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人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關系?。“雮€多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察（real－timeobservation）找出對于未來預測性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業(yè)化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)...

物聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)連接起來的，汽車網(wǎng)絡和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。根據(jù)Gartner的報告，2019年，聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)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(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺來處理這些聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要具備哪些功能?與通用的大數(shù)據(jù)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(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，***全國智能電表就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何...

1，人才缺口大IT時代逐漸被DT時代取代，用理性的數(shù)據(jù)分析代人工的經(jīng)驗分析成為主流，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)*為，屬于高度稀缺2、入門相對簡單數(shù)據(jù)分析是一門跨領域技術(shù)，不需要很強的理工科背景，反而那些有市場銷售、金融、財務或零售業(yè)背景的人士，分析思路更加開闊3、薪資待遇高1~2年工作經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)分析崗位的平均月薪可達到13k左右的水平。崗位的薪酬和經(jīng)驗正相關，越老越值錢。4、行業(yè)適應性強幾乎所有的行業(yè)都會應用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師不僅*可以在互聯(lián)IT行業(yè)就業(yè)，也可以在銀行、零售、醫(yī)藥業(yè)、制造業(yè)和交通傳輸?shù)阮I域服務。5、職業(yè)壽命長數(shù)據(jù)分析職業(yè)一旦掌握，可以在職場上收益長久，掌握這門新興技術(shù)...

數(shù)據(jù)接入服務（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務（DataIngestionService）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務外的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)皆品諆?nèi)的問題。數(shù)據(jù)接入服務每小時可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲數(shù)TB數(shù)據(jù)。實時流計算服務（CS）：實時流計算服務（CloudStreamService），是運行在公有云上的實時流式大數(shù)據(jù)分析服務，全托管的方式用戶無需感知計算集群，只需聚焦于StreamSQL業(yè)務，即時執(zhí)行作業(yè)。對象存儲服務：對象存儲服務（ObjectStorageService，...

物聯(lián)網(wǎng)是一個很寬泛的概念，是指各種設備、機器都通過互聯(lián)網(wǎng)連接起來，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。根據(jù)Gartner報告，聯(lián)網(wǎng)的設備在2019年已經(jīng)超過142億，預計2021年將達到250億，這是一個巨大的數(shù)量。毫無疑問，我們需要一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺來處理這些聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要具備哪些功能？與通用的大數(shù)據(jù)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(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，***全國智能電表就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務器都...

在物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價值比較大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務應運而生。服務提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問題和可靠性問題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，分析方式也不同。實時數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)的實時性很強，如果沒有及時分析處理就會失去價值，甚至可能造成損失，我們稱之為實時數(shù)據(jù)。典型的實時數(shù)據(jù)包括設備位置信息、設備實時狀態(tài)等，應用于...

在DWS中創(chuàng)建一個集群并完成基本配置。創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個轉(zhuǎn)儲任務，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲至DWS的集群。轉(zhuǎn)儲時會使用OBS桶臨時存儲轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個。在設備接入服務中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設備上報數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的輸入通道。在CS中創(chuàng)建一個作業(yè)，實現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)，分析處理后輸出至DIS輸出通道的功能。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從DWS中獲取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。將上報數(shù)據(jù)的設備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺（設備接入服務），并控制其上報數(shù)據(jù)。詳細操作指導請參考各個服務的幫助文檔，本文不再贅述。--------離線分...

在DWS中創(chuàng)建一個集群并完成基本配置。創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個轉(zhuǎn)儲任務，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲至DWS的集群。轉(zhuǎn)儲時會使用OBS桶臨時存儲轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個。在設備接入服務中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設備上報數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的輸入通道。在CS中創(chuàng)建一個作業(yè)，實現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)，分析處理后輸出至DIS輸出通道的功能。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從DWS中獲取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。將上報數(shù)據(jù)的設備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺（設備接入服務），并控制其上報數(shù)據(jù)。詳細操作指導請參考各個服務的幫助文檔，本文不再贅述。--------離線分...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實時計算和離線計算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實時處理引擎，并在它的基礎上包裝了自己的實時計算服務，可以支持應用層的調(diào)度和管理?；趯崟r計算服務可以很容易實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗、解析、報警等實時的處理。離線計算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做日/周/月/年等多個時間維度做報表分析和數(shù)據(jù)挖掘，并將結(jié)果輸出到關系數(shù)據(jù)庫中?！駭?shù)據(jù)交換接口：數(shù)據(jù)交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶可以根據(jù)實際情況靈活選擇數(shù)據(jù)交換的方式。數(shù)據(jù)交換的內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)終端的當前狀態(tài)、物聯(lián)網(wǎng)終端的歷史狀態(tài)/軌跡、指令下發(fā)...

時序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實時性沒那么強，但是和時間順序強相關，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時序數(shù)據(jù)。典型的時序數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)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(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至時序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序，再由其他應用或服務從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典...

10.需要支持數(shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據(jù)進行，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。設備是很難同步的，不同設備采集數(shù)據(jù)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(tǒng)需要提供線性插值、設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)計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率，系統(tǒng)應該提供一命令行工具或容許用戶通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。查詢分析的結(jié)果可以很方便的導出，...

大數(shù)據(jù)時代應該沒有喜不喜歡只有愿不愿意?，F(xiàn)階段通過所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據(jù)用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進行了相關信息推送。但這些物件已經(jīng)購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應根據(jù)喜歡偏好...

7.實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一。實時數(shù)據(jù)在緩存里，歷史數(shù)據(jù)在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，保留在不同存儲介質(zhì)里。系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現(xiàn)的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數(shù)據(jù)還是十年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時間參數(shù)不同之外，其余應該是一樣的。8.需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)穩(wěn)定寫入。對于物聯(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(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。準確的說，系統(tǒng)必須是一個寫優(yōu)先系統(tǒng)。9.需要對數(shù)據(jù)支持靈活的多維...

10.需要支持數(shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計算等操作。原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據(jù)進行，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。設備是很難同步的，不同設備采集數(shù)據(jù)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(tǒng)需要提供線性插值、設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)計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數(shù)，比如時間加權(quán)平均、11.需要支持即席分析和查詢。為提高大數(shù)據(jù)分析師的工作效率，系統(tǒng)應該提供一命令行工具或容許用戶通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。查詢分析的結(jié)果可以很方便的導出，...

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理包括實時計算和離線計算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實時處理引擎，并在它的基礎上包裝了自己的實時計算服務，可以支持應用層的調(diào)度和管理?；趯崟r計算服務可以很容易實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗、解析、報警等實時的處理。離線計算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做日/周/月/年等多個時間維度做報表分析和數(shù)據(jù)挖掘，并將結(jié)果輸出到關系數(shù)據(jù)庫中?！駭?shù)據(jù)交換接口：數(shù)據(jù)交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶可以根據(jù)實際情況靈活選擇數(shù)據(jù)交換的方式。數(shù)據(jù)交換的內(nèi)容包括物聯(lián)網(wǎng)終端的當前狀態(tài)、物聯(lián)網(wǎng)終端的歷史狀態(tài)/軌跡、指令下發(fā)...

物聯(lián)網(wǎng)是一個很寬泛的概念，是指各種設備、機器都通過互聯(lián)網(wǎng)連接起來，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都屬于物聯(lián)網(wǎng)范疇。根據(jù)Gartner報告，聯(lián)網(wǎng)的設備在2019年已經(jīng)超過142億，預計2021年將達到250億，這是一個巨大的數(shù)量。毫無疑問，我們需要一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺來處理這些聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。一個物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要具備哪些功能？與通用的大數(shù)據(jù)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(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，***全國智能電表就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服...

數(shù)據(jù)倉庫服務（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務（DataWarehouseService）是一種基于公有云基礎架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務，兼容標準ANSISQL99和SQL2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。數(shù)據(jù)可視化服務（DLV）：數(shù)據(jù)可視化服務（DataLakeVisualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫...

數(shù)據(jù)倉庫服務（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務（DataWarehouseService）是一種基于公有云基礎架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務，兼容標準ANSISQL99和SQL2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。數(shù)據(jù)可視化服務（DLV）：數(shù)據(jù)可視化服務（DataLakeVisualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫...

時序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實時性沒那么強，但是和時間順序強相關，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時序數(shù)據(jù)。典型的時序數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)控系統(tǒng)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(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至時序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序，再由其他應用或服務從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。離線數(shù)據(jù)還有一些數(shù)據(jù)，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典...

大數(shù)據(jù)時代應該沒有喜不喜歡只有愿不愿意。現(xiàn)階段通過所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺、社交平臺都可以根據(jù)用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進行了相關信息推送。但這些物件已經(jīng)購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購買的是一箱蘋果，那么可以智能識別一到兩周后再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應根據(jù)喜歡偏好...

平臺SDK：為了方便企業(yè)用戶基于TIZASTAR定制自己的物聯(lián)網(wǎng)應用，我們提供了三個SDK：GW-sdk、RP-sdk、OP-sdk。其中基于GW-sdk可以快速新增一種新的物聯(lián)網(wǎng)終端協(xié)議的接入，基于OP-sdk可以快速開發(fā)一個可周期性調(diào)度的MapReduce/Spark任務，基于OP-sdk可以快速開發(fā)一個可周期性調(diào)度的MapReduce/Spark任務?！衿脚_安全：TIZASTAR從鏈路安全、接入安全、網(wǎng)絡安全、存儲安全和數(shù)據(jù)防篡改這幾個方面來保證物聯(lián)網(wǎng)安全。通過SSL和TLS保證鏈路安全；通過秘鑰鑒權(quán)對數(shù)據(jù)的訪問有效進行控制；通過防火墻等硬件設備防止網(wǎng)絡攻擊；通過副本冗余保證...

數(shù)據(jù)自帶時間戳具有時間有效性，這意味著數(shù)據(jù)處理的實時性;都是小數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)需要對此進行專門的設計；數(shù)據(jù)隨時間延續(xù)而無限增長，這意味著數(shù)據(jù)的無限性；數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數(shù)據(jù)本身傳輸?shù)沫h(huán)境可能是復雜的，在這些約束條件下要保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的***正確性。這幾個特性轉(zhuǎn)換成存儲技術(shù)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(shù)據(jù)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...

實時數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)的實時性很強，如果沒有及時分析處理就會失去價值，甚至可能造成損失，我們稱之為實時數(shù)據(jù)。典型的實時數(shù)據(jù)包括設備位置信息、設備實時狀態(tài)等，應用于實時監(jiān)控、實時告警等場景，例如，車輛實時上報位置數(shù)據(jù)，實時分析后呈現(xiàn)到交通監(jiān)控中心的大屏上，交通**根據(jù)實時數(shù)據(jù)下達各種交通控制決策，如紅綠燈時間調(diào)整等。為了實現(xiàn)高實時性，我們可以采用實時流分析方案，從物聯(lián)網(wǎng)平臺對外的數(shù)據(jù)通道中實時提取流動數(shù)據(jù)，分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠是**“新鮮”的。時序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實時性沒那么強，但是和時間順序強相關，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢...

在DWS中創(chuàng)建一個集群并完成基本配置。創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個轉(zhuǎn)儲任務，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲至DWS的集群。轉(zhuǎn)儲時會使用OBS桶臨時存儲轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個。在設備接入服務中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設備上報數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的輸入通道。在CS中創(chuàng)建一個作業(yè)，實現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)，分析處理后輸出至DIS輸出通道的功能。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從DWS中獲取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。將上報數(shù)據(jù)的設備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺（設備接入服務），并控制其上報數(shù)據(jù)。詳細操作指導請參考各個服務的幫助文檔，本文不再贅述。--------離線分...

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關系?。“雮€多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實時觀察（real－timeobservation）找出對于未來預測性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業(yè)化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)...

15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)，或加工計算后的數(shù)據(jù)，或**符合過濾條件的數(shù)據(jù)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(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運行狀態(tài)、管理集群、管理用戶、管理各種系統(tǒng)資源等，而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運維監(jiān)測平臺無縫集成，便于管理。17.便于私有化部署。因為很多企業(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)往往沒有很強的IT運維團隊，因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷，可維護性強。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的主要功能和特點，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺本身也在演變之中，...

15.需要支持邊云協(xié)同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)，或加工計算后的數(shù)據(jù)，或**符合過濾條件的數(shù)據(jù)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(tǒng)。便于查看系統(tǒng)運行狀態(tài)、管理集群、管理用戶、管理各種系統(tǒng)資源等，而且系統(tǒng)能夠與第三方IT運維監(jiān)測平臺無縫集成，便于管理。17.便于私有化部署。因為很多企業(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)往往沒有很強的IT運維團隊，因此在安裝、部署上需要做到簡單、快捷，可維護性強。以上總結(jié)了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的主要功能和特點，而物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺本身也在演變之中，...

在物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價值比較大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務應運而生。服務提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問題和可靠性問題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。時序數(shù)據(jù)有些數(shù)據(jù)實時性沒那么強，但是和時間順序強相關，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時序數(shù)據(jù)。典型的時序數(shù)據(jù)包括設備移動軌跡、**價格曲線等，應用...

數(shù)據(jù)倉庫服務（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務（DataWarehouseService）是一種基于公有云基礎架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務，兼容標準ANSISQL99和SQL2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。數(shù)據(jù)可視化服務（DLV）：數(shù)據(jù)可視化服務（DataLakeVisualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫...

數(shù)據(jù)自帶時間戳具有時間有效性，這意味著數(shù)據(jù)處理的實時性;都是小數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)需要對此進行專門的設計；數(shù)據(jù)隨時間延續(xù)而無限增長，這意味著數(shù)據(jù)的無限性；數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數(shù)據(jù)本身傳輸?shù)沫h(huán)境可能是復雜的，在這些約束條件下要保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的***正確性。這幾個特性轉(zhuǎn)換成存儲技術(shù)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(shù)據(jù)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...