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數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實時計算和離線計算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實時處理引擎，并在它的基礎上包裝了自己的實時計算服務，可以支持應用層的調(diào)度和管理?；趯崟r計算服務可以很容易實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗、解析、報警等實時的處理。離線計算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做日/周/月/年等多個時間維度做報表分析和數(shù)據(jù)挖掘，并將結果輸出到關系數(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)...

5.需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經(jīng)不是簡單的基于某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數(shù)進行計算。6.需要支持數(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)往往有很多應用都需要，因此系統(tǒng)應該提供訂閱功能，只要有新的數(shù)據(jù)更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實時數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，保留...

10.需要支持數(shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據(jù)進行，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。設備是很難同步的，不同設備采集數(shù)據(jù)的時間點是很難對齊的，因此分析一個特定時間點的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線性插值、設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)計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時間加權平均、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。查詢分析的結果可以很方便的導出，再制作成各種...

近年來，企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的搜集和運用越來越重視，大數(shù)據(jù)的運用對企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來備受關注的一門技術，大數(shù)據(jù)技術的戰(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)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在幾個方面：1、對大量消費者提供產(chǎn)品或服務的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精細營銷；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)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來趨勢預測趨勢一：數(shù)據(jù)的資源化何...

必須是開放的。系統(tǒng)需要支持業(yè)界流行的標準SQL，提供各種語言開發(fā)接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各種機器學習、人工智能算法或其他應用，讓大數(shù)據(jù)處理平臺能夠不斷擴展，而不是成為一個孤島。14.系統(tǒng)必須支持異構環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統(tǒng)必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數(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...

8.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。準確的說，系統(tǒng)必須是一個寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對于聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，需要進行各種維度的統(tǒng)計分析，比如從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析，從設備所使用的人員進行分析等等。而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據(jù)業(yè)務發(fā)展的需求定下來的。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個靈活的機制增加某個維...

設備接入服務：設備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺對海量設備進行聯(lián)接、數(shù)據(jù)采集/轉(zhuǎn)發(fā)、遠程控制的云服務?？蓪崿F(xiàn)海量設備與云端之間雙向通信連接、設備數(shù)據(jù)采集上云，支持上層應用通過調(diào)用API遠程控制設備，還提供了與華為云其他云服務無縫對接的規(guī)則引擎，可應用于各種物聯(lián)網(wǎng)場景。設備接入服務還可以搭配設備管理服務使用，可實現(xiàn)產(chǎn)品模型定義、設備生命周期可視化管理，提供強大的面向行業(yè)應用開放能力，幫助企業(yè)快速構建創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務。數(shù)據(jù)接入服務（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務（DataIngestionService）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應用程序構建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務外的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)皆品?..

大數(shù)據(jù)時代應該沒有喜不喜歡只有愿不愿意。現(xiàn)階段通過所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據(jù)用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進行了相關信息推送。但這些物件已經(jīng)購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應根據(jù)喜歡偏好進行，而是應...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設備資產(chǎn)管理、3DGIS、BIM運營維護管理、能源管理、物業(yè)管理、安防管理、應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。平臺應將靜態(tài)資料數(shù)據(jù)、業(yè)務流程數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、AI、大數(shù)據(jù)與3DGIS、BIM模型進行關聯(lián)，通過3DGIS、BIM模型可調(diào)取某一設備當前監(jiān)測數(shù)據(jù)，或查詢該設備相關的技術參數(shù)文檔、維修保養(yǎng)記錄等信息。在智能化系統(tǒng)發(fā)出報警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進行故障定位。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個靈活的機制增加某...

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)，全國智能電表就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節(jié)點的處理性能必須是高效的，需要支持數(shù)據(jù)的快速寫入和快速查詢。2.實時處理必須是實時處理的系統(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時性，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)做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內(nèi)。如果計算沒有實時性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價值就大打折扣。比如智...

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)，***全國智能電表就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節(jié)點的處理性能必須是高效的，需要支持數(shù)據(jù)的快速寫入和快速查詢。2.實時處理必須是實時處理的系統(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時性，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)做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內(nèi)。如果計算沒有實時性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價值就大打折扣...

大數(shù)據(jù)時代應該沒有喜不喜歡只有愿不愿意?，F(xiàn)階段通過所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據(jù)用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進行了相關信息推送。但這些物件已經(jīng)購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應根據(jù)喜歡偏好進行，而是應...

分析大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)接收來自大量連接的異構設備的數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)設備數(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)并提供有價值的報告，這將使企業(yè)具有競爭優(yōu)勢。由于數(shù)據(jù)是基于其類型挖掘的，因此必須對數(shù)據(jù)進行分岔以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)問題數(shù)據(jù)的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結合了來自傳感器的未排序的流數(shù)據(jù)和來自研究的存儲數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，其中...

物聯(lián)網(wǎng)可以通過互聯(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。簡單地說，它是一個連接任何設備的具有“開/關”功能的開關，通過互聯(lián)網(wǎng)連接到彼此，可以方便地連接“事物”大規(guī)模網(wǎng)絡的概念。根據(jù)分析公司Gartner稱，到2020年，全球?qū)⒂谐^260億個連接設備，盡管這種預測根據(jù)來源不同而不同。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)具有改變許多領域活動的潛力，不僅是商業(yè)活動，還關系到我們的日常生活。調(diào)查機構IDC2015年對物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的預測指出，“如今，物聯(lián)網(wǎng)的活動超過50％集中在制造業(yè)，交通，智能城市和消費類應用，但在五年內(nèi)，所有的行業(yè)都將會推出采用物聯(lián)網(wǎng)的舉措。”如果計算沒有實時性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價值就大打折...

14.系統(tǒng)必須支持異構環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統(tǒng)必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數(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運維監(jiān)測平臺無縫集成，便于管理。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率，系統(tǒng)應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。重慶機房...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設備資產(chǎn)管理、3DGIS、BIM運營維護管理、能源管理、物業(yè)管理、安防管理、應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。平臺應將靜態(tài)資料數(shù)據(jù)、業(yè)務流程數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、AI、大數(shù)據(jù)與3DGIS、BIM模型進行關聯(lián)，通過3DGIS、BIM模型可調(diào)取某一設備當前監(jiān)測數(shù)據(jù)，或查詢該設備相關的技術參數(shù)文檔、維修保養(yǎng)記錄等信息。在智能化系統(tǒng)發(fā)出報警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進行故障定位。需要支持數(shù)據(jù)訂閱。與通用大數(shù)據(jù)平臺比較一致，...

物聯(lián)網(wǎng)是一個很寬泛的概念，是指各種設備、機器都通過互聯(lián)網(wǎng)連接起來，車聯(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)的設備在2019年已經(jīng)超過142億，預計2021年將達到250億，這是一個巨大的數(shù)量。毫無疑問，我們需要一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺來處理這些聯(lián)網(wǎng)設備產(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)，***全國智能電表就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴展的。為降低成本，一個節(jié)點的處理性能必須是高效的，需要支持數(shù)據(jù)的快速寫入和快速查詢。從...

而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實時數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，保留在不同存儲介質(zhì)里。系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現(xiàn)的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時間參數(shù)不同之外，其余應該是一樣的。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，有可能耗費很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保...

趨勢二：與云計算的深度結合大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎設備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)**，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。趨勢三：科學理論的突破隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術**。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎理論，實現(xiàn)科學技術上的突破。趨勢四：數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來，數(shù)據(jù)科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知...

近年來，我國密切關注農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的建立與發(fā)展。自2012年起，中國開始重點關注「智慧農(nóng)業(yè)」的發(fā)展并推出「精細農(nóng)業(yè)」技術；2016年，《「十三五」全國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息發(fā)展規(guī)劃》指出，要加快推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展，統(tǒng)籌推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村電子商務發(fā)展，創(chuàng)新流通方式，打造新業(yè)態(tài)；2017年，***印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中，明確要求推進各地區(qū)、各行業(yè)、各領域涉農(nóng)數(shù)據(jù)資源的共享開放，加快農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)關鍵技術研發(fā)，推動農(nóng)業(yè)資源要素數(shù)據(jù)共享；2018年我國**又提出關于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見，其中提到要大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實施智慧農(nóng)業(yè)農(nóng)林水利工程，推進物聯(lián)網(wǎng)試驗示范和遙感技術應用；2019年，**一號文件提出要...

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關系！！半個多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，“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時觀察（real－timeobservation）找出對于未來預測性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業(yè)化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)...

下面我們看看物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的結合，可以帶來哪些好處。1、符合消費者期望，保障消費者權益現(xiàn)在消費者**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。一物一碼為每一個產(chǎn)品建立身份標識，用物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算等技術建立產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)，消費者就可以用手機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)夯實管理基礎，降低運營成本，提高運營效率產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)不僅可以幫助生產(chǎn)加工企業(yè)夯實管理基礎，降低運營成本，提高運營效率，也幫助品牌商了解消費者的消費模式，為后期企業(yè)改善產(chǎn)品提供強有力的數(shù)據(jù)支持。通過技術手段...

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，并結合大數(shù)據(jù)和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經(jīng)發(fā)生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，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，并提高員工的工作效率。新的收入流。可以產(chǎn)生更多收入的機會，通過制造智能產(chǎn)品。這方面的一個很好的例子是芬蘭通力公司起重機，研發(fā)創(chuàng)造了“智能”起重機。節(jié)省運營成本。使用生產(chǎn)車間的傳感器，現(xiàn)...

實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實時數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，保留在不同存儲介質(zhì)里。系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現(xiàn)的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時間參數(shù)不同之外，其余應該是一樣的。8.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。準確的說，系統(tǒng)必須是一個寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對于聯(lián)網(wǎng)...

1，人才缺口大IT時代逐漸被DT時代取代，用理性的數(shù)據(jù)分析代人工的經(jīng)驗分析成為主流，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)分析是一門跨領域技術，不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業(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)驗的大數(shù)據(jù)分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經(jīng)驗正相關，越老越值錢。4、行業(yè)適應性強幾乎所有的行業(yè)都會應用到數(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域服務。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，掌握這門新興技術都會大...

9.數(shù)據(jù)多維度分析需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對于聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，需要進行各種維度的統(tǒng)計分析，比如從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析，從設備所使用的人員進行分析等等。而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據(jù)業(yè)務發(fā)展的需求定下來的。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個靈活的機制增加某個維度的分析。10.支持數(shù)據(jù)計算需要支持數(shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據(jù)進行，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。設備是很難同步的，不同設備采集數(shù)據(jù)的時間點是很難對齊的，因此分析一個特定時間點的值...

3.需要運營商級別的高可靠服務。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，直接導致停產(chǎn)，產(chǎn)生經(jīng)濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。比如智能電表，如果系統(tǒng)出問題，直接導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，必須支持數(shù)據(jù)實時備份，必須支持異地容災，必須支持軟件、硬件在線升級，必須支持在線IDC機房遷移，否則服務一定有被中斷的可能。4.需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態(tài)或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。系統(tǒng)需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的***狀態(tài)。而且這些維度的分析是無法事先想好...

而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實時數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，保留在不同存儲介質(zhì)里。系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現(xiàn)的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時間參數(shù)不同之外，其余應該是一樣的。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，有可能耗費很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保...

而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實時數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，保留在不同存儲介質(zhì)里。系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現(xiàn)的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時間參數(shù)不同之外，其余應該是一樣的。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，有可能耗費很大的系統(tǒng)資源，不可控。因此系統(tǒng)必須保...

10.需要支持數(shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據(jù)進行，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。設備是很難同步的，不同設備采集數(shù)據(jù)的時間點是很難對齊的，因此分析一個特定時間點的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線性插值、設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)計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時間加權平均、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。查詢分析的結果可以很方便的導出，再制作成各種...