大数据和分析将革新制造业生产制造商开始使用大数据和分析,并与物联网相结合以作出决定,20年前,我们对此只能想象。例如,在汽车内连接传感器,并结合大数据和分析来预测,当一辆汽车有可能出故障之前,实际上已经发生。这一过程不仅会通知司机,而且他们的车辆可能在服务之前出故障,这可以支持汽车制造商调查潜在的缺陷,并改进未来的车型。大数据在制造业成功部署的好处包括:提高生产效率。采用传感器和数据能够提高效率,减少损失和浪费,并提高员工的工作效率。新的收入流。可以产生更多收入的机会,通过制造智能产品。这方面的一个很好的例子是芬兰通力公司起重机,研发创造了“智能”起重机。节省运营成本。使用生产车间的传感器,现场管理人员能够通过预测性维护,以减少停机时间。保持更强的竞争力。采用大数据和分析运营机构更为精简,提高效率,并在市场中取得竞争优势。物联网大数据平台可以帮助企业进行市场调研和用户行为分析。南通园区物联网大数据平台报价
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作。原始数据的采集可能频次挺高,但具体分析时,往往不需要对原始收据进行,而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频操作。设备是很难同步的,不同设备采集数据的时间点是很难对齐的,因此分析一个特定时间点的值,往往需要插值才能解决,系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里,除通用的统计操作之外,往往还需要支持一些特殊函数,比如时间加权平均、11.需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率,系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具,执行SQL查询,而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出,再制作成各种图标。12.需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统,采集的数据种类繁多,而且除采集的原始数据外,还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点,有的采集频次高,有的要求保留时间长,有的需要多个副本以保证更高的安全性,有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略,让用户可以根据特点进行选择和配置,而且各种策略并存。盐城综合能源物联网大数据平台软件开发物联网大数据平台如何确保数据的安全性和隐私保护?
高可靠性需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统,如果数据处理系统宕机,直接导致停产,产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表,如果系统出问题,直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的,必须支持数据实时备份,必须支持异地容灾,必须支持软件、硬件在线升级,必须支持在线IDC机房迁移,否则服务一定有被中断的可能。4.高效缓存需要高效的缓存功能。绝大部分场景,都需要能快速获取设备当前状态或其他信息,用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制,让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的状态。
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里,历史数据在持久化存储介质里,而且可能依据时长,保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储,给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据,除输入的时间参数不同之外,其余应该是一样的。8.需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统,数据流量往往是平稳的,因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析,特别是即席查询,有可能耗费很大的系统资源,不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说,系统必须是一个写优先系统。9.需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据,需要进行各种维度的统计分析,比如从设备所处的地域进行分析,从设备的型号、供应商进行分析,从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的,而是在实际运营过程中,根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。物联网大数据平台可以帮助环境保护部门实现智慧环保监测。
实时流式计算需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行,而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算,不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此,计算的需求也相当复杂,因场景而异,应容许用户自定义函数进行计算。6.数据订阅需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致,同一组数据往往有很多应用都需要,因此系统应该提供订阅功能,只要有新的数据更新,就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的,容许应用设置过滤条件,比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。当物联网大数据平台如何处理和分析海量数据时,有哪些挑战和解决方案?盐城综合能源物联网大数据平台软件开发
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和历史数据处理合二为一实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里,历史数据在持久化存储介质里,而且可能依据时长,保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储,给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据,除输入的时间参数不同之外,其余应该是一样的。8.数据持续稳定写入需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统,数据流量往往是平稳的,因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析,特别是即席查询,有可能耗费很大的系统资源,不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说,系统必须是一个写优先系统。9.数据多维度分析需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据,需要进行各种维度的统计分析,比如从设备所处的地域进行分析,从设备的型号、供应商进行分析,从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的,而是在实际运营过程中,根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。南通园区物联网大数据平台报价
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