大连定制物联网大数据平台开发

时间:2021年06月15日 来源:

  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。10.支持数据计算需要支持数据降频、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.即席分析和查询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.灵活数据管理策略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。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。大连定制物联网大数据平台开发

    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。 江苏特色物联网大数据平台****需要支持即席分析和查询。

    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。

  

    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,*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。 因此处理系统必须是分布式的,水平扩展的。

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)。实时流计算服务(CS)从DIS的通道中获取实时数据,通过SQL语句分析并处理后,再写入另一个DIS通道。DIS以对象存储服务(OBS)为中介将分析结果转储至数据仓库服务(DWS)。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DWS中创建一个集群并完成基本配置。创建两条DIS通道,我们分别称之为输入通道和输出通道,然后为输出通道创建一个转储任务,将数据转储至DWS的集群。转储时会使用OBS桶临时存储转储数据,若没有OBS桶请创建一个。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的输入通道。在CS中创建一个作业,实现从DIS输入通道中获取数据,分析处理后输出至DIS输出通道的功能。在DLV中创建数据连接从DWS中获取数据,再创建数据大屏将数据可视化展示。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。 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。重庆现代化物联网大数据平台质量保障

必须支持在线IDC机房迁移,否则服务一定有被中断的可能。大连定制物联网大数据平台开发

    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。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。 大连定制物联网大数据平台开发

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