作者：陸興海彭華盛編著來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）人們對新事物的認知過程總是螺旋式迭代演進的，對于智能運維也是如此，智能運維是運維發(fā)展的方向，而且是一個長期的過程—從經(jīng)驗主義到數(shù)據(jù)驅(qū)動，再回歸到業(yè)務(wù)驅(qū)動的過程。從2016年對于Gartner的概念的理解，到之后每一年不斷的探索與實踐，到2020年，在筆者參加的智能運維國家標準編寫組會議上，行業(yè)內(nèi)達成了高度的、更加面向現(xiàn)實的共識：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以場景為導向、以算法為支撐，如圖2-1所示?！鴪D2-1行業(yè)對智能運維發(fā)展演進的理解智能運維一定來源于非常好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時，如果沒有明確的業(yè)務(wù)場景，或者需求，或者功能方面的落腳點，所謂的智能化就是為了AI而AI，也沒有意義。工程化算法是要擬合數(shù)據(jù)的，根據(jù)數(shù)據(jù)和場景需求才能選擇或研發(fā)合適的算法。只有具備上述三個條件，才能真正形成一個工程化落地的智能運維，如圖2-2所示?！鴪D2-2“三架馬車”工程化落地的智能運維需要著重提及的是，以往很多用戶忽略了作為智能業(yè)務(wù)運維“基石”的運維數(shù)據(jù)的重要性。為切實落地企業(yè)的智能業(yè)務(wù)運維規(guī)劃，一方面要強調(diào)運維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)作用，另一方面要形成運維數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用的全局體系。機器自動化采集數(shù)據(jù)，能夠省下繁多的人力物力財力。制造業(yè)數(shù)據(jù)采集哪個好
導讀：騰訊作為國內(nèi)體量**大的互聯(lián)網(wǎng)公司之一，業(yè)務(wù)涵蓋用戶日常生活的方方面面，面對如此巨大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量，如果不能對數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理并高效有序地存、管、用，如果不能使數(shù)據(jù)產(chǎn)生應(yīng)有的價值，那么數(shù)據(jù)資產(chǎn)將會成為數(shù)據(jù)垃圾，成為社會和企業(yè)的負擔。大數(shù)據(jù)平臺作為騰訊底層的基礎(chǔ)設(shè)施之一，每天必須處理千萬級規(guī)模的離線數(shù)據(jù)任務(wù)及十萬億級別的實時計算，否則無法滿足業(yè)務(wù)每天數(shù)以億計的數(shù)據(jù)分析計算的需求。本文主要介紹騰訊大數(shù)據(jù)的構(gòu)建理念和總體架構(gòu)。01騰訊大數(shù)據(jù)的構(gòu)建理念項目立項的時候我們曾有過激烈討論，是自主研發(fā)還是使用開源，“Tobe,ornottobe:thatisthequestion”。當時業(yè)務(wù)需求比較迫切，2009年上半年，QQ空間引入了“開心農(nóng)場”業(yè)務(wù)，開啟了瘋狂增長的模式，業(yè)務(wù)部門的同事看著幾乎是垂直的增長曲線笑逐顏開，我們看著曲線卻笑不出來。如何能快速構(gòu)建全新的數(shù)據(jù)倉庫，滿足業(yè)務(wù)快速增長的計算需求，我們在努力尋找答案。在2008～2009年，開源在國內(nèi)還沒大行其道，很多程序員都有一種偏見，覺得使用開源都是沒什么技術(shù)含量的。幾乎所有的程序員心里都有一個夢想和追求，希望能自己實現(xiàn)一套前列的系統(tǒng)，從而在中國乃至世界的軟件行業(yè)揚名立萬。揚州光學數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)Modbus數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開發(fā)。
不同應(yīng)用領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)其特點、數(shù)據(jù)量、用戶群體均不相同。不同領(lǐng)域根據(jù)數(shù)據(jù)源的物理性質(zhì)及數(shù)據(jù)分析的目標采取不同的數(shù)據(jù)采集方法。通過了解數(shù)據(jù)采集的三大要點，選擇***、準確、高效的數(shù)據(jù)合作伙伴至關(guān)重要。二、數(shù)據(jù)采集方式有哪些？數(shù)據(jù)感知可分為“硬感知”和“軟感知”，面向不同場景，即數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以分為這兩個方面的技術(shù)。“硬感知”主要利用設(shè)備或裝置進行數(shù)據(jù)的收集，收集對象為物理世界中的物理實體，或者是以物理實體為載體的信息、事件、流程等。而“軟感知”使用軟件或者各種技術(shù)進行數(shù)據(jù)收集，收集的對象存在于數(shù)字世界，通常不依賴物理設(shè)備進行收集。1、基于物理世界的“硬感知”能力數(shù)據(jù)采集方式主要經(jīng)歷了人工采集和自動采集兩個階段。自動采集技術(shù)仍在發(fā)展中，不同的應(yīng)用領(lǐng)域所使用的具體技術(shù)手段也不同。基于物理世界的“硬感知”依靠的就是數(shù)據(jù)采集，是將物理對象鏡像到數(shù)字世界中的主要通道，是構(gòu)建數(shù)據(jù)感知的關(guān)鍵，是實現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)?；诋斍暗募夹g(shù)水平和應(yīng)用場景，我們將“硬感知”分為9類，每一類感知方式都有自身的特點和應(yīng)用場景。（1）條形碼與二維碼條形碼或者條碼是將寬度不等的多個黑條和空白，按一定的編碼規(guī)則排列。
二是各種網(wǎng)絡(luò)標準統(tǒng)一后才能實現(xiàn)設(shè)備系統(tǒng)間的互聯(lián)互通，而多種工業(yè)協(xié)議并存是目前工業(yè)數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)狀。廣義上，工業(yè)數(shù)據(jù)采集分為工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/移動裝備的數(shù)據(jù)采集（工業(yè)數(shù)據(jù)采集并不局限于工廠，工廠之外的智慧樓宇、城市管理、物流運輸、智能倉儲、橋梁隧道和公共交通等都是工業(yè)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用場景），以及對ERP、MES、APS等傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。如果按傳輸介質(zhì)劃分，工業(yè)數(shù)據(jù)采集可分為有線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集。02工業(yè)數(shù)據(jù)采集的特點工業(yè)數(shù)據(jù)采集具有一些鮮明的特征，在面對具體需求時，不同場景會對技術(shù)選型產(chǎn)生影響，例如設(shè)備的組網(wǎng)方式、數(shù)據(jù)傳輸方式、數(shù)據(jù)本地化處理、數(shù)據(jù)匯聚和管理等。1.多種工業(yè)協(xié)議并存工業(yè)領(lǐng)域使用的通信協(xié)議有很多，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPCUA，以及大量的廠商私有協(xié)議。這種狀況出現(xiàn)，很大程度上是因為工業(yè)軟硬件系統(tǒng)存在較強的封閉性和復雜性。設(shè)想在工業(yè)現(xiàn)場，不同廠商生產(chǎn)的設(shè)備，采用不同的工業(yè)協(xié)議，要實現(xiàn)所有設(shè)備的互聯(lián)，需要對各種協(xié)議做解析并進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)采集可以通過自動化技術(shù)來提高效率和準確性，如自動化傳感器網(wǎng)絡(luò)和機器學習算法。
而且還從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個角度講解了傳統(tǒng)的金融風控體系如何與智能風控方法實現(xiàn)雙劍合璧。03智能風控平臺：架構(gòu)、設(shè)計與實現(xiàn)作者：鄭江推薦語本書講解了如何基于不同業(yè)務(wù)場景的智能風控方法來構(gòu)建一個從數(shù)據(jù)到計算再到?jīng)Q策的通用智能風控平臺，該平臺既能應(yīng)用于業(yè)務(wù)的全流程，又能承載互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中的大部分風險控制方案。全書從智能風控的原理、智能風控平臺的架構(gòu)、智能風控平臺的產(chǎn)品設(shè)計與實現(xiàn)3個維度展開。04智能風控：原理、算法與工程實踐作者：梅子行、毛鑫宇推薦語*****，基于Python，原理、算法、實踐3維度講解機器學習的風控實踐，21種算法26種解決方案，9位**。05智能風控：Python金融風險管理與評分卡建模作者：梅子行、毛鑫宇推薦語本書基于Python講解了信用風險管理和評分卡建模，用漫畫的風格，從風險業(yè)務(wù)、統(tǒng)計分析方法、機器學習模型3個維度展開，詳細講解了信用風險量化相關(guān)的數(shù)據(jù)分析與建模手段，并提供大量的應(yīng)用實例。第113期贈書活動中獎名單公布贈書規(guī)則送書規(guī)則：感謝大家對華章圖書的信任與支持。在留言區(qū)談?wù)勀?*喜歡的一本書及理由。小編會在留言池隨機撈2條錦鯉，分別包郵送出1本正版書籍。光學分析儀器數(shù)據(jù)采集。寧德定制數(shù)據(jù)采集參考價
通過數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以更好地了解市場需求、客戶行為和競爭對手情況。制造業(yè)數(shù)據(jù)采集哪個好
基于特別業(yè)務(wù)場景的需求，在RFID的基礎(chǔ)上發(fā)展出了NFC（NearFieldCommunication，近場通信）。NFC本質(zhì)上與RFID沒有太大區(qū)別，在應(yīng)用上的區(qū)別如下。NFC的距離小于10cm，所以具有很高的安全性，而RFID距離從幾米到幾十米都有。NFC*限于，與現(xiàn)有非接觸智能卡技術(shù)兼容，所以很多的廠商和相關(guān)團體都支持NFC。而RFID標準較多，難以統(tǒng)一，只能在特殊行業(yè)有特殊需求的情況下，采用相應(yīng)的技術(shù)標準。RFID更多地被應(yīng)用在生產(chǎn)、物流、跟蹤、資產(chǎn)管理上，而NFC則在門禁、公交、手機支付等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。（4）OCR和ICROCR（OpticalCharacterRecognition，光學字符識別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或者數(shù)碼相機）檢查紙上打印的字符，通過邊檢測暗、亮的模式確定其形狀，將其形狀翻譯成計算機文字的過程。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR的重要課題。ICR（IntelligentCharacterRecognition，智能字符識別）是一種更先進的OCR。它植入了計算機深度學習的人工智能技術(shù)，采用語義推理和語義分析，根據(jù)字符上下文語句信息并結(jié)合語義知識庫，對未識別部分的字符進行信息補全，解決了OCR的技術(shù)缺陷。一個OCR識別系統(tǒng)，從影像到結(jié)果輸出。制造業(yè)數(shù)據(jù)采集哪個好