浙江可视化物联网大数据平台质量保障
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,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。
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。浙江可视化物联网大数据平台质量保障
利用物联网技术,从源头监控化粪池的液位、有毒有害气体、温湿度等,采用科学的分析模型,对化粪池的各项指标进行分析、预测,对数值达到阈值后产生预警、报警。采用大数据平台调度指挥现代化作业方式的车辆,对现场进行无害化环保处理。将处理后的不可降解垃圾及粪渣运往制肥中心进行无害化、资源化处理处置。一、源头监控物联网大数据平台是我司在研究了国内外现行技术基础上,采用互联网技术、物联网技术、GIS、GPS和中国电信NB-IoT技术,建立了集下水道、化粪池危险源气体实时监测、自动报警、自动派工、及时排危、新型移动式吸污车智能化处置、废物回收利用、数据收集、分析、统计、环卫业务数字化管理一体的大数据平台,该平台是智慧城市的重要组成部分。 浙江现代化物联网大数据平台质量保障因此物联网大数据系统必须是高可靠的,必须支持软件、硬件在线升级。
4.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。5.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。6.数据订阅需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致,同一组数据往往有很多应用都需要,因此系统应该提供订阅功能,只要有新的数据更新,就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的,容许应用设置过滤条件,比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
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。 准确的说,系统必须是一个写优先系统。
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。 从设备所使用的人员进行分析等等。大连正规物联网大数据平台批量定制
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。浙江可视化物联网大数据平台质量保障
数据处理:数据处理包括实时计算和离线计算两种。TIZASTAR采用Storm作为实时处理引擎,并在它的基础上包装了自己的实时计算服务,可以支持应用层的调度和管理。基于实时计算服务可以很容易实现对物联网数据的清洗、解析、报警等实时的处理。离线计算支持MapReduce和Hive等,主要用于对物联网数据做日/周/月/年等多个时间维度做报表分析和数据挖掘,并将结果输出到关系数据库中。●数据交换接口:数据交换接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等,用户可以根据实际情况灵活选择数据交换的方式。数据交换的内容包括物联网终端的当前状态、物联网终端的历史状态/轨迹、指令下发、数据订阅与发布等等。●平台管理:平台管理包括监控报警和管理UI。监控报警采用Ganglia和Nagios结合的形式,包括硬件级别(服务器、cpu、内存、磁盘等)、进程级别(进程不存在、端口***异常等)、关键业务指标(中间队列的元素数、网关建立的tcp连接数等)等三个级别。管理UI包括界面化安装部署、用户管理、终端管理、集群管理、数据接入管理、实时和离线计算任务界面化管理。 浙江可视化物联网大数据平台质量保障
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