上海物联网大数据平台质量保障

时间:2021年03月31日 来源:

    .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。 这些数据各自有不同的特点,有的采集频次高,有的要求保留时间长,有的需要多个副本以保证更高的安全性。上海物联网大数据平台质量保障

    近年来,我国**密切关注农业大数据的建立与发展。自2012年起,中国开始重点关注「智慧农业」的发展并推出「精细农业」技术;2016年,《「十三五」全国农业农村信息发展规划》指出,要加快推动农业农村大数据发展,统筹推进农业农村电子商务发展,创新流通方式,打造新业态;2017年,***印发的《促进大数据发展行动纲要》中,明确要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放,加快农业大数据关键技术研发,推动农业资源要素数据共享;2018年我国**又提出关于实施乡村振兴战略的意见,其中提到要大力发展数字农业,实施智慧农业农林水利工程,推进物联网试验示范和遥感技术应用;2019年,**一号文件提出要深入推进「互联网+农业」,扩大农业物联网示范应用,推进重要农产品全产业链大数据建设,加强国家数字农业农村系统建设。 质量物联网大数据平台质量保障需要单一的后台管理系统。

    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。

物联网是新一bai代信息技术的重du要组成部分,也是zhi“信息化”时代dao的重要发展阶段。其英文zhuan名称是:“shuInternet of things(IoT)”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的**和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的**,以用户体验为**的创新2.0是物联网发展的灵魂。

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据**,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。


必须是高效的分布式系统。

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。一个大的系统,采集的数据种类繁多,而且除采集的原始数据外,还有大量的衍生数据。辽宁质量物联网大数据平台产品介绍

需要对数据支持灵活的多维度分析。上海物联网大数据平台质量保障

    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。物联网大数据根据数据类型的不同,分析方式也不同。实时数据有些数据的实时性很强,如果没有及时分析处理就会失去价值,甚至可能造成损失,我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等,应用于实时监控、实时告警等场景,例如,车辆实时上报位置数据,实时分析后呈现到交通监控中心的大屏上,交通**根据实时数据下达各种交通控制决策,如红绿灯时间调整等。为了实现高实时性,我们可以采用实时流分析方案,从物联网平台对外的数据通道中实时提取流动数据,分析和处理之后再输出至数据通道继续流转,保证呈现的数据永远是**“新鲜”的。 上海物联网大数据平台质量保障

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