淮安农业物联网大数据平台软件开发

    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。 必须是实时处理的系统。淮安农业物联网大数据平台软件开发

    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。

    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。

    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。 需要保证数据能持续稳定写入。

    国内物联网市场规模不断扩大，产业体系日趋完善，**驱动项目发展迅速。2015年我国物联网产业规模达到7500亿元人民币，同比增长。预计到2020年，中国物联网的整体规模将超过。随着行业标准完善、技术不断进步、国家政策扶持，中国的物联网产业将延续良好的发展势头，为经济持续稳定增长提供新的动力。移动互联向万物互联的扩展浪潮，将使我国创造出相比于互联网更大的市场空间和产业机遇。想了解更多的行业信息可以看看中投顾问的网站，中投顾问是中国专注于产业研究与产业战略咨询的服务机构；16年产业研究经验积累，长期**信息技术、现代农业、投资环境、食品饮料、轻工业、汽车及零部件、能源电力、零售物流、交通运输、金融保险等超过19个重点行业以及半导体、大健康、物联网、人工智能、无人机、学前教育、民营银行、新能源、锂电池等50余个细分领域。每年发布和更新1000多份行业研究报告，其中始发超过100份新兴领域行业研究报告。 准确的说，系统必须是一个写优先系统。南通工业物联网大数据平台提供商

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    实时数据有些数据的实时性很强，如果没有及时分析处理就会失去价值，甚至可能造成损失，我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等，应用于实时监控、实时告警等场景，例如，车辆实时上报位置数据，实时分析后呈现到交通监控中心的大屏上，交通专家根据实时数据下达各种交通控制决策，如红绿灯时间调整等。为了实现高实时性，我们可以采用实时流分析方案，从物联网平台对外的数据通道中实时提取流动数据，分析和处理之后再输出至数据通道继续流转，保证呈现的数据永远是**“新鲜”的。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。 淮安农业物联网大数据平台软件开发

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