河南人工智能物联网大数据平台研发

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、管理和处理的数据集合，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。

***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。河南人工智能物联网大数据平台研发

  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。智能化物联网大数据平台服务放心可靠工业互联网里，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。

    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。

    数据仓库服务（DWS）：数据仓库服务（DataWarehouseService）是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSISQL99和SQL2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。数据可视化服务（DLV）：数据可视化服务（DataLakeVisualization）是一站式数据可视化平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。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）。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。 实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。

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。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。 物联网是一个很宽泛的概念，是指各种设备机器都通过互联网连接起来车联网、工业互联网等都属于物联网范畴。人工智能物联网大数据平台诚信为先

这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。河南人工智能物联网大数据平台研发

随着人脸识别，物联网，现实增强，机器人的普及和厂商竞争日趋激烈，生产厂商迫切需要获得客户消息以针对市场需求开发产品和制定销售策略，在飞速变化的市场竞争中获取竞争优势。行业发展进入买方市场，厂商细分渠道，推行渠道扁平化。伴随着制造商不断向终端用户的靠拢，渠道分销商需要精耕细作，在特定的区域市场，通过整合的营销手段，充分地挖掘销售的市场潜力，对分销商进行培育和支持，提高网络的覆盖率和渗透率，加强网络的管理，并利用广告宣传及促销活动等手段来拉动市场，最终达到分销商主推、终端主推的目的，从而提高市场占比和品牌影响力。利用数码、电脑进行流水作业是当下数码、电脑的主流生产模式，面对招工、成本以及效率等问题， 数码、电脑企业必须借助科技来武装自己，提高企业的重点竞争力，加快转变生产模式。目前，不少行业中低端企业依托于其他型飞速发展，不仅确定了自身在市场的优势地位，还借助行业变革的动力，利用无数小技术的发展，最终成为该行业中的龙头企业。河南人工智能物联网大数据平台研发

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