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)處理服務應運而生。服務提供商提供大數(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)能夠專注于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，分析方式也不同。實時數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。典型的實時數(shù)據(jù)包括設備位置信息、設備實時狀態(tài)等，應用于實時監(jiān)控、實時告警等場景，例如，車輛實時上報位置數(shù)據(jù)，實時分析后呈現(xiàn)到交通監(jiān)控中心的大屏上，交通**根據(jù)實時數(shù)據(jù)下達各種交通控制決策，如紅綠燈時間調整等。為了實現(xiàn)高實時性，我們可以采用實時流分析方案，從物聯(lián)網(wǎng)平臺對外的數(shù)據(jù)通道中實時提取流動數(shù)據(jù)，分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠是**“新鮮”的。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。佛山采集物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺解決方案

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，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。揚州定制物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺解決方案對于物聯(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。

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，而且隨時可以取消，更改策略。

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諆鹊膯栴}。數(shù)據(jù)接入服務每小時可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲數(shù)TB數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)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(yè)務，即時執(zhí)行作業(yè)。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新狀態(tài)。

物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的結合點在哪呢？物聯(lián)網(wǎng)**值得發(fā)展的就是在人工智能的幫助下，可以為每一個人提供**適合的服務，讓每一個人都可以享受到**適合自己的物聯(lián)網(wǎng)服務。這就是所謂的私人訂制物聯(lián)網(wǎng)，是在大數(shù)據(jù)的基礎上發(fā)展而來的。人工智能出現(xiàn)在了各種行業(yè)之中，就連娛樂圈都已經(jīng)有了人工智能的身影，對我們來說主持還是要由主持人來完成的但是現(xiàn)在人工智能機器人也可以在主持業(yè)成為一份子。前段時間看一個娛樂節(jié)目的時候就看到有智能機器人也在其中。就連歌手中也有了智能機器人的出現(xiàn)。所以我覺得現(xiàn)在的人工智能發(fā)展的還是挺好的，也已經(jīng)在很多行業(yè)中有了自己的一席地位，未來人工智能只會發(fā)展的越來越好。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?；窗簿频晡锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺怎么用

需要支持即席分析和查詢。佛山采集物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺解決方案

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。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。佛山采集物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺解決方案

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