鎮(zhèn)江公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)格

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-11-27

實(shí)時(shí)流式計(jì)算需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算。各種實(shí)時(shí)預(yù)警或預(yù)測(cè)已經(jīng)不是簡(jiǎn)單的基于某一個(gè)閾值進(jìn)行,而是需要通過(guò)將一個(gè)或多個(gè)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合計(jì)算,不只是基于一個(gè)時(shí)間點(diǎn)、而是基于一個(gè)時(shí)間窗口進(jìn)行計(jì)算。不僅如此,計(jì)算的需求也相當(dāng)復(fù)雜,因場(chǎng)景而異,應(yīng)容許用戶(hù)自定義函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。6.數(shù)據(jù)訂閱需要支持?jǐn)?shù)據(jù)訂閱。與通用大數(shù)據(jù)平臺(tái)比較一致,同一組數(shù)據(jù)往往有很多應(yīng)用都需要,因此系統(tǒng)應(yīng)該提供訂閱功能,只要有新的數(shù)據(jù)更新,就應(yīng)該實(shí)時(shí)提醒應(yīng)用。而且這個(gè)訂閱也應(yīng)該是個(gè)性化的,容許應(yīng)用設(shè)置過(guò)濾條件,比如只訂閱某個(gè)物理量五分鐘的平均值。從設(shè)備所處的地域進(jìn)行分析,從設(shè)備的型號(hào)、供應(yīng)商進(jìn)行分析。鎮(zhèn)江公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)格

和歷史數(shù)據(jù)處理合二為一實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在緩存里,歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲(chǔ)介質(zhì)里,而且可能依據(jù)時(shí)長(zhǎng),保留在不同存儲(chǔ)介質(zhì)里。系統(tǒng)應(yīng)該隱藏背后的存儲(chǔ),給用戶(hù)和應(yīng)用呈現(xiàn)的是同一個(gè)接口和界面。無(wú)論是訪(fǎng)問(wèn)新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù),除輸入的時(shí)間參數(shù)不同之外,其余應(yīng)該是一樣的。8.數(shù)據(jù)持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫(xiě)入。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的,因此數(shù)據(jù)寫(xiě)入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢(xún)、分析,特別是即席查詢(xún),有可能耗費(fèi)很大的系統(tǒng)資源,不可控。因此系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準(zhǔn)確的說(shuō),系統(tǒng)必須是一個(gè)寫(xiě)優(yōu)先系統(tǒng)。9.數(shù)據(jù)多維度分析需要對(duì)數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。對(duì)于聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù),需要進(jìn)行各種維度的統(tǒng)計(jì)分析,比如從設(shè)備所處的地域進(jìn)行分析,從設(shè)備的型號(hào)、供應(yīng)商進(jìn)行分析,從設(shè)備所使用的人員進(jìn)行分析等等。而且這些維度的分析是無(wú)法事先想好的,而是在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求定下來(lái)的。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要一個(gè)靈活的機(jī)制增加某個(gè)維度的分析。徐州智慧校園物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理需要支持即席分析和查詢(xún)。

而且各種策略并存。13.開(kāi)放的系統(tǒng)必須是開(kāi)放的。系統(tǒng)需要支持業(yè)界流行的標(biāo)準(zhǔn)SQL,提供各種語(yǔ)言開(kāi)發(fā)接口,包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R,Matlab等等,方便集成各種機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法或其他應(yīng)用,讓大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)能夠不斷擴(kuò)展,而不是成為一個(gè)孤島。14.支持異構(gòu)環(huán)境系統(tǒng)必須支持異構(gòu)環(huán)境。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建是一個(gè)長(zhǎng)期的工作,每個(gè)批次采購(gòu)的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備都會(huì)不一樣,系統(tǒng)必須支持各種檔次、各種不同配置的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備并存。15.支持邊云協(xié)同需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機(jī)制將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上傳到云端,根據(jù)具體需要,可以將原始數(shù)據(jù),或加工計(jì)算后的數(shù)據(jù),或只只符合過(guò)濾條件的數(shù)據(jù)同步到云端,而且隨時(shí)可以取消,更改策略。16.單一后臺(tái)管理需要單一的后臺(tái)管理系統(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、管理集群、管理用戶(hù)、管理各種系統(tǒng)資源等,而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運(yùn)維監(jiān)測(cè)平臺(tái)無(wú)縫集成,便于管理。17.私有化部署便于私有化部署。因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)出于安全以及各種因素的考慮,希望采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒(méi)有很強(qiáng)的IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì),因此在安裝、部署上需要做到簡(jiǎn)單、快捷,可維護(hù)性強(qiáng)。以上中琛魔方大數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接傳感器連接到各種各樣的“東西”,并得到了快速增長(zhǎng)。簡(jiǎn)單地說(shuō),它是一個(gè)連接任何設(shè)備的具有“開(kāi)/關(guān)”功能的開(kāi)關(guān),通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接到彼此,可以方便地連接“事物”大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的概念。根據(jù)分析公司Gartner稱(chēng),到2020年,全球?qū)⒂谐^(guò)260億個(gè)連接設(shè)備,盡管這種預(yù)測(cè)根據(jù)來(lái)源不同而不同。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)具有改變?cè)S多領(lǐng)域活動(dòng)的潛力,不僅是商業(yè)活動(dòng),還關(guān)系到我們的日常生活。調(diào)查機(jī)構(gòu)IDC2015年對(duì)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的預(yù)測(cè)指出,“如今,物聯(lián)網(wǎng)的活動(dòng)超過(guò)50%集中在制造業(yè),交通,智能城市和消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用,但在五年內(nèi),所有的行業(yè)都將會(huì)推出采用物聯(lián)網(wǎng)的舉措?!毙枰獙?duì)數(shù)據(jù)支持靈活的多維度分析。

高可靠性需要運(yùn)營(yíng)商級(jí)別的高可靠服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對(duì)接的往往是生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)系統(tǒng),如果數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)宕機(jī),直接導(dǎo)致停產(chǎn),產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)有損失、導(dǎo)致對(duì)終端消費(fèi)者的服務(wù)無(wú)法正常提供。比如智能電表,如果系統(tǒng)出問(wèn)題,直接導(dǎo)致的是千家萬(wàn)戶(hù)無(wú)法正常用電。因此物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)必須是高可靠的,必須支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份,必須支持異地容災(zāi),必須支持軟件、硬件在線(xiàn)升級(jí),必須支持在線(xiàn)IDC機(jī)房遷移,否則服務(wù)一定有被中斷的可能。高效緩存需要高效的緩存功能。絕大部分場(chǎng)景,都需要能快速獲取設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)或其他信息,用以報(bào)警、大屏展示或其他。系統(tǒng)需要提供一高效機(jī)制,讓用戶(hù)可以獲取全部、或符合過(guò)濾條件的部分設(shè)備的***狀態(tài)。實(shí)時(shí)流式計(jì)算需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算。各種實(shí)時(shí)預(yù)警或預(yù)測(cè)已經(jīng)不是簡(jiǎn)單的基于某一個(gè)閾值進(jìn)行,而是需要通過(guò)將一個(gè)或多個(gè)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合計(jì)算,不只是基于一個(gè)時(shí)間點(diǎn)、而是基于一個(gè)時(shí)間窗口進(jìn)行計(jì)算。不僅如此,計(jì)算的需求也相當(dāng)復(fù)雜,因場(chǎng)景而異,應(yīng)容許用戶(hù)自定義函數(shù)進(jìn)行計(jì)算必須支持在線(xiàn)IDC機(jī)房遷移,否則服務(wù)一定有被中斷的可能。鎮(zhèn)江智慧校園物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理

必須是高效的分布式系統(tǒng)。鎮(zhèn)江公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)格

需要支持?jǐn)?shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計(jì)算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高,但具體分析時(shí),往往不需要對(duì)原始收據(jù)進(jìn)行,而是數(shù)據(jù)降頻之后。系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。設(shè)備是很難同步的,不同設(shè)備采集數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)是很難對(duì)齊的,因此分析一個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)的值,往往需要插值才能解決,系統(tǒng)需要提供線(xiàn)性插值、設(shè)置固定值等多種插值策略才行。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里,除通用的統(tǒng)計(jì)操作之外,往往還需要支持一些特殊函數(shù),比如時(shí)間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢(xún)。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率,系統(tǒng)應(yīng)該提供一命令行工具或容許用戶(hù)通過(guò)其他工具,執(zhí)行SQL查詢(xún),而不是非要通過(guò)編程接口。查詢(xún)分析的結(jié)果可以很方便的導(dǎo)出,再制作成各種圖標(biāo)。鎮(zhèn)江公共管理物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)價(jià)格