广东可视化物联网大数据平台

    1，人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数*为，属于高度稀缺2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅*可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。 ***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。广东可视化物联网大数据平台

    7.和历史数据处理合二为一实时数据和历史数据的处理要合二为一。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。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。8.数据持续稳定写入需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。9.数据多维度分析需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。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。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。 浙江质量物联网大数据平台开发从设备所使用的人员进行分析等等。

    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，而且各种策略并存。

    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。 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。

    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。

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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。广东可视化物联网大数据平台

    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。 广东可视化物联网大数据平台

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