時序數據有些數據實時性沒那么強,但是和時間順序強相關,分析后的數據需要分類后按時序儲存,并提供按時序瀏覽、查詢數據的能力,我們稱之為時序數據。典型的時序數據包括設備移動軌跡、**價格曲線等,應用于行為分析、趨勢預測等場景,例如,基于物聯網的公路監控系統保存了近期所有車輛的行駛軌跡,警方可隨時從中提取指定嫌疑人車輛的形式的軌跡,推測出嫌疑人的目的地,從而進行包抄逮捕。時序數據的分析一般依賴于時序數據庫,數據保存至時序數據庫進行分類與排序,再由其他應用或服務從數據庫中獲取進行進一步處理。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...
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??蓪崿F海量設備與云端之間雙向通信連接、設備數據采集上云...
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。 在本文中,我們將為您重點介紹實時分析和離線分析兩種方案,時序分析方案我們下次再分享(具有物聯網時序分析能力的華為云數據分析服務后續也將上線,敬請期待)。 設備接入...
10.需要支持數據降頻、插值、特殊函數計算等操作。原始數據的采集可能頻次挺高,但具體分析時,往往不需要對原始收據進行,而是數據降頻之后。系統需要提供高效的數據降頻操作。設備是很難同步的,不同設備采集數據的時間點是很難對齊的,因此分析一個特定時間點的值,往往需要插值才能解決,系統需要提供線性插值、設置固定值等多種插值策略才行。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、11.需要支持即席分析和查詢。為提高大數據分析師的工作效率,系統應該提供一命令行工具或容許用戶通過其他工具,執行SQL查詢,而不是非要通過編程接口。查詢分析的結果可以很方便的導出,...
物聯網是一個非常寬泛的概念,它意味著各種設備和機器都是通過互聯網連接起來的,汽車網絡和工業互聯網屬于物聯網范疇。根據Gartner的報告,2019年,聯網設備的數量已超過142億臺,到2021年有望達到250億臺。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大量數據。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.高效分布式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...
3.高可靠性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。4.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...
近年來,我國**密切關注農業大數據的建立與發展。自2012年起,中國開始重點關注「智慧農業」的發展并推出「精細農業」技術;2016年,《「十三五」全國農業農村信息發展規劃》指出,要加快推動農業農村大數據發展,統籌推進農業農村電子商務發展,創新流通方式,打造新業態;2017年,***印發的《促進大數據發展行動綱要》中,明確要求推進各地區、各行業、各領域涉農數據資源的共享開放,加快農業大數據關鍵技術研發,推動農業資源要素數據共享;2018年我國**又提出關于實施鄉村振興戰略的意見,其中提到要大力發展數字農業,實施智慧農業農林水利工程,推進物聯網試驗示范和遙感技術應用;2019年,**一...
在物聯網時代,數量龐大的“物”會產生PB級的海量數據,傳統的數據處理服務的處理速度已無法跟上數據產生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯網設備數據,就無法將數據的價值比較大化,大數據分析能力的建設對物聯網企業來說又成為了一個新的挑戰。針對這種情況,大數據處理服務應運而生。服務提供商提供大數據處理平臺,為企業消除了大數據處理的效率問題和可靠性問題,讓企業能夠專注于物聯網數據的分析與利用。時序數據有些數據實時性沒那么強,但是和時間順序強相關,分析后的數據需要分類后按時序儲存,并提供按時序瀏覽、查詢數據的能力,我們稱之為時序數據。典型的時序數據包括設備移動軌跡、**價格曲線等,應用...