揚州公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺費用

來源: 發(fā)布時間:2022-05-29

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(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?jǐn)?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(yù)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。如果數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)宕機,直接導(dǎo)致停產(chǎn),產(chǎn)生經(jīng)濟有損失、導(dǎo)致對終端消費者的服務(wù)無法正常提供。揚州公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺費用

5.需要實時流式計算。各種實時預(yù)警或預(yù)測已經(jīng)不是簡單的基于某一個閾值進(jìn)行,而是需要通過將一個或多個設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)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(jìn)行計算。不僅如此,計算的需求也相當(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)該實時提醒應(yīng)用。而且這個訂閱也應(yīng)該是個性化的,容許應(yīng)用設(shè)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,保留在不同存儲介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲,給用戶和應(yīng)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(yīng)該是一樣的?;窗蔡厣锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺怎么用需要運營商級別的高可靠服務(wù)。

11.即席分析和查詢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。一個大的系統(tǒng),采集的數(shù)據(jù)種類繁多,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,有的采集頻次高,有的要求保留時間長,有的需要多個副本以保證更高的安全性,有的需要能快速訪問。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺必須提供多種策略,讓用戶可以根據(jù)特點進(jìn)行選擇和配置,而且各種策略并存。

在物聯(lián)網(wǎng)時代,數(shù)量龐大的“物”會產(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)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運而生。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。時序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實時性沒那么強,但是和時間順序強相關(guān),分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時序儲存,并提供按時序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力,我們稱之為時序數(shù)據(jù)。典型的時序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動軌跡、**價格曲線等,應(yīng)用于行為分析、趨勢預(yù)測等場景,例如,基于物聯(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)保存了近期所有車輛的行駛軌跡,警方可隨時從中提取指定嫌疑人車輛的形式的軌跡,推測出嫌疑人的目的地,從而進(jìn)行包抄逮捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。必須是高效的分布式系統(tǒng)。

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。17.便于私有化部署。因為很多企業(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)往往沒有很強的IT運維團(tuán)隊,因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷,可維護(hù)性強。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的主要功能和特點,而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺本身也在演變之中,但總的目標(biāo)不會改變,那就是高效、可伸縮、實時、可靠、靈活、開放、簡單、易維護(hù)。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。韶關(guān)可視化物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺軟件開發(fā)

設(shè)備是很難同步的,不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時間點是很難對齊的。揚州公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺費用

   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(guān)系?。“雮€多世紀(jì)的某個夏天,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(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)得到應(yīng)用!揚州公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺費用