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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(gè)多世紀(jì)的某個(gè)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(shí)，“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(shí)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)...

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)非常寬泛的概念，它意味著各種設(shè)備和機(jī)器都是通過互聯(lián)網(wǎng)連接起來的，汽車網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。根據(jù)Gartner的報(bào)告，2019年，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量已超過142億臺，到2021年有望達(dá)到250億臺。毫無疑問，我們需要一個(gè)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)生的大量數(shù)據(jù)。一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要具備哪些功能?與通用的大數(shù)據(jù)平臺相比，它需要具備什么樣的特征呢?我們來仔細(xì)分析一下。1.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...

1，人才缺口大IT時(shí)代逐漸被DT時(shí)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)...

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)的問題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)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(diǎn)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(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)，全托管的方式用戶無需感知計(jì)算集群，只需聚焦于StreamSQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)。對象存儲服務(wù)：對象存儲服務(wù)（ObjectStorageService，...

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)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。根據(jù)Gartner報(bào)告，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(gè)巨大的數(shù)量。毫無疑問，我們需要一個(gè)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)。一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要具備哪些功能？與通用的大數(shù)據(jù)平臺相比，它需要具備什么樣的特征呢？我們來仔細(xì)分析一下。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...

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(wù)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(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值比較大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)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?qū)Ｗ⒂谖锫?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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性很強(qiáng)，如果沒有及時(shí)分析處理就會失去價(jià)值，甚至可能造成損失，我們稱之為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。典型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括設(shè)備位置信息、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)等，應(yīng)用于...

在DWS中創(chuàng)建一個(gè)集群并完成基本配置。創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個(gè)轉(zhuǎn)儲任務(wù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲至DWS的集群。轉(zhuǎn)儲時(shí)會使用OBS桶臨時(shí)存儲轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個(gè)。在設(shè)備接入服務(wù)中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的輸入通道。在CS中創(chuàng)建一個(gè)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)，分析處理后輸出至DIS輸出通道的功能。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從DWS中獲取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。將上報(bào)數(shù)據(jù)的設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺（設(shè)備接入服務(wù)），并控制其上報(bào)數(shù)據(jù)。詳細(xì)操作指導(dǎo)請參考各個(gè)服務(wù)的幫助文檔，本文不再贅述。--------離線分...

在DWS中創(chuàng)建一個(gè)集群并完成基本配置。創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個(gè)轉(zhuǎn)儲任務(wù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲至DWS的集群。轉(zhuǎn)儲時(shí)會使用OBS桶臨時(shí)存儲轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個(gè)。在設(shè)備接入服務(wù)中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的輸入通道。在CS中創(chuàng)建一個(gè)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)，分析處理后輸出至DIS輸出通道的功能。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從DWS中獲取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。將上報(bào)數(shù)據(jù)的設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺（設(shè)備接入服務(wù)），并控制其上報(bào)數(shù)據(jù)。詳細(xì)操作指導(dǎo)請參考各個(gè)服務(wù)的幫助文檔，本文不再贅述。--------離線分...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實(shí)時(shí)計(jì)算和離線計(jì)算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實(shí)時(shí)處理引擎，并在它的基礎(chǔ)上包裝了自己的實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)，可以支持應(yīng)用層的調(diào)度和管理?；趯?shí)時(shí)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(shí)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(gè)時(shí)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)...

時(shí)序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)軌跡、**價(jià)格曲線等，應(yīng)用于行為分析、趨勢預(yù)測等場景，例如，基于物聯(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)保存了近期所有車輛的行駛軌跡，警方可隨時(shí)從中提取指定嫌疑人車輛的形式的軌跡，推測出嫌疑人的目的地，從而進(jìn)行包抄逮捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典...

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。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，...

大數(shù)據(jù)時(shí)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(gè)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(dòng)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...

7.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)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時(shí)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(gè)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(shí)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(gè)寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維...

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。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，...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實(shí)時(shí)計(jì)算和離線計(jì)算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實(shí)時(shí)處理引擎，并在它的基礎(chǔ)上包裝了自己的實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)，可以支持應(yīng)用層的調(diào)度和管理?；趯?shí)時(shí)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(shí)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(gè)時(shí)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)...

物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)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。根據(jù)Gartner報(bào)告，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(gè)巨大的數(shù)量。毫無疑問，我們需要一個(gè)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)。一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要具備哪些功能？與通用的大數(shù)據(jù)平臺相比，它需要具備什么樣的特征呢？我們來仔細(xì)分析一下。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...

數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DataWarehouseService）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)ANSISQL99和SQL2003，同時(shí)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)（DataLakeVisualization）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...

數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DataWarehouseService）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)ANSISQL99和SQL2003，同時(shí)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)（DataLakeVisualization）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...

時(shí)序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)軌跡、**價(jià)格曲線等，應(yīng)用于行為分析、趨勢預(yù)測等場景，例如，基于物聯(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)保存了近期所有車輛的行駛軌跡，警方可隨時(shí)從中提取指定嫌疑人車輛的形式的軌跡，推測出嫌疑人的目的地，從而進(jìn)行包抄逮捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典...

大數(shù)據(jù)時(shí)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(gè)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(dòng)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...

平臺SDK：為了方便企業(yè)用戶基于TIZASTAR定制自己的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，我們提供了三個(gè)SDK：GW-sdk、RP-sdk、OP-sdk。其中基于GW-sdk可以快速新增一種新的物聯(lián)網(wǎng)終端協(xié)議的接入，基于OP-sdk可以快速開發(fā)一個(gè)可周期性調(diào)度的MapReduce/Spark任務(wù)，基于OP-sdk可以快速開發(fā)一個(gè)可周期性調(diào)度的MapReduce/Spark任務(wù)?！衿脚_安全：TIZASTAR從鏈路安全、接入安全、網(wǎng)絡(luò)安全、存儲安全和數(shù)據(jù)防篡改這幾個(gè)方面來保證物聯(lián)網(wǎng)安全。通過SSL和TLS保證鏈路安全；通過秘鑰鑒權(quán)對數(shù)據(jù)的訪問有效進(jìn)行控制；通過防火墻等硬件設(shè)備防止網(wǎng)絡(luò)攻擊；通過副本冗余保證...

數(shù)據(jù)自帶時(shí)間戳具有時(shí)間有效性，這意味著數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性;都是小數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)需要對此進(jìn)行專門的設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)隨時(shí)間延續(xù)而無限增長，這意味著數(shù)據(jù)的無限性；數(shù)據(jù)到達(dá)的速度有快有慢、負(fù)載有高有低，這意味著靈活又細(xì)粒度的資源彈性需求；數(shù)據(jù)可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數(shù)據(jù)本身傳輸?shù)沫h(huán)境可能是復(fù)雜的，在這些約束條件下要保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的***正確性。這幾個(gè)特性轉(zhuǎn)換成存儲技術(shù)的語義對應(yīng)著：實(shí)時(shí)性、高性能、無限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務(wù)。從存儲的視角來說，每種類型的數(shù)據(jù)都有其原生的屬性和需求，對應(yīng)有比較好的適用場景以及**合適的存...

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性很強(qiáng)，如果沒有及時(shí)分析處理就會失去價(jià)值，甚至可能造成損失，我們稱之為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。典型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括設(shè)備位置信息、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)等，應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)告警等場景，例如，車輛實(shí)時(shí)上報(bào)位置數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析后呈現(xiàn)到交通監(jiān)控中心的大屏上，交通**根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)下達(dá)各種交通控制決策，如紅綠燈時(shí)間調(diào)整等。為了實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)性，我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案，從物聯(lián)網(wǎng)平臺對外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時(shí)提取流動(dòng)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(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是**“新鮮”的。時(shí)序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢...

在DWS中創(chuàng)建一個(gè)集群并完成基本配置。創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個(gè)轉(zhuǎn)儲任務(wù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲至DWS的集群。轉(zhuǎn)儲時(shí)會使用OBS桶臨時(shí)存儲轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個(gè)。在設(shè)備接入服務(wù)中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的輸入通道。在CS中創(chuàng)建一個(gè)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)，分析處理后輸出至DIS輸出通道的功能。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從DWS中獲取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。將上報(bào)數(shù)據(jù)的設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺（設(shè)備接入服務(wù)），并控制其上報(bào)數(shù)據(jù)。詳細(xì)操作指導(dǎo)請參考各個(gè)服務(wù)的幫助文檔，本文不再贅述。--------離線分...

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(gè)多世紀(jì)的某個(gè)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(shí)，“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(shí)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)...

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(shí)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。17.便于私有化部署。因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒有很強(qiáng)的IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷，可維護(hù)性強(qiáng)。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的主要功能和特點(diǎn)，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺本身也在演變之中，...

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(shí)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。17.便于私有化部署。因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒有很強(qiáng)的IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷，可維護(hù)性強(qiáng)。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的主要功能和特點(diǎn)，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺本身也在演變之中，...

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(wù)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(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值比較大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)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?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。時(shí)序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)軌跡、**價(jià)格曲線等，應(yīng)用...

數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DataWarehouseService）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)ANSISQL99和SQL2003，同時(shí)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)（DataLakeVisualization）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...

數(shù)據(jù)自帶時(shí)間戳具有時(shí)間有效性，這意味著數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性;都是小數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)需要對此進(jìn)行專門的設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)隨時(shí)間延續(xù)而無限增長，這意味著數(shù)據(jù)的無限性；數(shù)據(jù)到達(dá)的速度有快有慢、負(fù)載有高有低，這意味著靈活又細(xì)粒度的資源彈性需求；數(shù)據(jù)可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數(shù)據(jù)本身傳輸?shù)沫h(huán)境可能是復(fù)雜的，在這些約束條件下要保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的***正確性。這幾個(gè)特性轉(zhuǎn)換成存儲技術(shù)的語義對應(yīng)著：實(shí)時(shí)性、高性能、無限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務(wù)。從存儲的視角來說，每種類型的數(shù)據(jù)都有其原生的屬性和需求，對應(yīng)有比較好的適用場景以及**合適的存...