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              發布時間:2024-11-14 00:15  

              需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統,數據流量往往是平穩的,因此數據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資源,不可控。因此系統必須保證分配足夠的資源以確保數據能夠寫入系統而不被丟失。準確的說,系統必須是一個寫優先系統。9.需要對數據支持靈活的多維度分析。對于聯網設備產生的數據,需要進行各種維度的統計分析,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,根據業務發展的需求定下來的。因此物聯網大數據系統需要一個靈活的機制增加某個維度的分析。為降低成本,一個節點的處理性能必須是高效的,需要支持數據的快速寫入和快速查詢。上海工程咨詢物聯網大數據平臺報價

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              需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節點的數據上傳到云端,根據具體需要,可以將原始數據,或加工計算后的數據,或**符合過濾條件的數據同步到云端,而且隨時可以取消,更改策略。16.需要單一的后臺管理系統。便于查看系統運行狀態、管理集群、管理用戶、管理各種系統資源等,而且系統能夠與第三方IT運維監測平臺無縫集成,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。而傳統的企業往往沒有很強的IT運維團隊,因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷,可維護性強。以上總結了物聯網大數據平臺的主要功能和特點,而物聯網大數據平臺本身也在演變之中,但總的目標不會改變,那就是高效、可伸縮、實時、可靠、靈活、開放、簡單、易維護。淮安園區物聯網大數據平臺軟件開發實時數據和歷史數據的處理要合二為一。

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              設備接入服務:設備接入是華為OceanConnect物聯網平臺對海量設備進行聯接、數據采集/轉發、遠程控制的云服務。可實現海量設備與云端之間雙向通信連接、設備數據采集上云,支持上層應用通過調用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則引擎,可應用于各種物聯網場景。設備接入服務還可以搭配設備管理服務使用,可實現產品模型定義、設備生命周期可視化管理,提供強大的面向行業應用開放能力,幫助企業快速構建創新的物聯網業務。數據接入服務(DIS):數據接入服務(DataIngestionService)為處理或分析流數據的自定義應用程序構建數據流管道,主要解決云服務外的數據實時傳輸到云服務內的問題。數據接入服務每小時可從數十萬種數據源(如IoT數據采集、日志和定位追蹤事件、網站點擊流、社交媒體源等)中連續捕獲、傳送和存儲數TB數據。實時流計算服務(CS):實時流計算服務(CloudStreamService),是運行在公有云上的實時流式大數據分析服務,全托管的方式用戶無需感知計算集群,只需聚焦于StreamSQL業務,即時執行作業。

              即席分析和查詢需要支持即席分析和查詢。為提高大數據分析師的工作效率,系統應該提供一命令行工具或容許用戶通過其他工具,執行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,再制作成各種圖標。12.靈活數據管理策略需要提供靈活的數據管理策略。一個大的系統,采集的數據種類繁多,而且除采集的原始數據外,還有大量的衍生數據。這些數據各自有不同的特點,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。因此物聯網大數據平臺必須提供多種策略,讓用戶可以根據特點進行選擇和配置,而且各種策略并存需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算。

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              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備當前狀態或其他信息,用以報警、大屏展示或其他。系統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。5.實時流式計算需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經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生的數據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進行計算。6.數據訂閱需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致,同一組數據往往有很多應用都需要,因此系統應該提供訂閱功能,只要有新的數據更新,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。需要支持即席分析和查詢。鹽城農業物聯網大數據平臺報價

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              在物聯網時代,數量龐大的“物”會產生PB級的海量數據,傳統的數據處理服務的處理速度已無法跟上數據產生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯網設備數據,就無法將數據的價值比較大化,大數據分析能力的建設對物聯網企業來說又成為了一個新的挑戰。針對這種情況,大數據處理服務應運而生。服務提供商提供大數據處理平臺,為企業消除了大數據處理的效率問題和可靠性問題,讓企業能夠專注于物聯網數據的分析與利用。物聯網大數據根據數據類型的不同,分析方式也不同。實時數據有些數據的實時性很強,如果沒有及時分析處理就會失去價值,甚至可能造成損失,我們稱之為實時數據。典型的實時數據包括設備位置信息、設備實時狀態等,應用于實時監控、實時告警等場景,例如,車輛實時上報位置數據,實時分析后呈現到交通監控中心的大屏上,交通根據實時數據下達各種交通控制決策,如紅綠燈時間調整等。為了實現高實時性,我們可以采用實時流分析方案,從物聯網平臺對外的數據通道中實時提取流動數據,分析和處理之后再輸出至數據通道繼續流轉,保證呈現的數據永遠是*新鮮”的。上海工程咨詢物聯網大數據平臺報價

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