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14.系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺的搭建是一個(gè)長期的工作，每個(gè)批次采購的服務(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、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)測平臺無縫集成，便于管理。上海物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺哪家好？南通質(zhì)量物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺代理商高效緩存需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都...

14.系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺的搭建是一個(gè)長期的工作，每個(gè)批次采購的服務(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、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)測平臺無縫集成，便于管理。對于物聯(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)寫入所需要的資源往往是可以估算的。青島消防物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平...

離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)盤點(diǎn)等場景，例如，物聯(lián)網(wǎng)平臺將自動(dòng)售貨機(jī)上報(bào)的**匯總后保存，然后定期使用大數(shù)據(jù)分析平臺分析**，以報(bào)表形式呈現(xiàn)給廠家，協(xié)助廠家進(jìn)行銷售策略的調(diào)整。離線分析的挑戰(zhàn)主要在于龐大的數(shù)據(jù)量，一般會(huì)采用分布式處理的方案來提升海量數(shù)據(jù)分析的效率。設(shè)備接入服務(wù)：設(shè)備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺對海量設(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)用通過調(diào)用API...

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縷的“親緣”關(guān)系?。“雮€(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）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時(shí)觀察（real－timeobservation）找出對于未來預(yù)測性的洞察（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別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)...

5.需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算。各種實(shí)時(shí)預(yù)警或預(yù)測已經(jīng)不是簡單的基于某一個(gè)閾值進(jìn)行，而是需要通過將一個(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，因場景而異，應(yīng)容許用戶自定義函數(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)訂閱也應(yīng)該是個(gè)性化的，容許應(yīng)用設(shè)置過濾條件，比如只訂閱某個(gè)物理量五分鐘的平均值。7.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，保留...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時(shí)將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設(shè)備資產(chǎn)管理、3DGIS、BIM運(yùn)營維護(hù)管理、能源管理、物業(yè)管理、安防管理、應(yīng)急管理等功能模塊疊加在3DGIS、BIM模型上，通過三維可視化的方式向管理人員提供直觀的管理手段。平臺應(yīng)將靜態(tài)資料數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、AI、大數(shù)據(jù)與3DGIS、BIM模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過3DGIS、BIM模型可調(diào)取某一設(shè)備當(dāng)前監(jiān)測數(shù)據(jù)，或查詢該設(shè)備相關(guān)的技術(shù)參數(shù)文檔、維修保養(yǎng)記錄等信息。在智能化系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進(jìn)行故障定位。有的需要能快速訪問。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺必須...

建立基于BIM的精細(xì)化運(yùn)營管理平臺，可充分利用各種先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息資源的共享與管理、各應(yīng)用系統(tǒng)的互操作和快速響應(yīng)與聯(lián)動(dòng)控制，提高工作效率和提供舒適的工作環(huán)境，盡可能減少管理人員數(shù)量，讓管理人員快速適應(yīng)環(huán)境的變化和工作的多樣化及復(fù)雜性，同時(shí)亦可簡化、規(guī)范運(yùn)營管理公司的日常操作，***管理企業(yè)的運(yùn)行狀況，提高企業(yè)的管理水平和工作效率，為企業(yè)提供決策的信息支持，為企業(yè)創(chuàng)造出理想的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，促進(jìn)運(yùn)營公司向現(xiàn)代化的企業(yè)管理邁進(jìn)。平臺以運(yùn)營數(shù)據(jù)管理服務(wù)平臺為數(shù)據(jù)支撐。需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算。各種實(shí)時(shí)預(yù)警或預(yù)測已經(jīng)不是簡單的基于某一個(gè)閾值進(jìn)行。蘇州奧暢物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺哪家好在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實(shí)時(shí)計(jì)算和離線計(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。基于實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)可以很容易實(shí)現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗、解析、報(bào)警等實(shí)時(shí)的處理。離線計(jì)算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯(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)庫中。●數(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)...

10.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。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通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。查詢分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出，再制作成各種...

趨勢五：數(shù)據(jù)泄露泛濫未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障?？梢哉f，在未來，每個(gè)財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會(huì)面臨數(shù)據(jù)攻擊，無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無論規(guī)模大小，都需要重新審視***的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，超過50%將會(huì)設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及**，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的***一個(gè)環(huán)節(jié)，**加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無補(bǔ)。趨勢六：數(shù)據(jù)管理成為**競爭力數(shù)據(jù)管理成為**競爭力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)**資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對于數(shù)據(jù)管理便有...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實(shí)時(shí)計(jì)算和離線計(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。離線計(jì)算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯(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)...

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**意識和安全意識明顯提高，據(jù)調(diào)查顯示，有將近72%的消費(fèi)者想要了解購買產(chǎn)品的信息，類似產(chǎn)品的原料、生產(chǎn)過程、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，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)營成本，提高運(yùn)營效率產(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)營成本，提高運(yùn)營效率，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。通過技術(shù)手段...

物聯(lián)網(wǎng)對數(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)通過智能感知、識別技術(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...

設(shè)備接入服務(wù)：設(shè)備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺對海量設(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)無縫對接的規(guī)則引擎，可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場景。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)...

物聯(lián)網(wǎng)對數(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)通過智能感知、識別技術(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...

數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（Data Ingestion Service）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)的問題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可從數(shù)十萬種數(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)（Cloud Stream Service），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)，全托管的方式用戶無需感知計(jì)算集群，只需聚焦于Stream SQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。麗水物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺費(fèi)用3.需要運(yùn)營...

該方案的數(shù)據(jù)流向如下：物聯(lián)網(wǎng)平臺將設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)通過規(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（可寫入持久化數(shù)據(jù)庫或?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的開發(fā)指南開發(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，然后寫入本地?cái)?shù)據(jù)庫或者寫成文件存到OBS。程序開發(fā)完成后需打包成JAR文件并上傳至OBS桶，若您沒有O...

高可靠性需要運(yùn)營商級別的高可靠服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對接的往往是生產(chǎn)、經(jīng)營系統(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)致對終端消費(fèi)者的服務(wù)無法正常提供。比如智能電表，如果系統(tǒng)出問題，直接導(dǎo)致的是千家萬戶無法正常用電。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、硬件在線升級，必須支持在線IDC機(jī)房遷移，否則服務(wù)一定有被中斷的可能。高效緩存需要高效的緩存功能。絕大部分場景，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，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設(shè)備的***狀態(tài)。實(shí)時(shí)流式計(jì)算需要實(shí)時(shí)流式...

建立基于BIM的精細(xì)化運(yùn)營管理平臺，可充分利用各種先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息資源的共享與管理、各應(yīng)用系統(tǒng)的互操作和快速響應(yīng)與聯(lián)動(dòng)控制，提高工作效率和提供舒適的工作環(huán)境，盡可能減少管理人員數(shù)量，讓管理人員快速適應(yīng)環(huán)境的變化和工作的多樣化及復(fù)雜性，同時(shí)亦可簡化、規(guī)范運(yùn)營管理公司的日常操作，***管理企業(yè)的運(yùn)行狀況，提高企業(yè)的管理水平和工作效率，為企業(yè)提供決策的信息支持，為企業(yè)創(chuàng)造出理想的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，促進(jìn)運(yùn)營公司向現(xiàn)代化的企業(yè)管理邁進(jìn)。平臺以運(yùn)營數(shù)據(jù)管理服務(wù)平臺為數(shù)據(jù)支撐。準(zhǔn)確的說，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫優(yōu)先系統(tǒng)。嘉興綜合能源物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺銷售7.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)...

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(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)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，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，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問題和可靠性問題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，分析方式也不同。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性很強(qiáng)，如果沒有及時(shí)分析處理就會(huì)失去價(jià)值，甚至可能造成損失，我們稱之為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。典型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括設(shè)備位置信息、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)等，應(yīng)用于...

1，人才缺口大IT時(shí)代逐漸被DT時(shí)代取代，用理性的數(shù)據(jù)分析代人工的經(jīng)驗(yàn)分析成為主流，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)*為，屬于高度稀缺2、入門相對簡單數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù)，不需要很強(qiáng)的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財(cái)務(wù)或零售業(yè)背景的人士，分析思路更加開闊3、薪資待遇高1~2年工作經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)分析崗位的平均月薪可達(dá)到13k左右的水平。崗位的薪酬和經(jīng)驗(yàn)正相關(guān)，越老越值錢。4、行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)幾乎所有的行業(yè)都會(huì)應(yīng)用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師不僅*可以在互聯(lián)IT行業(yè)就業(yè)，也可以在銀行、零售、醫(yī)藥業(yè)、制造業(yè)和交通傳輸?shù)阮I(lǐng)域服務(wù)。5、職業(yè)壽命長數(shù)據(jù)分析職業(yè)一旦掌握，可以在職場上收益長久，掌握這門新興技術(shù)都會(huì)大...

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，*中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，***全國智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務(wù)器都無能力處理，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)的快速寫入和快速查詢。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，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實(shí)時(shí)性，批處理即可。但是對于物聯(lián)網(wǎng)場景，需要基于采集的數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)預(yù)警、決策，延時(shí)要控制在秒級以內(nèi)。如果計(jì)算沒有實(shí)時(shí)性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣...

16.單一后臺管理需要單一的后臺管理系統(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、管理集群、管理用戶、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)測平臺無縫集成，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、部署上需要做到簡單、快捷，可維護(hù)性強(qiáng)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺具備哪些功能.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺表示科技改變世界是一個(gè)能動(dòng)的復(fù)雜變化過程，物聯(lián)網(wǎng)作為從網(wǎng)絡(luò)科技中延伸出來的分支，在促進(jìn)社會(huì)智能化過程中更是涉及各個(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)平臺的搭建以及物聯(lián)網(wǎng)卡與智能硬件...

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縷的“親緣”關(guān)系?。“雮€(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）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時(shí)觀察（real－timeobservation）找出對于未來預(yù)測性的洞察（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別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)...

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)需要對此進(jìn)行專門的設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)隨時(shí)間延續(xù)而無限增長，這意味著數(shù)據(jù)的無限性；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)的語義對應(yīng)著：實(shí)時(shí)性、高性能、無限性、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)的視角來說，每種類型的數(shù)據(jù)都有其原生的屬性和需求，對應(yīng)有比較好的適用場景以及**合適的存儲(chǔ)系統(tǒng)。那么...

離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)盤點(diǎn)等場景，例如，物聯(lián)網(wǎng)平臺將自動(dòng)售貨機(jī)上報(bào)的**匯總后保存，然后定期使用大數(shù)據(jù)分析平臺分析**，以報(bào)表形式呈現(xiàn)給廠家，協(xié)助廠家進(jìn)行銷售策略的調(diào)整。離線分析的挑戰(zhàn)主要在于龐大的數(shù)據(jù)量，一般會(huì)采用分布式處理的方案來提升海量數(shù)據(jù)分析的效率。設(shè)備接入服務(wù)：設(shè)備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺對海量設(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)用通過調(diào)用API...

而且這個(gè)訂閱也應(yīng)該是個(gè)性化的，容許應(yīng)用設(shè)置過濾條件，比如只訂閱某個(gè)物理量五分鐘的平均值。7.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，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)，給用戶和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無論是訪問新采集的數(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)定寫入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫入。對于物聯(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)寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，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...

大數(shù)據(jù)和分析將革新制造業(yè)生產(chǎn)制造商開始使用大數(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，我們對此只能想象。例如，在汽車內(nèi)連接傳感器，并結(jié)合大數(shù)據(jù)和分析來預(yù)測，當(dāng)一輛汽車有可能出故障之前，實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生。這一過程不僅會(huì)通知司機(jī)，而且他們的車輛可能在服務(wù)之前出故障，這可以支持汽車制造商調(diào)查潛在的缺陷，并改進(jìn)未來的車型。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?？梢援a(chǎn)生更多收入的機(jī)會(huì)，通過制造智能產(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)營成本。使用生產(chǎn)車間的傳感器，現(xiàn)...

近年來，企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用越來越重視，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用對企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來備受關(guān)注的一門技術(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，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(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，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“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)營銷；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)展的未來趨勢預(yù)測趨勢一：數(shù)據(jù)的資源化何...

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，*中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，***全國智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務(wù)器都無能力處理，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)的快速寫入和快速查詢。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，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實(shí)時(shí)性，批處理即可。但是對于物聯(lián)網(wǎng)場景，需要基于采集的數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)預(yù)警、決策，延時(shí)要控制在秒級以內(nèi)。如果計(jì)算沒有實(shí)時(shí)性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。準(zhǔn)確的說，系...