在物联网时代,数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据,传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据,就无法将数据的价值比较大化,大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况,大数据处理服务应运而生。服务提供商提供大数据处理平台,为企业消除了大数据处理的效率问题和可靠性问题,让企业能够专注于物联网数据的分析与利用。物联网大数据根据数据类型的不同,分析方式也不同。实时数据有些数据的实时性很强,如果没有及时分析处理就会失去价值,甚至可能造成损失,我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等,应用于实时监控、实时告警等场景,例如,车辆实时上报位置数据,实时分析后呈现到交通监控中心的大屏上,交通根据实时数据下达各种交通控制决策,如红绿灯时间调整等。为了实现高实时性,我们可以采用实时流分析方案,从物联网平台对外的数据通道中实时提取流动数据,分析和处理之后再输出至数据通道继续流转,保证呈现的数据永远是*新鲜”的。物联网大数据平台可以帮助制造业实现智能制造和工业互联网。无锡公共管理物联网大数据平台哪家好
数据处理:数据处理包括实时计算和离线计算两种。TIZASTAR采用Storm作为实时处理引擎,并在它的基础上包装了自己的实时计算服务,可以支持应用层的调度和管理。基于实时计算服务可以很容易实现对物联网数据的清洗、解析、报警等实时的处理。离线计算支持MapReduce和Hive等,主要用于对物联网数据做日/周/月/年等多个时间维度做报表分析和数据挖掘,并将结果输出到关系数据库中。●数据交换接口:数据交换接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等,用户可以根据实际情况灵活选择数据交换的方式。数据交换的内容包括物联网终端的当前状态、物联网终端的历史状态/轨迹、指令下发、数据订阅与发布等等。●平台管理:平台管理包括监控报警和管理UI。监控报警采用Ganglia和Nagios结合的形式,包括硬件级别(服务器、cpu、内存、磁盘等)、进程级别(进程不存在、端口***异常等)、关键业务指标(中间队列的元素数、网关建立的tcp连接数等)等三个级别。管理UI包括界面化安装部署、用户管理、终端管理、集群管理、数据接入管理、实时和离线计算任务界面化管理。南京定制物联网大数据平台管理物联网大数据平台可以帮助企业发现设备故障和预测设备维护需求。
系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作,每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样,系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.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。
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。物联网大数据平台可以帮助交通运输部门实现智能交通管理。
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电信行业实现智能网络和用户体验优化。扬州工厂物联网大数据平台 施工
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高效分布式必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大,中国而言,就有5亿多台智能电表,每台电表每隔15分钟采集一次数据,全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量,任何一台服务器都无能力处理,因此处理系统必须是分布式的,水平扩展的。为降低成本,一个节点的处理性能必须是高效的,需要支持数据的快速写入和快速查询。2.实时处理必须是实时处理的系统。互联网大数据处理,大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等,这些场景并不需要什么实时性,批处理即可。但是对于物联网场景,需要基于采集的数据做实时预警、决策,延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性,物联网的商业价值就大打折扣。无锡公共管理物联网大数据平台哪家好
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