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近年來(lái)，企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用越來(lái)越重視，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用對(duì)企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來(lái)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(duì)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(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在幾個(gè)方面：1、對(duì)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(yíng)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(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化何...

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(guò)所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺(tái)、社交平臺(tái)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(gòu)物為例，某階段，用戶需要某些東西進(jìn)行了搜索購(gòu)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(gòu)買完畢所以在推送不會(huì)因?yàn)楹闷婧拖矚g再次重復(fù)購(gòu)買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購(gòu)買的是一箱蘋果，那么可以智能識(shí)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)喜歡偏好進(jìn)行，而是應(yīng)...

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(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)的快速寫入和快速查詢。2.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)景是用戶畫像、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)以內(nèi)。如果計(jì)算沒有實(shí)時(shí)性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。系統(tǒng)應(yīng)該提供...

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(wàn)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(jiǎn)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(duì)于未來(lái)預(yù)測(cè)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(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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)...

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(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，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(guò)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(wú)疑問，我們需要一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)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(tái)需要具備哪些功能？與通用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相比，它需要具備什么樣的特征呢？我們來(lái)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(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...

建立基于BIM的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)，可充分利用各種先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息資源的共享與管理、各應(yīng)用系統(tǒng)的互操作和快速響應(yīng)與聯(lián)動(dòng)控制，提高工作效率和提供舒適的工作環(huán)境，盡可能減少管理人員數(shù)量，讓管理人員快速適應(yīng)環(huán)境的變化和工作的多樣化及復(fù)雜性，同時(shí)亦可簡(jiǎn)化、規(guī)范運(yùn)營(yíng)管理公司的日常操作，***管理企業(yè)的運(yùn)行狀況，提高企業(yè)的管理水平和工作效率，為企業(yè)提供決策的信息支持，為企業(yè)創(chuàng)造出理想的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，促進(jìn)運(yùn)營(yíng)公司向現(xiàn)代化的企業(yè)管理邁進(jìn)。平臺(tái)以運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)管理服務(wù)平臺(tái)為數(shù)據(jù)支撐。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。吉林智能化物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)私人定做16.單一后臺(tái)管理需要單一的后臺(tái)管理系統(tǒng)。...

8.需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫入。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(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.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。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個(gè)靈活的機(jī)制增加某個(gè)維...

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

近年來(lái)，企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的搜集和運(yùn)用越來(lái)越重視，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用對(duì)企業(yè)發(fā)展發(fā)揮了中重要作用。大數(shù)據(jù)是近年來(lái)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(duì)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(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在幾個(gè)方面：1、對(duì)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(yíng)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(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化何...

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)的快速寫入和快速查詢。2.實(shí)時(shí)處理必須是實(shí)時(shí)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(chǎng)景是用戶畫像、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)以內(nèi)。如果計(jì)算沒有實(shí)時(shí)性，物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。必須支...

8.需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫入。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(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.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。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個(gè)靈活的機(jī)制增加某個(gè)維...

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離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對(duì)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)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)盤點(diǎn)等場(chǎng)景，例如，物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將自動(dòng)售貨機(jī)上報(bào)的**匯總后保存，然后定期使用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)分析**，以報(bào)表形式呈現(xiàn)給廠家，協(xié)助廠家進(jìn)行銷售策略的調(diào)整。離線分析的挑戰(zhàn)主要在于龐大的數(shù)據(jù)量，一般會(huì)采用分布式處理的方案來(lái)提升海量數(shù)據(jù)分析的效率。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...

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(guò)其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過(guò)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...

而且各種策略并存。13.開放的系統(tǒng)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(yǔ)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(tái)能夠不斷擴(kuò)展，而不是成為一個(gè)孤島。14.支持異構(gòu)環(huán)境系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建是一個(gè)長(zhǎng)期的工作，每個(gè)批次采購(gòu)的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備都會(huì)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(chǔ)設(shè)備并存。15.支持邊云協(xié)同需要支持邊云協(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)，...

該方案的數(shù)據(jù)流向如下：物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)通過(guò)規(guī)則引擎功能轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）。DIS使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）作為中介，再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至MapReduce服務(wù)（MRS）。MRS從OBS獲取用戶定制的分析程序包，運(yùn)行程序分析數(shù)據(jù)，并保存分析結(jié)果（可寫入持久化數(shù)據(jù)庫(kù)或?qū)懗晌募?。?shù)據(jù)可視化服務(wù)（DLV）讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報(bào)表。實(shí)現(xiàn)該方案，您需要進(jìn)行以下操作：在MRS中創(chuàng)建一個(gè)Hadoop分析集群。參考MRS的開發(fā)指南開發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析程序，實(shí)現(xiàn)讀取JSON格式的數(shù)據(jù)分析并處理，然后寫入本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)或者寫成文件存到OBS。程序開發(fā)完成后需打包成JAR文件并上傳至OBS桶，若您沒有O...

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(wàn)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(jiǎn)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(duì)于未來(lái)預(yù)測(cè)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(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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)...

11.即席分析和查詢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(guò)其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過(guò)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，有的需要能快速訪問。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須提供多種策略，讓用戶可以根據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和配置，而且各種策略并存。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ)，給用戶和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接...

趨勢(shì)五：數(shù)據(jù)泄露泛濫未來(lái)幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長(zhǎng)率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。可以說(shuō)，在未來(lái)，每個(gè)財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會(huì)面臨數(shù)據(jù)攻擊，無(wú)論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無(wú)論規(guī)模大小，都需要重新審視***的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，超過(guò)50%將會(huì)設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來(lái)確保自身以及**，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的***一個(gè)環(huán)節(jié)，**加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無(wú)補(bǔ)。趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)管理成為**競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)管理成為**競(jìng)爭(zhēng)力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)**資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有...

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(guò)所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺(tái)、社交平臺(tái)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(gòu)物為例，某階段，用戶需要某些東西進(jìn)行了搜索購(gòu)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(gòu)買完畢所以在推送不會(huì)因?yàn)楹闷婧拖矚g再次重復(fù)購(gòu)買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購(gòu)買的是一箱蘋果，那么可以智能識(shí)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)喜歡偏好進(jìn)行，而是應(yīng)...

3.需要運(yùn)營(yíng)商級(jí)別的高可靠服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對(duì)接的往往是生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)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(duì)終端消費(fèi)者的服務(wù)無(wú)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(wàn)戶無(wú)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(shí)備份，必須支持異地容災(zāi)，必須支持軟件、硬件在線升級(jí)，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(chǎng)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(guò)濾條件的部分設(shè)備的***狀態(tài)。準(zhǔn)確的說(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫優(yōu)先系...

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)，給用戶和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)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(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(shuō)，系統(tǒng)必須是一個(gè)寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.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)...

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(guò)其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過(guò)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...

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(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，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(guò)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(wú)疑問，我們需要一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)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(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)的快速寫入和快速查詢。因...

趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來(lái)的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場(chǎng)的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。比如智能電表，如果系統(tǒng)出問題，直接導(dǎo)致的是千家萬(wàn)戶無(wú)法正常用電。吉林現(xiàn)代化物...

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(duì)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(duì)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(kù)中。●數(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)...

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(guò)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(tái)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(cè)平臺(tái)無(wú)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(jiǎn)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(tái)的主要功能和特點(diǎn)，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)本身也在演變之中，但總的目標(biāo)不會(huì)改變...

該方案的數(shù)據(jù)流向如下：物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)通過(guò)規(guī)則引擎功能轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）。DIS使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）作為中介，再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至MapReduce服務(wù)（MRS）。MRS從OBS獲取用戶定制的分析程序包，運(yùn)行程序分析數(shù)據(jù)，并保存分析結(jié)果（可寫入持久化數(shù)據(jù)庫(kù)或?qū)懗晌募?shù)據(jù)可視化服務(wù)（DLV）讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報(bào)表。實(shí)現(xiàn)該方案，您需要進(jìn)行以下操作：在MRS中創(chuàng)建一個(gè)Hadoop分析集群。參考MRS的開發(fā)指南開發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析程序，實(shí)現(xiàn)讀取JSON格式的數(shù)據(jù)分析并處理，然后寫入本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)或者寫成文件存到OBS。程序開發(fā)完成后需打包成JAR文件并上傳至OBS桶，若您沒有O...

趨勢(shì)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(tái)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(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)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(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。趨勢(shì)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(huì)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(shì)四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來(lái)越多的人所認(rèn)知...

14.系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建是一個(gè)長(zhǎng)期的工作，每個(gè)批次采購(gòu)的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備都會(huì)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(chǔ)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(guò)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(tái)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(cè)平臺(tái)無(wú)縫集成，便于管理。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個(gè)靈活的機(jī)制增加某個(gè)維度的分析。揚(yáng)州人工智能物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)****高效緩存...