該方案的數據流向如下：物聯網平臺將設備上報的數據通過規則引擎功能轉發至數據接入服務（DIS）。DIS使用對象存儲服務（OBS）作為中介，再將數據轉儲至MapReduce服務（MRS）。MRS從OBS獲取用戶定制的分析程序包，運行程序分析數據，并保存分析結果（可寫入持久化數據庫或寫成文件）。數據可視化服務（DLV）讀取分析結果呈現為可視化報表。實現該方案，您需要進行以下操作：在MRS中創建一個Hadoop分析集群。參考MRS的開發指南開發一個大數據分析程序，實現讀取JSON格式的數據分析并處理，然后寫入本地數據庫或者寫成文件存到OBS。程序開發完成后需打包成JAR文件并上傳至OBS桶，若您沒有OBS桶請創建一個。創建一條DIS通道，然后為該通道創建一個轉儲任務，將數據轉儲至MRS的集群。在設備接入服務中創建一條規則，將設備上報數據轉發至DIS的通道。將上報數據的設備接入物聯網平臺（設備接入服務），并控制其上報數據。在MRS中創建一個作業，執行OBS桶中的大數據分析程序。在DLV中創建數據連接從MRS數據庫或OBS中讀取數據，再創建數據大屏將數據可視化展示。必須是實時處理的系統。廣州酒店物聯網大數據平臺監測

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。湖州安全物聯網大數據平臺數據分析準確的說，系統必須是一個寫優先系統。

對象存儲服務：對象存儲服務（Object Storage Service，OBS）是一個基于對象的海量存儲服務，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力，包括：創建、修改、刪除桶，上傳、下載、刪除對象等。其中對象是OBS中數據存儲的基本單位，用戶上傳至OBS的數據都以對象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存儲對象的容器。數據倉庫服務（DWS）：數據倉庫服務（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎架構和平臺的在線數據處理數據庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數據庫服務。DWS是基于華為融合數據倉庫GaussDB產品的云原生服務，兼容標準ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態，為各行業PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。數據可視化服務（DLV）：數據可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數據可視化平臺，適配云上云下多種數據源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應用屬于您自己的數據大屏。

   人工智能、大數據、物聯網以及云計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的“親緣”關系！！半個多世紀的某個夏天，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、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業得到應用！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。

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。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。廣州酒店物聯網大數據平臺監測

一個大的系統，采集的數據種類繁多，而且除采集的原始數據外，還有大量的衍生數據。廣州酒店物聯網大數據平臺監測

 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。物聯網大數據根據數據類型的不同，分析方式也不同。實時數據有些數據的實時性很強，如果沒有及時分析處理就會失去價值，甚至可能造成損失，我們稱之為實時數據。典型的實時數據包括設備位置信息、設備實時狀態等，應用于實時監控、實時告警等場景，例如，車輛實時上報位置數據，實時分析后呈現到交通監控中心的大屏上，交通**根據實時數據下達各種交通控制決策，如紅綠燈時間調整等。為了實現高實時性，我們可以采用實時流分析方案，從物聯網平臺對外的數據通道中實時提取流動數據，分析和處理之后再輸出至數據通道繼續流轉，保證呈現的數據永遠是**“新鮮”的。廣州酒店物聯網大數據平臺監測