南通通用物联网大数据平台五星服务

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，*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。2.实时处理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。 系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。南通通用物联网大数据平台五星服务

    平台SDK：为了方便企业用户基于TIZASTAR定制自己的物联网应用，我们提供了三个SDK：GW-sdk、RP-sdk、OP-sdk。其中基于GW-sdk可以快速新增一种新的物联网终端协议的接入，基于OP-sdk可以快速开发一个可周期性调度的MapReduce/Spark任务，基于OP-sdk可以快速开发一个可周期性调度的MapReduce/Spark任务。●平台安全：TIZASTAR从链路安全、接入安全、网络安全、存储安全和数据防篡改这几个方面来保证物联网安全。通过SSL和TLS保证链路安全；通过秘钥鉴权对数据的访问有效进行控制；通过防火墙等硬件设备防止网络攻击；通过副本冗余保证数据的存储安全；通过每512字节进行CRC校验的机制保证数据的防篡改。 重庆可视化物联网大数据平台批量定制需要保证数据能持续稳定写入。

    数据接入服务（DIS）：数据接入服务（DataIngestionService）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。实时流计算服务（CS）：实时流计算服务（CloudStreamService），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于StreamSQL业务，即时执行作业。对象存储服务：对象存储服务（ObjectStorageService，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，包括：创建、修改、删除桶，上传、下载、删除对象等。其中对象是OBS中数据存储的基本单位，用户上传至OBS的数据都以对象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存储对象的容器。

数据接入服务（DIS）：数据接入服务（Data Ingestion Service）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。实时流计算服务（CS）：实时流计算服务（Cloud Stream Service），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业。需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端。

离线数据

还有一些数据，对于实时性和有序性的要求都没那么强，分析时数据已经固化，我们称之为离线数据。典型的离线数据包括产品销量数据、景点游客数据等，应用于统计分析，总结盘点等场景，例如，物联网平台将自动售货机上报的**汇总后保存，然后定期使用大数据分析平台分析**，以报表形式呈现给厂家，协助厂家进行销售策略的调整。离线分析的挑战主要在于庞大的数据量，一般会采用分布式处理的方案来提升海量数据分析的效率。

设备接入服务：设备接入是华为OceanConnect物联网平台对海量设备进行联接、数据采集/转发、远程控制的云服务。可实现海量设备与云端之间双向通信连接、设备数据采集上云，支持上层应用通过调用API远程控制设备，还提供了与华为云其他云服务无缝对接的规则引擎，可应用于各种物联网场景。设备接入服务还可以搭配设备管理服务使用，可实现产品模型定义、设备生命周期可视化管理，提供强大的面向行业应用开放能力，帮助企业快速构建创新的物联网业务。

物联网产生的数据量巨大，*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。江西多功能物联网大数据平台软件

设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的。南通通用物联网大数据平台五星服务

    数据自带时间戳具有时间有效性，这意味着数据处理的实时性;都是小数据，这意味着数据存储系统需要对此进行专门的设计；数据随时间延续而无限增长，这意味着数据的无限性；数据到达的速度有快有慢、负载有高有低，这意味着灵活又细粒度的资源弹性需求；数据可能是有序或无序的，会有持久化需求，以及数据本身传输的环境可能是复杂的，在这些约束条件下要保证数据处理结果的***正确性。这几个特性转换成存储技术的语义对应着：实时性、高性能、无限性、可伸缩性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事务。从存储的视角来说，每种类型的数据都有其原生的属性和需求，对应有比较好的适用场景以及**合适的存储系统。那么目前又有哪种存储系统**适合用于“流数据”呢？正如当前技术条件下**适合“流数据”计算的是类似Flink这样的分布式流计算应用，**适合“流数据”存储的系统我们认为应当是专门针对流数据而设计的分布式流存储系统。 南通通用物联网大数据平台五星服务

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