大连工程物联网大数据平台

    2.必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。3.需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。 原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。大连工程物联网大数据平台

    物联网是一个非常宽泛的概念，它意味着各种设备和机器都是通过互联网连接起来的，汽车网络和工业互联网属于物联网范畴。根据Gartner的报告，2019年，联网设备的数量已超过142亿台，到2021年有望达到250亿台。毫无疑问，我们需要一个物联网大数据平台来处理这些联网设备产生的大量数据。一个物联网大数据平台需要具备哪些功能?与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢?我们来仔细分析一下。1.高效分布式必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，***全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的,水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。 江西个性化物联网大数据平台质量保障因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。

    人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系！！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－timeobservation）找出对于未来预测性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！

    在物联网时代，数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据，传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值比较大化，大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况，大数据处理服务应运而生。服务提供商提供大数据处理平台，为企业消除了大数据处理的效率问题和可靠性问题，让企业能够专注于物联网数据的分析与利用。时序数据有些数据实时性没那么强，但是和时间顺序强相关，分析后的数据需要分类后按时序储存，并提供按时序浏览、查询数据的能力，我们称之为时序数据。典型的时序数据包括设备移动轨迹、**价格曲线等，应用于行为分析、趋势预测等场景，例如，基于物联网的公路监控系统保存了近期所有车辆的行驶轨迹，警方可随时从中提取指定嫌疑人车辆的形式的轨迹，推测出嫌疑人的目的地，从而进行包抄逮捕。时序数据的分析一般依赖于时序数据库，数据保存至时序数据库进行分类与排序，再由其他应用或服务从数据库中获取进行进一步处理。 对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。

    物联网近年呈蓬勃发展之势，为更好的迎接物联网数据爆发式增长带来的挑战，天泽信息研发了一款专业面向物联网领域的大数据处理产品——TIZASTAR企业级物联网大数据平台，提供物联网数据的接入、计算、存储、交换和管理等功能，可广泛应用于装备制造、交通管理、气象监测、环境保护和新能源等诸多领域。客户价值●***的数据接入，可支持千万级物联网终端并发接入、每秒接入百万个数据包。●高效的数据处理，在千亿级数据集内，达到秒级的查询响应时间。●灵活的数据交换，提供多种接口方式，用户可以根据实际情况灵活选择。●多重的数据保护，从五个层面保证数据的安全。数据接入时，传感器或者采集终端通过无线或者有线的方式发送到平台端，平台端通过软负载均衡(LVS)或者硬负载均衡(F5等)将流量均匀的负载到各个可水平扩展的网关，每个网关都是基于netty实现的高性能的网络接入程序。数据接入协议分两个层次，在通讯层次上，支持TCP、UDP、HTTP和WEBSOCKET等通讯协议；在数据协议层次上，支持MQTT、JSON、SOAP和自定义二进制协议。通过这两个层次的互相搭配，可以轻松实现任何物联网终端、任何协议的数据接入。网关接收到数据，并完成解包之后。

   因此处理系统必须是分布式的,水平扩展的。吉林人工智能物联网大数据平台开发

实时数据和历史数据的处理要合二为一。大连工程物联网大数据平台

    .高可靠性需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。高效缓存需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的***状态。实时流式计算需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。 大连工程物联网大数据平台

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