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定制物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)制造廠(chǎng)家

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-07-14

10.需要支持?jǐn)?shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計(jì)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(shí),往往不需要對(duì)原始收據(jù)進(jìn)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(shè)備是很難同步的,不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)是很難對(duì)齊的,因此分析一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)的值,往往需要插值才能解決,系統(tǒng)需要提供線(xiàn)性插值、設(shè)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(jì)操作之外,往往還需要支持一些特殊函數(shù),比如時(shí)間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢(xún)。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(hù)通過(guò)其他工具,執(zhí)行SQL查詢(xún),而不是非要通過(guò)編程接口。查詢(xún)分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出,再制作成各種圖標(biāo)?;ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理,大家所熟悉的場(chǎng)景是用戶(hù)畫(huà)像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等。定制物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)制造廠(chǎng)家

設(shè)備接入服務(wù):設(shè)備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)海量設(shè)備進(jìn)行聯(lián)接、數(shù)據(jù)采集/轉(zhuǎn)發(fā)、遠(yuǎn)程控制的云服務(wù)??蓪?shí)現(xiàn)海量設(shè)備與云端之間雙向通信連接、設(shè)備數(shù)據(jù)采集上云,支持上層應(yīng)用通過(guò)調(diào)用API遠(yuǎn)程控制設(shè)備,還提供了與華為云其他云服務(wù)無(wú)縫對(duì)接的規(guī)則引擎,可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。設(shè)備接入服務(wù)還可以搭配設(shè)備管理服務(wù)使用,可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品模型定義、設(shè)備生命周期可視化管理,提供強(qiáng)大的面向行業(yè)應(yīng)用開(kāi)放能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS):數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DataIngestionService)為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道,主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可從數(shù)十萬(wàn)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(diǎn)擊流、社交媒體源等)中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)(CS):實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)(CloudStreamService),是運(yùn)行在公有云上的實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù),全托管的方式用戶(hù)無(wú)需感知計(jì)算集群,只需聚焦于StreamSQL業(yè)務(wù),即時(shí)執(zhí)行作業(yè)。貴州質(zhì)量物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)查詢(xún)分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出,再制作成各種圖標(biāo)。

而且這個(gè)訂閱也應(yīng)該是個(gè)性化的,容許應(yīng)用設(shè)置過(guò)濾條件,比如只訂閱某個(gè)物理量五分鐘的平均值。7.和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在緩存里,歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲(chǔ)介質(zhì)里,而且可能依據(jù)時(shí)長(zhǎng),保留在不同存儲(chǔ)介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ),給用戶(hù)和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)論是訪(fǎng)問(wèn)新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù),除輸入的時(shí)間參數(shù)不同之外,其余應(yīng)該是一樣的。8.數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的,因此數(shù)據(jù)寫(xiě)入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢(xún)、分析,特別是即席查詢(xún),有可能耗費(fèi)很大的系統(tǒng)資源,不可控。因此系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準(zhǔn)確的說(shuō),系統(tǒng)必須是一個(gè)寫(xiě)優(yōu)先系統(tǒng)。9.數(shù)據(jù)多維度分析需要對(duì)數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對(duì)于聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù),需要進(jìn)行各種維度的統(tǒng)計(jì)分析,比如從設(shè)備所處的地域進(jìn)行分析,從設(shè)備的型號(hào)、供應(yīng)商進(jìn)行分析,從設(shè)備所使用的人員進(jìn)行分析等等。而且這些維度的分析是無(wú)法事先想好的,而是在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求定下來(lái)的。

11.即席分析和查詢(xún)需要支持即席分析和查詢(xún)。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(hù)通過(guò)其他工具,執(zhí)行SQL查詢(xún),而不是非要通過(guò)編程接口。查詢(xún)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(gè)大的系統(tǒng),采集的數(shù)據(jù)種類(lèi)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(diǎn),有的采集頻次高,有的要求保留時(shí)間長(zhǎng),有的需要多個(gè)副本以保證更高的安全性,有的需要能快速訪(fǎng)問(wèn)。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須提供多種策略,讓用戶(hù)可以根據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和配置,而且各種策略并存。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里,除通用的統(tǒng)計(jì)操作之外,往往還需要支持一些特殊函數(shù),比如時(shí)間加權(quán)平均。

并通過(guò)3DGIS、BIM模型的運(yùn)維邏輯展示故障的上下游關(guān)聯(lián)及可能影響的范圍。在運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)的積累過(guò)程中,平臺(tái)采用大數(shù)據(jù)、人工智能分析技術(shù),為運(yùn)營(yíng)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、支持和決策參考,提升精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理質(zhì)量,降低運(yùn)營(yíng)成本。平臺(tái)通過(guò)信息化的手段覆蓋運(yùn)營(yíng)管理的各個(gè)方面,為管理者提供直觀、高效、精細(xì)、便捷、完善的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理解決方案。平臺(tái)采用目前當(dāng)下流行的B/S架構(gòu)結(jié)合APP或小程序的方式,通過(guò)手機(jī)端(安卓、IOS)APP或小程序、網(wǎng)頁(yè)端使用等方式,滿(mǎn)足了建筑不同管理角色的用戶(hù)使用。必須是實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)。北京現(xiàn)代化物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)代理商

需要運(yùn)營(yíng)商級(jí)別的高可靠服務(wù)。定制物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)制造廠(chǎng)家

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(guó)而言,就有5億多臺(tái)智能電表,每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù),***全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量,任何一臺(tái)服務(wù)器都無(wú)能力處理,因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴(kuò)展的。為降低成本,一個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的,需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫(xiě)入和快速查詢(xún)。2.實(shí)時(shí)處理必須是實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)?;ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理,大家所熟悉的場(chǎng)景是用戶(hù)畫(huà)像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等,這些場(chǎng)景并不需要什么實(shí)時(shí)性,批處理即可。但是對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景,需要基于采集的數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)預(yù)警、決策,延時(shí)要控制在秒級(jí)以?xún)?nèi)。如果計(jì)算沒(méi)有實(shí)時(shí)性,物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。定制物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)制造廠(chǎng)家

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