實時數據和歷史數據的處理要合二為一。實時數據在緩存里，歷史數據在持久化存儲介質里，而且可能依據時長，保留在不同存儲介質里。系統應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數據還是十年前的老數據，除輸入的時間參數不同之外，其余應該是一樣的。8.需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保證分配足夠的資源以確保數據能夠寫入系統而不被丟失。準確的說，系統必須是一個寫優先系統。9.需要對數據支持靈活的多維度分析。對于聯網設備產生的數據，需要進行各種維度的統計分析，比如從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析，從設備所使用的人員進行分析等等。而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據業務發展的需求定下來的。因此物聯網大數據系統需要一個靈活的機制增加某個維度的分析。系統應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。湖南定制物聯網大數據平臺研發
物聯網是一個很寬泛的概念，是指各種設備、機器都通過互聯網連接起來，車聯網、工業互聯網等都屬于物聯網范疇。根據Gartner報告，聯網的設備在2019年已經超過142億，預計2021年將達到250億，這是一個巨大的數量。毫無疑問，我們需要一個物聯網大數據平臺來處理這些聯網設備產生的海量數據。一個物聯網大數據平臺需要具備哪些功能？與通用的大數據平臺相比，它需要具備什么樣的特征呢？我們來仔細分析一下。1.必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，*中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，***全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的,水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。吉林物聯網大數據平臺技術指導因此處理系統必須是分布式的,水平擴展的。
14.系統必須支持異構環境。大數據平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節點的數據上傳到云端，根據具體需要，可以將原始數據，或加工計算后的數據，或**符合過濾條件的數據同步到云端，而且隨時可以取消，更改策略。16.需要單一的后臺管理系統。便于查看系統運行狀態、管理集群、管理用戶、管理各種系統資源等，而且系統能夠與第三方IT運維監測平臺無縫集成，便于管理。
利用物聯網技術，從源頭監控化糞池的液位、有毒有害氣體、溫濕度等，采用科學的分析模型，對化糞池的各項指標進行分析、預測，對數值達到閾值后產生預警、報警。采用大數據平臺調度指揮現代化作業方式的車輛，對現場進行無害化環保處理。將處理后的不可降解垃圾及糞渣運往制肥中心進行無害化、資源化處理處置。一、源頭監控物聯網大數據平臺是我司在研究了國內外現行技術基礎上，采用互聯網技術、物聯網技術、GIS、GPS和中國電信NB-IoT技術，建立了集下水道、化糞池危險源氣體實時監測、自動報警、自動派工、及時排危、新型移動式吸污車智能化處置、廢物回收利用、數據收集、分析、統計、環衛業務數字化管理一體的大數據平臺，該平臺是智慧城市的重要組成部分。工業互聯網里，除通用的統計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數，比如時間加權平均。
必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。3.需要運營商級別的高可靠服務。物聯網系統對接的往往是生產、經營系統，如果數據處理系統宕機，直接導致停產，產生經濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。比如智能電表，如果系統出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。因此物聯網大數據系統必須是高可靠的，必須支持數據實時備份，必須支持異地容災，必須支持軟件、硬件在線升級，必須支持在線IDC機房遷移，否則服務一定有被中斷的可能。系統應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。湖南定制物聯網大數據平臺研發
系統必須支持異構環境。湖南定制物聯網大數據平臺研發
分析大數據物聯網傳感器持續接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著聯網設備數量的增加，物聯網系統需要具有可伸縮性，以適應數據的流入。分析系統處理這些數據并提供有價值的報告，這將使企業具有競爭優勢。由于數據是基于其類型挖掘的，因此必須對數據進行分岔以充分利用數據。根據問題數據的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：1）流分析（StreamingAnalytics）流分析結合了來自傳感器的未排序的流數據和來自研究的存儲數據，以發現熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。2）地理空間分析（GeospatialAnalytics）另一類大數據分析方法是地理空間，其中IoT傳感器數據和傳感器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯網世界中的對象數量眾多，其通過無線網絡發送數據的能力有助于獲得詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用于促進洞察。湖南定制物聯網大數據平臺研發
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