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。2.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。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。廣東可視化物聯網大數據平臺****
數據自帶時間戳具有時間有效性，這意味著數據處理的實時性;都是小數據，這意味著數據存儲系統需要對此進行專門的設計；數據隨時間延續而無限增長，這意味著數據的無限性；數據到達的速度有快有慢、負載有高有低，這意味著靈活又細粒度的資源彈性需求；數據可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數據本身傳輸的環境可能是復雜的，在這些約束條件下要保證數據處理結果的***正確性。這幾個特性轉換成存儲技術的語義對應著：實時性、高性能、無限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務。從存儲的視角來說，每種類型的數據都有其原生的屬性和需求，對應有比較好的適用場景以及**合適的存儲系統。那么目前又有哪種存儲系統**適合用于“流數據”呢？正如當前技術條件下**適合“流數據”計算的是類似Flink這樣的分布式流計算應用，**適合“流數據”存儲的系統我們認為應當是專門針對流數據而設計的分布式流存儲系統。大連通用物聯網大數據平臺批量定制這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。
物聯網就是物物相連的互聯網。這有兩層意思：其一，物聯網的**和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡；其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用于網絡的融合中，也因此被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮。物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的**，以用戶體驗為**的創新2.0是物聯網發展的靈魂。大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據整合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
下面我們看看物聯網和大數據的結合，可以帶來哪些好處。1、符合消費者期望，保障消費者權益現在消費者**意識和安全意識明顯提高，據調查顯示，有將近72%的消費者想要了解購買產品的信息，類似產品的原料、生產過程、生產廠家等信息。一物一碼為每一個產品建立身份標識，用物聯網、區塊鏈、云計算等技術建立產品質量追溯系統，消費者就可以用手機掃描包裝盒上的二維碼，即可了解該產品的全生命周期信息。2、幫助企業夯實管理基礎，降低運營成本，提高運營效率產品質量追溯系統不僅可以幫助生產加工企業夯實管理基礎，降低運營成本，提高運營效率，也幫助品牌商了解消費者的消費模式，為后期企業改善產品提供強有力的數據支持。通過技術手段建立消費者與企業之間的溝通橋梁，可以方便的進行市場數據調研以及營銷活動策劃，直接面對終端客戶。有的需要能快速訪問。因此物聯網大數據平臺必須提供多種策略，讓用戶可以根據特點進行選擇和配置。
離線數據還有一些數據，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數據已經固化，我們稱之為離線數據。典型的離線數據包括產品銷量數據、景點游客數據等，應用于統計分析，總結盤點等場景，例如，物聯網平臺將自動售貨機上報的**匯總后保存，然后定期使用大數據分析平臺分析**，以報表形式呈現給廠家，協助廠家進行銷售策略的調整。離線分析的挑戰主要在于龐大的數據量，一般會采用分布式處理的方案來提升海量數據分析的效率。設備接入服務：設備接入是華為OceanConnect物聯網平臺對海量設備進行聯接、數據采集/轉發、遠程控制的云服務。可實現海量設備與云端之間雙向通信連接、設備數據采集上云，支持上層應用通過調用API遠程控制設備，還提供了與華為云其他云服務無縫對接的規則引擎，可應用于各種物聯網場景。設備接入服務還可以搭配設備管理服務使用，可實現產品模型定義、設備生命周期可視化管理，提供強大的面向行業應用開放能力，幫助企業快速構建創新的物聯網業務。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。揚州加工物聯網大數據平臺****
準確的說，系統必須是一個寫優先系統。廣東可視化物聯網大數據平臺****
高效緩存需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。系統需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的***狀態。5.實時流式計算需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經不是簡單的基于某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。6.數據訂閱需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此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。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。廣東可視化物聯網大數據平臺****
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