàn)戶(hù)無(wú)法正常用電。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)必須是高可靠的，必須支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份，必須支持異地容災(zāi)，必須支持軟件、硬件在線(xiàn)升級(jí)，必須支持在線(xiàn)IDC機(jī)房遷移，否則服務(wù)一定有被中斷的可能。4.需要高效的緩存功能。絕大部分場(chǎng)景，都需要能快速獲取設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)或其他信息，用以報(bào)警、大屏展示或其他。系統(tǒng)需要提供一高效機(jī)制，讓用戶(hù)可以獲取全部、或符合過(guò)濾條件的部分設(shè)備的狀態(tài)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障和...

需要支持?jǐn)?shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計(jì)算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時(shí)，往往不需要對(duì)原始收據(jù)進(jìn)行，而是數(shù)據(jù)降頻之后。系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。設(shè)備是很難同步的，不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)是很難對(duì)齊的，因此分析一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線(xiàn)性插值、設(shè)置固定值等多種插值策略才行。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里，除通用的統(tǒng)計(jì)操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時(shí)間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢(xún)。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率，系統(tǒng)應(yīng)該提供一命令行工具或容許用戶(hù)通過(guò)其他工具，執(zhí)行SQL查詢(xún)，而不是非要通過(guò)編程接口。查詢(xún)分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出，再制作成各種圖標(biāo)。...

利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，從源頭監(jiān)控化糞池的液位、有毒有害氣體、溫濕度等，采用科學(xué)的分析模型，對(duì)化糞池的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)值達(dá)到閾值后產(chǎn)生預(yù)警、報(bào)警。采用大數(shù)據(jù)平臺(tái)調(diào)度指揮現(xiàn)代化作業(yè)方式的車(chē)輛，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行無(wú)害化環(huán)保處理。將處理后的不可降解垃圾及糞渣運(yùn)往制肥中心進(jìn)行無(wú)害化、資源化處理處置。一、源頭監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)是我司在研究了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)行技術(shù)基礎(chǔ)上，采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、GIS、GPS和中國(guó)電信NB-IoT技術(shù)，建立了集下水道、化糞池危險(xiǎn)源氣體實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)報(bào)警、自動(dòng)派工、及時(shí)排危、新型移動(dòng)式吸污車(chē)智能化處置、廢物回收利用、數(shù)據(jù)收集、分析、統(tǒng)計(jì)、環(huán)衛(wèi)業(yè)務(wù)數(shù)字化管理一體的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，該平臺(tái)...

物聯(lián)網(wǎng)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接傳感器連接到各種各樣的“東西”，并得到了快速增長(zhǎng)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，它是一個(gè)連接任何設(shè)備的具有“開(kāi)/關(guān)”功能的開(kāi)關(guān)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接到彼此，可以方便地連接“事物”大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的概念。根據(jù)分析公司Gartner稱(chēng)，到2020年，全球?qū)⒂谐^(guò)260億個(gè)連接設(shè)備，盡管這種預(yù)測(cè)根據(jù)來(lái)源不同而不同。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)具有改變?cè)S多領(lǐng)域活動(dòng)的潛力，不僅是商業(yè)活動(dòng)，還關(guān)系到我們的日常生活。調(diào)查機(jī)構(gòu)IDC2015年對(duì)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的預(yù)測(cè)指出，“如今，物聯(lián)網(wǎng)的活動(dòng)超過(guò)50％集中在制造業(yè)，交通，智能城市和消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用，但在五年內(nèi)，所有的行業(yè)都將會(huì)推出采用物聯(lián)網(wǎng)的舉措?！蔽锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助零售行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能零售...

單一后臺(tái)管理需要單一的后臺(tái)管理系統(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、管理集群、管理用戶(hù)、管理各種系統(tǒng)資源等，而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運(yùn)維監(jiān)測(cè)平臺(tái)無(wú)縫集成，便于管理。17.私有化部署便于私有化部署。因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒(méi)有很強(qiáng)的IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，因此在安裝、部署上需要做到簡(jiǎn)單、快捷，可維護(hù)性強(qiáng)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備哪些功能.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(tái)表示科技改變世界是一個(gè)能動(dòng)的復(fù)雜變化過(guò)程，物聯(lián)網(wǎng)作為從網(wǎng)絡(luò)科技中延伸出來(lái)的分支，在促進(jìn)社會(huì)智能化過(guò)程中更是涉及各個(gè)方面的資源調(diào)動(dòng)與動(dòng)態(tài)協(xié)同，其中包含了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)的建立、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的搭建以及物聯(lián)網(wǎng)卡與智能硬件終端的...

需要支持?jǐn)?shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計(jì)算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時(shí)，往往不需要對(duì)原始收據(jù)進(jìn)行，而是數(shù)據(jù)降頻之后。系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。設(shè)備是很難同步的，不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)是很難對(duì)齊的，因此分析一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線(xiàn)性插值、設(shè)置固定值等多種插值策略才行。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里，除通用的統(tǒng)計(jì)操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時(shí)間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢(xún)。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率，系統(tǒng)應(yīng)該提供一命令行工具或容許用戶(hù)通過(guò)其他工具，執(zhí)行SQL查詢(xún)，而不是非要通過(guò)編程接口。查詢(xún)分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出，再制作成各種圖標(biāo)。...

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計(jì)算，彼此之間皆存在著千絲萬(wàn)縷的“親緣”關(guān)系??！半個(gè)多世紀(jì)的某個(gè)夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學(xué)家們舉辦了一次Party，共同研究用機(jī)器模擬智能的問(wèn)題，也是在那時(shí)，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）簡(jiǎn)稱(chēng)AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時(shí)觀察（real－timeobservation）找出對(duì)于未來(lái)預(yù)測(cè)性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業(yè)化正在快速推進(jìn)中，比如我們所知道和了解的人像識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、用戶(hù)畫(huà)像等。此類(lèi)技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)得到應(yīng)...

數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DataIngestionService）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（CS）：實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（CloudStreamService），是運(yùn)行在公有云上的實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶(hù)無(wú)需感知計(jì)算集群，只需聚焦于StreamSQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入和應(yīng)用開(kāi)發(fā)。徐州工程咨詢(xún)物聯(lián)網(wǎng)...

分析大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)接收來(lái)自大量連接的異構(gòu)設(shè)備的數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要具有可伸縮性，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價(jià)值的報(bào)告，這將使企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。由于數(shù)據(jù)是基于其類(lèi)型挖掘的，因此必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分岔以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)問(wèn)題數(shù)據(jù)的類(lèi)型，可以進(jìn)行不同類(lèi)型的分析。比較常見(jiàn)的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結(jié)合了來(lái)自傳感器的未排序的流數(shù)據(jù)和來(lái)自研究的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)熟悉的模式。這種方法的實(shí)時(shí)分析可以在車(chē)隊(duì)跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類(lèi)大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，其中...