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(yè)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(tǒng)。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，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴展的。為降低成本，一個節(jié)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。 系統(tǒng)需要提供高效的數據降頻操作。北京可視化物聯網大數據平臺有哪些

高效分布式必須是高效的分布式系統(tǒng)。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，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統(tǒng)必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節(jié)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。2.實時處理必須是實時處理的系統(tǒng)?；ヂ摼W大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業(yè)價值就大打折扣。連云港應用物聯網大數據平臺產品介紹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。

數據接入服務（DIS）：數據接入服務（Data Ingestion Service）為處理或分析流數據的自定義應用程序構建數據流管道，主要解決云服務外的數據實時傳輸到云服務內的問題。數據接入服務每小時可從數十萬種數據源（如IoT數據采集、日志和定位追蹤事件、網站點擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲數TB數據。實時流計算服務（CS）：實時流計算服務（Cloud Stream Service），是運行在公有云上的實時流式大數據分析服務，全托管的方式用戶無需感知計算集群，只需聚焦于Stream SQL業(yè)務，即時執(zhí)行作業(yè)。

5.實時流式計算需要實時流式計算。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，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。6.數據訂閱需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此系統(tǒng)應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲，給用戶和應用呈現的是同一個接口和界面。

物聯網是新一bai代信息技術的重du要組成部分，也是zhi“信息化”時代dao的重要發(fā)展階段。其英文zhuan名稱是：“shuInternet of things（IoT）”。顧名思義，物聯網就是物物相連的互聯網。這有兩層意思：其一，物聯網的**和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡；其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用于網絡的融合中，也因此被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業(yè)發(fā)展的第三次浪潮。物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業(yè)務和應用。因此，應用創(chuàng)新是物聯網發(fā)展的**，以用戶體驗為**的創(chuàng)新2.0是物聯網發(fā)展的靈魂。

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據**，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據業(yè)務發(fā)展的需求定下來的。廣州智慧科技館物聯網大數據平臺綜合服務

如果計算沒有實時性，物聯網的商業(yè)價值就大打折扣。北京可視化物聯網大數據平臺有哪些

    10.支持數據計算需要支持數據降頻、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(tǒng)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(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)互聯網里，除通用的統(tǒng)計操作之外，往往還需要支持一些特殊函數，比如時間加權平均。11.即席分析和查詢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(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。查詢分析的結果可以很方便的導出，再制作成各種圖標。12.靈活數據管理策略需要提供靈活的數據管理策略。一個大的系統(tǒng)，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。這些數據各自有不同的特點，有的采集頻次高，有的要求保留時間長，有的需要多個副本以保證更高的安全性，有的需要能快速訪問。因此物聯網大數據平臺必須提供多種策略，讓用戶可以根據特點進行選擇和配置，而且各種策略并存。北京可視化物聯網大數據平臺有哪些

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