企业商机
物联网大数据平台基本参数
  • 产地
  • 中国
  • 品牌
  • 科睿奇
  • 型号
  • 0
  • 是否定制
物联网大数据平台企业商机

物联网可以通过互联网连接传感器连接到各种各样的“东西”,并得到了快速增长。简单地说,它是一个连接任何设备的具有“开/关”功能的开关,通过互联网连接到彼此,可以方便地连接“事物”大规模网络的概念。根据分析公司Gartner称,到2020年,全球将有超过260亿个连接设备,尽管这种预测根据来源不同而不同。物联网和大数据具有改变许多领域活动的潜力,不仅是商业活动,还关系到我们的日常生活。调查机构IDC2015年对物联网发展的预测指出,“如今,物联网的活动超过50%集中在制造业,交通,智能城市和消费类应用,但在五年内,所有的行业都将会推出采用物联网的举措。”便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑,希望采用私有化部署。深圳智慧科技馆物联网大数据平台研发

12.需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统,采集的数据种类繁多,而且除采集的原始数据外,还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点,有的采集频次高,有的要求保留时间长,有的需要多个副本以保证更高的安全性,有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略,让用户可以根据特点进行选择和配置,而且各种策略并存。13.必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL,提供各种语言开发接口,包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R,Matlab等等,方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用,让大数据处理平台能够不断扩展,而不是成为一个孤岛。深圳企业物联网大数据平台开发为降低成本,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。

5.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。

   物联网对数据真实性的要求更高:物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合,其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界,物联网中数据的真实性显得尤为重要。物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的**和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,***应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。需要单一的后台管理系统。

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。3.高可靠性需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统,如果数据处理系统宕机,直接导致停产,产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表,如果系统出问题,直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的,必须支持数据实时备份,必须支持异地容灾,必须支持软件、硬件在线升级,必须支持在线IDC机房迁移,否则服务一定有被中断的可能。需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作。济南采集物联网大数据平台软件开发

一个大的系统,采集的数据种类繁多,而且除采集的原始数据外,还有大量的衍生数据。深圳智慧科技馆物联网大数据平台研发

 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。深圳智慧科技馆物联网大数据平台研发

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