扬州工程物联网大数据平台研发

    该方案的数据流向如下：物联网平台将设备上报的数据通过规则引擎功能转发至数据接入服务（DIS）。DIS使用对象存储服务（OBS）作为中介，再将数据转储至MapReduce服务（MRS）。MRS从OBS获取用户定制的分析程序包，运行程序分析数据，并保存分析结果（可写入持久化数据库或写成文件）。数据可视化服务（DLV）读取分析结果呈现为可视化报表。实现该方案，您需要进行以下操作：在MRS中创建一个Hadoop分析集群。参考MRS的开发指南开发一个大数据分析程序，实现读取JSON格式的数据分析并处理，然后写入本地数据库或者写成文件存到OBS。程序开发完成后需打包成JAR文件并上传至OBS桶，若您没有OBS桶请创建一个。创建一条DIS通道，然后为该通道创建一个转储任务，将数据转储至MRS的集群。在设备接入服务中创建一条规则，将设备上报数据转发至DIS的通道。将上报数据的设备接入物联网平台（设备接入服务），并控制其上报数据。在MRS中创建一个作业，执行OBS桶中的大数据分析程序。在DLV中创建数据连接从MRS数据库或OBS中读取数据，再创建数据大屏将数据可视化展示。 对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析.扬州工程物联网大数据平台研发

    10.需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作。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。系统需要提供高效的数据降频操作。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，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计操作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均、11.需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。12.需要提供灵活的数据管理策略。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。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，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。 湖南物联网大数据平台不二之选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。

  而且各种策略并存。13.开放的系统必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。14.支持异构环境系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.支持边云协同需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16.单一后台管理需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。17.私有化部署便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑，希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队，因此在安装、部署上需要做到简单、快捷，可维护性强。以上中琛魔方大数据。

    物联网中的数据量更大：物联网的**主要特征之一是节点的海量性，bai除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。物联网中的数据速率更高：一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。(3)物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围***，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监控等，无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业，需要面对不同类型、不同格式的应用数据，因此物联网中数据多样性更为突出。 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最新状态。

    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。 而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。北京物联网大数据平台代理商

必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。扬州工程物联网大数据平台研发

    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。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。 扬州工程物联网大数据平台研发

上海奥畅智能科技有限公司总部位于上海市普陀区祁连山南路2891弄盛源科技园C311，是一家奥畅科技是一家以人工智能（AI）为的应用解决方案提供商，以人脸识别、行为分析、语言分析、数据分析、智能感应、机器人、物联网等技术为基础为多个领域打造专业智能的行业应用方案，有旗下人脸识别品牌KorRich（科睿齐），奥畅科技坚持从用户角度出发，为用户解决实际问题，解决行业痛点，是一家可以为用户提供定制型应用方案，。从事智能科技,信息科技,物联网科技,新能源技术,环保科技,工业自动化技术,计算机软硬件技术,光电科技.通讯技术领域技术开发,技术转让,技术咨询,技术服务及销售的公司。奥畅科技拥有一支经验丰富、技术创新的专业研发团队，以高度的专注和执着为客户提供人脸识别，物联网，现实增强，机器人。奥畅科技继续坚定不移地走高质量发展道路，既要实现基本面稳定增长，又要聚焦关键领域，实现转型再突破。奥畅科技始终关注数码、电脑市场，以敏锐的市场洞察力，实现与客户的成长共赢。