企业商机
物联网大数据平台基本参数
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物联网大数据平台企业商机

.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。10.支持数据计算需要支持数据降频、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。物联网大数据平台可以帮助数据科学家实现数据挖掘和模型建立。苏州学校物联网大数据平台销售

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物联网中的数据量更大:物联网的主要特征之一是节点的海量性,bai除了人和服务器之外,物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点,其数量规模远大于互联网;同时,物联网节点的数据生成频率远高于互联网,如传感节点多数处于全时工作状态,数据流源源不断。物联网中的数据速率更高:一方面,物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据,数据的传输速率要求更高;另一方面,由于物联网与真实物理世界直接关联,很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备,因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。物联网中的数据更加多样化:物联网涉及的应用范围更广,从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源,到智能家居、智慧医疗、安防监控等,无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业,需要面对不同类型、不同格式的应用数据,因此物联网中数据多样性更为突出。苏州学校物联网大数据平台销售物联网大数据平台可以帮助能源行业实现智能能源管理。

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即席分析和查询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.灵活数据管理策略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。

需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端,根据具体需要,可以将原始数据,或加工计算后的数据,或**符合过滤条件的数据同步到云端,而且随时可以取消,更改策略。16.需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等,而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成,便于管理。17.便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑,希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队,因此在安装、部署上需要做到简单、快捷,可维护性强。以上总结了物联网大数据平台的主要功能和特点,而物联网大数据平台本身也在演变之中,但总的目标不会改变,那就是高效、可伸缩、实时、可靠、灵活、开放、简单、易维护。物联网大数据平台可以帮助物流行业实现智能物流和供应链管理。

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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。物联网大数据平台可以帮助旅游实现智慧旅游和个性化推荐。苏州学校物联网大数据平台销售

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对象存储服务:对象存储服务(ObjectStorageService,OBS)是一个基于对象的海量存储服务,为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,包括:创建、修改、删除桶,上传、下载、删除对象等。其中对象是OBS中数据存储的基本单位,用户上传至OBS的数据都以对象的形式保存在桶中,而桶是是OBS中存储对象的容器。数据仓库服务(DWS):数据仓库服务(DataWarehouseService)是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库,提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务,兼容标准ANSISQL99和SQL2003,同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态,为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。数据可视化服务(DLV):数据可视化服务(DataLakeVisualization)是一站式数据可视化平台,适配云上云下多种数据源,提供丰富多样的2D、3D可视化组件,采用拖拽式自由布局,旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。苏州学校物联网大数据平台销售

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