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數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實(shí)時計(jì)算和離線計(jì)算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實(shí)時處理引擎，并在它的基礎(chǔ)上包裝了自己的實(shí)時計(jì)算服務(wù)，可以支持應(yīng)用層的調(diào)度和管理?；趯?shí)時計(jì)算服務(wù)可以很容易實(shí)現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗、解析、報(bào)警等實(shí)時的處理。離線計(jì)算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做日/周/月/年等多個時間維度做報(bào)表分析和數(shù)據(jù)挖掘，并將結(jié)果輸出到關(guān)系數(shù)據(jù)庫中?！駭?shù)據(jù)交換接口：數(shù)據(jù)交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶可以根據(jù)實(shí)際情況靈活選擇數(shù)據(jù)交換的方式。數(shù)據(jù)交換的內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)終端的當(dāng)前狀態(tài)、物聯(lián)網(wǎng)終端的歷史狀態(tài)/軌跡、指令下發(fā)、數(shù)據(jù)...

5.需要實(shí)時流式計(jì)算。各種實(shí)時預(yù)警或預(yù)測已經(jīng)不是簡單的基于某一個閾值進(jìn)行，而是需要通過將一個或多個設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時聚合計(jì)算，不只是基于一個時間點(diǎn)、而是基于一個時間窗口進(jìn)行計(jì)算。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。6.需要支持?jǐn)?shù)據(jù)訂閱。與通用大數(shù)據(jù)平臺比較一致，同一組數(shù)據(jù)往往有很多應(yīng)用都需要，因此系統(tǒng)應(yīng)該提供訂閱功能，只要有新的數(shù)據(jù)更新，就應(yīng)該實(shí)時提醒應(yīng)用。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.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...

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，往往不需要對原始收據(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)的時間點(diǎn)是很難對齊的，因此分析一個特定時間點(diǎn)的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線性插值、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)，比如時間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢。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通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。查詢分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出，再制作成各種...

近年來，企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用越來越重視，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用對企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來備受關(guān)注的一門技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在幾個方面：1、對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)營銷；2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價值。大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來趨勢預(yù)測趨勢一：數(shù)據(jù)的資源化何...

必須是開放的。系統(tǒng)需要支持業(yè)界流行的標(biāo)準(zhǔn)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(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法或其他應(yīng)用，讓大數(shù)據(jù)處理平臺能夠不斷擴(kuò)展，而不是成為一個孤島。14.系統(tǒng)必須支持異構(gòu)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(wù)器和存儲設(shè)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(wù)器和存儲設(shè)備并存。15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(jì)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...

8.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.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。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個靈活的機(jī)制增加某個維...

設(shè)備接入服務(wù)：設(shè)備接入是華為OceanConnect物聯(lián)網(wǎng)平臺對海量設(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)無縫對接的規(guī)則引擎，可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場景。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)時傳輸?shù)皆品?wù)...

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)...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設(shè)備資產(chǎn)管理、3DGIS、BIM運(yùn)營維護(hù)管理、能源管理、物業(yè)管理、安防管理、應(yīng)急管理等功能模塊疊加在3DGIS、BIM模型上，通過三維可視化的方式向管理人員提供直觀的管理手段。平臺應(yīng)將靜態(tài)資料數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、AI、大數(shù)據(jù)與3DGIS、BIM模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過3DGIS、BIM模型可調(diào)取某一設(shè)備當(dāng)前監(jiān)測數(shù)據(jù)，或查詢該設(shè)備相關(guān)的技術(shù)參數(shù)文檔、維修保養(yǎng)記錄等信息。在智能化系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進(jìn)行故障定位。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個靈活的機(jī)制增加某...

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)?；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(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...

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)?；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(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...

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)...

分析大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器持續(xù)接收來自大量連接的異構(gòu)設(shè)備的數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要具有可伸縮性，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價值的報(bào)告，這將使企業(yè)具有競爭優(yōu)勢。由于數(shù)據(jù)是基于其類型挖掘的，因此必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行分岔以充分利用數(shù)據(jù)。根據(jù)問題數(shù)據(jù)的類型，可以進(jìn)行不同類型的分析。比較常見的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結(jié)合了來自傳感器的未排序的流數(shù)據(jù)和來自研究的存儲數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)熟悉的模式。這種方法的實(shí)時分析可以在車隊(duì)跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，其中...

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?！比绻?jì)算沒有實(shí)時性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價值就大打折...

14.系統(tǒng)必須支持異構(gòu)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(wù)器和存儲設(shè)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(wù)器和存儲設(shè)備并存。15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(jì)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。16.需要單一的后臺管理系統(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、管理集群、管理用戶、管理各種系統(tǒng)資源等，而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運(yùn)維監(jiān)測平臺無縫集成，便于管理。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通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢。重慶機(jī)房...

通過三維場景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設(shè)備資產(chǎn)管理、3DGIS、BIM運(yùn)營維護(hù)管理、能源管理、物業(yè)管理、安防管理、應(yīng)急管理等功能模塊疊加在3DGIS、BIM模型上，通過三維可視化的方式向管理人員提供直觀的管理手段。平臺應(yīng)將靜態(tài)資料數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、AI、大數(shù)據(jù)與3DGIS、BIM模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過3DGIS、BIM模型可調(diào)取某一設(shè)備當(dāng)前監(jiān)測數(shù)據(jù)，或查詢該設(shè)備相關(guān)的技術(shù)參數(shù)文檔、維修保養(yǎng)記錄等信息。在智能化系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警或用戶提交故障后，平臺可通過3DGIS、BIM的三維場景進(jìn)行故障定位。需要支持?jǐn)?shù)據(jù)訂閱。與通用大數(shù)據(jù)平臺比較一致，...

物聯(lián)網(wǎng)是一個很寬泛的概念，是指各種設(shè)備、機(jī)器都通過互聯(lián)網(wǎng)連接起來，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備在2019年已經(jīng)超過142億，預(yù)計(jì)2021年將達(dá)到250億，這是一個巨大的數(shù)量。毫無疑問，我們需要一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺來處理這些聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。1.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。從...

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...

趨勢二：與云計(jì)算的深度結(jié)合大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)**，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。趨勢三：科學(xué)理論的突破隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)**。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。趨勢四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來越多的人所認(rèn)知...

近年來，我國密切關(guān)注農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的建立與發(fā)展。自2012年起，中國開始重點(diǎn)關(guān)注「智慧農(nóng)業(yè)」的發(fā)展并推出「精細(xì)農(nóng)業(yè)」技術(shù)；2016年，《「十三五」全國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息發(fā)展規(guī)劃》指出，要加快推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展，統(tǒng)籌推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展，創(chuàng)新流通方式，打造新業(yè)態(tài)；2017年，***印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中，明確要求推進(jìn)各地區(qū)、各行業(yè)、各領(lǐng)域涉農(nóng)數(shù)據(jù)資源的共享開放，加快農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，推動農(nóng)業(yè)資源要素?cái)?shù)據(jù)共享；2018年我國**又提出關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見，其中提到要大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)，實(shí)施智慧農(nóng)業(yè)農(nóng)林水利工程，推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)試驗(yàn)示范和遙感技術(shù)應(yīng)用；2019年，**一號文件提出要...

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計(jì)算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關(guān)系！！半個多世紀(jì)的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學(xué)家們舉辦了一次Party，共同研究用機(jī)器模擬智能的問題，也是在那時，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時觀察（real－timeobservation）找出對于未來預(yù)測性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業(yè)化正在快速推進(jìn)中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)...

下面我們看看物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，可以帶來哪些好處。1、符合消費(fèi)者期望，保障消費(fèi)者權(quán)益現(xiàn)在消費(fèi)者**意識和安全意識明顯提高，據(jù)調(diào)查顯示，有將近72%的消費(fèi)者想要了解購買產(chǎn)品的信息，類似產(chǎn)品的原料、生產(chǎn)過程、生產(chǎn)廠家等信息。一物一碼為每一個產(chǎn)品建立身份標(biāo)識，用物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等技術(shù)建立產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)，消費(fèi)者就可以用手機(jī)掃描包裝盒上的二維碼，即可了解該產(chǎn)品的全生命周期信息。2、幫助企業(yè)夯實(shí)管理基礎(chǔ)，降低運(yùn)營成本，提高運(yùn)營效率產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)不僅可以幫助生產(chǎn)加工企業(yè)夯實(shí)管理基礎(chǔ)，降低運(yùn)營成本，提高運(yùn)營效率，也幫助品牌商了解消費(fèi)者的消費(fèi)模式，為后期企業(yè)改善產(chǎn)品提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。通過技術(shù)手段...

大數(shù)據(jù)和分析將革新制造業(yè)生產(chǎn)制造商開始使用大數(shù)據(jù)和分析，并與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合以作出決定，20年前，我們對此只能想象。例如，在汽車內(nèi)連接傳感器，并結(jié)合大數(shù)據(jù)和分析來預(yù)測，當(dāng)一輛汽車有可能出故障之前，實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生。這一過程不僅會通知司機(jī)，而且他們的車輛可能在服務(wù)之前出故障，這可以支持汽車制造商調(diào)查潛在的缺陷，并改進(jìn)未來的車型。大數(shù)據(jù)在制造業(yè)成功部署的好處包括：提高生產(chǎn)效率。采用傳感器和數(shù)據(jù)能夠提高效率，減少損失和浪費(fèi)，并提高員工的工作效率。新的收入流。可以產(chǎn)生更多收入的機(jī)會，通過制造智能產(chǎn)品。這方面的一個很好的例子是芬蘭通力公司起重機(jī)，研發(fā)創(chuàng)造了“智能”起重機(jī)。節(jié)省運(yùn)營成本。使用生產(chǎn)車間的傳感器，現(xiàn)...

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.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.需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對于聯(lián)網(wǎng)...

1，人才缺口大IT時代逐漸被DT時代取代，用理性的數(shù)據(jù)分析代人工的經(jīng)驗(yàn)分析成為主流，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)*為，屬于高度稀缺2、入門相對簡單數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù)，不需要很強(qiáng)的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財(cái)務(wù)或零售業(yè)背景的人士，分析思路更加開闊3、薪資待遇高1~2年工作經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)分析崗位的平均月薪可達(dá)到13k左右的水平。崗位的薪酬和經(jīng)驗(yàn)正相關(guān)，越老越值錢。4、行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)幾乎所有的行業(yè)都會應(yīng)用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師不僅*可以在互聯(lián)IT行業(yè)就業(yè)，也可以在銀行、零售、醫(yī)藥業(yè)、制造業(yè)和交通傳輸?shù)阮I(lǐng)域服務(wù)。5、職業(yè)壽命長數(shù)據(jù)分析職業(yè)一旦掌握，可以在職場上收益長久，掌握這門新興技術(shù)都會大...

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。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個靈活的機(jī)制增加某個維度的分析。10.支持?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算需要支持?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，往往不需要對原始收據(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)的時間點(diǎn)是很難對齊的，因此分析一個特定時間點(diǎn)的值...

3.需要運(yùn)營商級別的高可靠服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對接的往往是生產(chǎn)、經(jīng)營系統(tǒng)，如果數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)宕機(jī)，直接導(dǎo)致停產(chǎn)，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)有損失、導(dǎo)致對終端消費(fèi)者的服務(wù)無法正常提供。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。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)必須是高可靠的，必須支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時備份，必須支持異地容災(zāi)，必須支持軟件、硬件在線升級，必須支持在線IDC機(jī)房遷移，否則服務(wù)一定有被中斷的可能。4.需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)或其他信息，用以報(bào)警、大屏展示或其他。系統(tǒng)需要提供一高效機(jī)制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設(shè)備的***狀態(tài)。而且這些維度的分析是無法事先想好...

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...

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...

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，往往不需要對原始收據(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)的時間點(diǎn)是很難對齊的，因此分析一個特定時間點(diǎn)的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線性插值、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)，比如時間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢。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通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。查詢分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出，再制作成各種...