數(shù)據(jù)自帶時(shí)間戳具有時(shí)間有效性，這意味著數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性;都是小數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)需要對(duì)此進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)隨時(shí)間延續(xù)而無(wú)限增長(zhǎng)，這意味著數(shù)據(jù)的無(wú)限性；數(shù)據(jù)到達(dá)的速度有快有慢、負(fù)載有高有低，這意味著靈活又細(xì)粒度的資源彈性需求；數(shù)據(jù)可能是有序或無(wú)序的，會(huì)有持久化需求，以及數(shù)據(jù)本身傳輸?shù)沫h(huán)境可能是復(fù)雜的，在這些約束條件下要保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的***正確性。這幾個(gè)特性轉(zhuǎn)換成存儲(chǔ)技術(shù)的語(yǔ)義對(duì)應(yīng)著：實(shí)時(shí)性、高性能、無(wú)限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務(wù)。從存儲(chǔ)的視角來(lái)說(shuō)，每種類(lèi)型的數(shù)據(jù)都有其原生的屬性和需求，對(duì)應(yīng)有比較好的適用場(chǎng)景以及**合適的存儲(chǔ)系統(tǒng)。那么...

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值比較大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問(wèn)題和可靠性問(wèn)題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。時(shí)序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒(méi)那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類(lèi)后按時(shí)序儲(chǔ)存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢(xún)數(shù)據(jù)的能力，我們稱(chēng)之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)軌跡、**價(jià)格曲線(xiàn)等，應(yīng)用于行為分析、...

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)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦。無(wú)錫酒店物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)多少錢(qián)近...

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...

物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合點(diǎn)在哪呢？物聯(lián)網(wǎng)**值得發(fā)展的就是在人工智能的幫助下，可以為每一個(gè)人提供**適合的服務(wù)，讓每一個(gè)人都可以享受到**適合自己的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。這就是所謂的私人訂制物聯(lián)網(wǎng)，是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。人工智能出現(xiàn)在了各種行業(yè)之中，就連娛樂(lè)圈都已經(jīng)有了人工智能的身影，對(duì)我們來(lái)說(shuō)主持還是要由主持人來(lái)完成的但是現(xiàn)在人工智能機(jī)器人也可以在主持業(yè)成為一份子。前段時(shí)間看一個(gè)娛樂(lè)節(jié)目的時(shí)候就看到有智能機(jī)器人也在其中。就連歌手中也有了智能機(jī)器人的出現(xiàn)。所以我覺(jué)得現(xiàn)在的人工智能發(fā)展的還是挺好的，也已經(jīng)在很多行業(yè)中有了自己的一席地位，未來(lái)人工智能只會(huì)發(fā)展的越來(lái)越好。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備...

和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲(chǔ)介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時(shí)長(zhǎng)，保留在不同存儲(chǔ)介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ)，給用戶(hù)和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)論是訪問(wèn)新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時(shí)間參數(shù)不同之外，其余應(yīng)該是一樣的。8.數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的，因此數(shù)據(jù)寫(xiě)入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢(xún)、分析，特別是即席查詢(xún)，有可能耗費(fèi)很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準(zhǔn)確的說(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫(xiě)優(yōu)先系統(tǒng)。9.數(shù)...

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲(chǔ)介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時(shí)長(zhǎng)，保留在不同存儲(chǔ)介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ)，給用戶(hù)和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)論是訪問(wèn)新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時(shí)間參數(shù)不同之外，其余應(yīng)該是一樣的。8.需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的，因此數(shù)據(jù)寫(xiě)入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢(xún)、分析，特別是即席查詢(xún)，有可能耗費(fèi)很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準(zhǔn)確的說(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫(xiě)優(yōu)先系統(tǒng)。9.需要對(duì)數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對(duì)于聯(lián)網(wǎng)...

即席分析和查詢(xún)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)。12.靈活數(shù)據(jù)管理策略需要提供靈活的數(shù)據(jù)管理策略。一個(gè)大的系統(tǒng)，采集的數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，而且除采集的原始數(shù)據(jù)外，還有大量的衍生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)各自有不同的特點(diǎn)，有的采集頻次高，有的要求保留時(shí)間長(zhǎng)，有的需要多個(gè)副本以保證更高的安全性，有的需要能快速訪問(wèn)。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須提供多種策略，讓用戶(hù)可以根據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和配置，而且各種策略并存。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦。南通科技...

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)...

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值比較大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問(wèn)題和可靠性問(wèn)題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。時(shí)序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒(méi)那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類(lèi)后按時(shí)序儲(chǔ)存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢(xún)數(shù)據(jù)的能力，我們稱(chēng)之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)軌跡、**價(jià)格曲線(xiàn)等，應(yīng)用于行為分析、...

和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲(chǔ)介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時(shí)長(zhǎng)，保留在不同存儲(chǔ)介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ)，給用戶(hù)和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)論是訪問(wèn)新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時(shí)間參數(shù)不同之外，其余應(yīng)該是一樣的。8.數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的，因此數(shù)據(jù)寫(xiě)入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢(xún)、分析，特別是即席查詢(xún)，有可能耗費(fèi)很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準(zhǔn)確的說(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫(xiě)優(yōu)先系統(tǒng)。9.數(shù)...

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)...

并通過(guò)3DGIS、BIM模型的運(yùn)維邏輯展示故障的上下游關(guān)聯(lián)及可能影響的范圍。在運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)的積累過(guò)程中，平臺(tái)采用大數(shù)據(jù)、人工智能分析技術(shù)，為運(yùn)營(yíng)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、支持和決策參考，提升精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理質(zhì)量，降低運(yùn)營(yíng)成本。平臺(tái)通過(guò)信息化的手段覆蓋運(yùn)營(yíng)管理的各個(gè)方面，為管理者提供直觀、高效、精細(xì)、便捷、完善的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理解決方案。平臺(tái)采用目前當(dāng)下流行的B/S架構(gòu)結(jié)合APP或小程序的方式，通過(guò)手機(jī)端(安卓、IOS)APP或小程序、網(wǎng)頁(yè)端使用等方式，滿(mǎn)足了建筑不同管理角色的用戶(hù)使用。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備制造商實(shí)現(xiàn)設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控和維護(hù)。鎮(zhèn)江消防物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)哪家好離線(xiàn)數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)...

和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲(chǔ)介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時(shí)長(zhǎng)，保留在不同存儲(chǔ)介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ)，給用戶(hù)和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)論是訪問(wèn)新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時(shí)間參數(shù)不同之外，其余應(yīng)該是一樣的。8.數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的，因此數(shù)據(jù)寫(xiě)入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢(xún)、分析，特別是即席查詢(xún)，有可能耗費(fèi)很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準(zhǔn)確的說(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫(xiě)優(yōu)先系統(tǒng)。9.數(shù)...

下面我們看看物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，可以帶來(lái)哪些好處。1、符合消費(fèi)者期望，保障消費(fèi)者權(quán)益現(xiàn)在消費(fèi)者**意識(shí)和安全意識(shí)明顯提高，據(jù)調(diào)查顯示，有將近72%的消費(fèi)者想要了解購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的信息，類(lèi)似產(chǎn)品的原料、生產(chǎn)過(guò)程、生產(chǎn)廠家等信息。一物一碼為每一個(gè)產(chǎn)品建立身份標(biāo)識(shí)，用物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等技術(shù)建立產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)，消費(fèi)者就可以用手機(jī)掃描包裝盒上的二維碼，即可了解該產(chǎn)品的全生命周期信息。2、幫助企業(yè)夯實(shí)管理基礎(chǔ)，降低運(yùn)營(yíng)成本，提高運(yùn)營(yíng)效率產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)不僅可以幫助生產(chǎn)加工企業(yè)夯實(shí)管理基礎(chǔ)，降低運(yùn)營(yíng)成本，提高運(yùn)營(yíng)效率，也幫助品牌商了解消費(fèi)者的消費(fèi)模式，為后期企業(yè)改善產(chǎn)品提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。通過(guò)技術(shù)手段...

即席分析和查詢(xún)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)。12.靈活數(shù)據(jù)管理策略需要提供靈活的數(shù)據(jù)管理策略。一個(gè)大的系統(tǒng)，采集的數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，而且除采集的原始數(shù)據(jù)外，還有大量的衍生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)各自有不同的特點(diǎn)，有的采集頻次高，有的要求保留時(shí)間長(zhǎng)，有的需要多個(gè)副本以保證更高的安全性，有的需要能快速訪問(wèn)。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須提供多種策略，讓用戶(hù)可以根據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和配置，而且各種策略并存。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助礦業(yè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能礦山和安全監(jiān)測(cè)。上...

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)...

近年來(lái)，企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用越來(lái)越重視，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用對(duì)企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來(lái)備受關(guān)注的一門(mén)技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在幾個(gè)方面：1、對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)；2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化何...

.數(shù)據(jù)多維度分析需要對(duì)數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對(duì)于聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行各種維度的統(tǒng)計(jì)分析，比如從設(shè)備所處的地域進(jìn)行分析，從設(shè)備的型號(hào)、供應(yīng)商進(jìn)行分析，從設(shè)備所使用的人員進(jìn)行分析等等。而且這些維度的分析是無(wú)法事先想好的，而是在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求定下來(lái)的。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個(gè)靈活的機(jī)制增加某個(gè)維度的分析。10.支持?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算需要支持?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，...

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)...

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)，廣泛應(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)網(wǎng)的應(yīng)用拓展，與其說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)，不如說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)是業(yè)務(wù)和應(yīng)用。因此，應(yīng)用創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的**，以用戶(hù)體驗(yàn)為**的創(chuàng)新2.0是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的靈魂。大數(shù)據(jù)（bigdata），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)整合，是需要新處理模式...

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)，或加工計(jì)算后的數(shù)據(jù)，或*...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實(shí)時(shí)計(jì)算和離線(xiàn)計(jì)算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實(shí)時(shí)處理引擎，并在它的基礎(chǔ)上包裝了自己的實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)，可以支持應(yīng)用層的調(diào)度和管理?；趯?shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)可以很容易實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗、解析、報(bào)警等實(shí)時(shí)的處理。離線(xiàn)計(jì)算支持MapReduce和Hive等，主要用于對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做日/周/月/年等多個(gè)時(shí)間維度做報(bào)表分析和數(shù)據(jù)挖掘，并將結(jié)果輸出到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中?！駭?shù)據(jù)交換接口：數(shù)據(jù)交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶(hù)可以根據(jù)實(shí)際情況靈活選擇數(shù)據(jù)交換的方式。數(shù)據(jù)交換的內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)終端的當(dāng)前狀態(tài)、物聯(lián)網(wǎng)終端的歷史狀態(tài)/軌跡、指令下發(fā)、數(shù)據(jù)...

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)，...

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)可以幫助安防行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能安...

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)...

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)...

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)，或加工計(jì)算后的數(shù)據(jù)，或*...

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)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型...

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)?？蓪?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)...