大數(shù)據(jù)時代應(yīng)該沒有喜不喜歡只有愿不愿意?，F(xiàn)階段通過所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據(jù)用戶喜好進(jìn)行熱點(diǎn)推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進(jìn)行了搜索購買，但因?yàn)轭l繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進(jìn)行了相關(guān)信息推送。但這些物件已經(jīng)購買完畢所以在推送不會因?yàn)楹闷婧拖矚g再次重復(fù)購買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應(yīng)根據(jù)喜歡偏好進(jìn)行，而是應(yīng)該通過是否愿意接收這些訊息進(jìn)行推送。當(dāng)真正的大數(shù)據(jù)時代來臨安全也許根本不是問題。很多人會擔(dān)心那些出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)身上的安全隱患統(tǒng)統(tǒng)會出現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)身上，而在物聯(lián)網(wǎng)上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當(dāng)然，這很多人之中包括筆者。而經(jīng)過對大數(shù)據(jù)的深入了解，和對大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的預(yù)估。筆者突然發(fā)現(xiàn)一個很重要的實(shí)時：物聯(lián)網(wǎng)的正常運(yùn)行和發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)，而真正的大數(shù)據(jù)要比人類聰明的多。這些場景并不需要什么實(shí)時性，批處理即可。江蘇多功能物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)

物聯(lián)網(wǎng)可以通過互聯(lián)網(wǎng)連接傳感器連接到各種各樣的“東西”，并得到了快速增長。簡單地說，它是一個連接任何設(shè)備的具有“開/關(guān)”功能的開關(guān)，通過互聯(lián)網(wǎng)連接到彼此，可以方便地連接“事物”大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的概念。根據(jù)分析公司Gartner稱，到2020年，全球?qū)⒂谐^260億個連接設(shè)備，盡管這種預(yù)測根據(jù)來源不同而不同。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)具有改變許多領(lǐng)域活動的潛力，不僅是商業(yè)活動，還關(guān)系到我們的日常生活。調(diào)查機(jī)構(gòu)IDC2015年對物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的預(yù)測指出，“如今，物聯(lián)網(wǎng)的活動超過50％集中在制造業(yè)，交通，智能城市和消費(fèi)類應(yīng)用，但在五年內(nèi)，所有的行業(yè)都將會推出采用物聯(lián)網(wǎng)的舉措?！苯K通用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺****實(shí)時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。

對象存儲服務(wù)：對象存儲服務(wù)（Object Storage Service，OBS）是一個基于對象的海量存儲服務(wù)，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲能力，包括：創(chuàng)建、修改、刪除桶，上傳、下載、刪除對象等。其中對象是OBS中數(shù)據(jù)存儲的基本單位，用戶上傳至OBS的數(shù)據(jù)都以對象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存儲對象的容器。數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（DLV）：數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。

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(kuò)展的。為降低成本，一個節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫入和快速查詢。2.實(shí)時處理必須是實(shí)時處理的系統(tǒng)。互聯(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(shí)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(shí)時預(yù)警、決策，延時要控制在秒級以內(nèi)。如果計(jì)算沒有實(shí)時性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價值就大打折扣。比如智能電表，如果系統(tǒng)出問題，直接導(dǎo)致的是千家萬戶無法正常用電。

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.和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實(shí)時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)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。8.數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定寫入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫入。對于物聯(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(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，系統(tǒng)必須是一個寫優(yōu)先系統(tǒng)。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(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、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法事先想好的，而是在實(shí)際運(yùn)營過程中，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求定下來的。不僅如此，計(jì)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(jì)算。上海正規(guī)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺****

設(shè)備是很難同步的，不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時間點(diǎn)是很難對齊的。江蘇多功能物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)

目前中國是全球極大的銷售產(chǎn)品生產(chǎn)區(qū)，憑借國內(nèi)區(qū)位及勞動力優(yōu)勢，我國銷售產(chǎn)量處于全球優(yōu)先地位，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，我國行業(yè)產(chǎn)能規(guī)模維持在4000萬臺左右。2017年我國產(chǎn)量3124.12萬臺，2018年我國臺式電腦產(chǎn)量為3197.95萬臺，產(chǎn)量較上年同期增長2.36%。在相對平淡的數(shù)碼、電腦市場，消費(fèi)類產(chǎn)品依然表現(xiàn)低迷，反而是商用數(shù)碼、電腦成為了市場銷量的主要拉動力。消費(fèi)類數(shù)碼、電腦與商用類主要差別在于用戶需求的不可替代性以及不同用戶對于產(chǎn)品后期使用成本的重視程度。相對于普通消費(fèi)類個人數(shù)碼、電腦容易因?yàn)橐苿又悄芙K端（包括手機(jī)和平板等）的發(fā)展而被替代，但商產(chǎn)品作為企業(yè)生產(chǎn)力重點(diǎn)工具的地位卻從未動搖。出現(xiàn)這種差異的伏筆，甚至從十幾年前數(shù)碼、電腦開始分化為文娛終端和生產(chǎn)力工具兩大分支的時候就已經(jīng)埋下了。在商用領(lǐng)域，數(shù)碼、電腦始終是企業(yè)生產(chǎn)力重點(diǎn)工具。在企業(yè)軟件平臺保持穩(wěn)定的情況下，企業(yè)購置和換機(jī)的需求始終存在。而在出現(xiàn)大規(guī)模軟件更新的時候，企業(yè)換機(jī)的需求甚至比個人用戶更加集中和強(qiáng)烈。江蘇多功能物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)

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