淮安科技馆物联网大数据平台研发

时间:2024年03月17日 来源:

人工智能、大数据、物联网以及云计算,彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系!!半个多世纪的某个夏天,麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party,共同研究用机器模拟智能的问题,也是在那时,“人工智能(AI)”的理念正式被提出!人工智能(ArtificialIntelligence)简称AI,AI能根据大量的历史资料和实时观察(real-timeobservation)找出对于未来预测性的洞察(predictiveinsights)。如今人工智能商业化正在快速推进中,比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用!物联网大数据平台可以帮助安防行业实现智能安防和视频监控。淮安科技馆物联网大数据平台研发

淮安科技馆物联网大数据平台研发,物联网大数据平台

并通过3DGIS、BIM模型的运维逻辑展示故障的上下游关联及可能影响的范围。在运营管理数据的积累过程中,平台采用大数据、人工智能分析技术,为运营优化提供数据预测、支持和决策参考,提升精细化运营管理质量,降低运营成本。平台通过信息化的手段覆盖运营管理的各个方面,为管理者提供直观、高效、精细、便捷、完善的精细化运营管理解决方案。平台采用目前当下流行的B/S架构结合APP或小程序的方式,通过手机端(安卓、IOS)APP或小程序、网页端使用等方式,满足了建筑不同管理角色的用户使用。无锡智慧校园物联网大数据平台价格物联网大数据平台可以帮助制造业实现智能制造和工业互联网。

淮安科技馆物联网大数据平台研发,物联网大数据平台

下面我们看看物联网和大数据的结合,可以带来哪些好处。1、符合消费者期望,保障消费者权益现在消费者**意识和安全意识明显提高,据调查显示,有将近72%的消费者想要了解购买产品的信息,类似产品的原料、生产过程、生产厂家等信息。一物一码为每一个产品建立身份标识,用物联网、区块链、云计算等技术建立产品质量追溯系统,消费者就可以用手机扫描包装盒上的二维码,即可了解该产品的全生命周期信息。2、帮助企业夯实管理基础,降低运营成本,提高运营效率产品质量追溯系统不仅可以帮助生产加工企业夯实管理基础,降低运营成本,提高运营效率,也帮助品牌商了解消费者的消费模式,为后期企业改善产品提供强有力的数据支持。通过技术手段建立消费者与企业之间的沟通桥梁,可以方便的进行市场数据调研以及营销活动策划,直接面对终端客户。

数据接入服务(DIS):数据接入服务(DataIngestionService)为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源(如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等)中连续捕获、传送和存储数TB数据。实时流计算服务(CS):实时流计算服务(CloudStreamService),是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务,全托管的方式用户无需感知计算集群,只需聚焦于StreamSQL业务,即时执行作业。物联网大数据平台可以帮助旅游实现智慧旅游和个性化推荐。

淮安科技馆物联网大数据平台研发,物联网大数据平台

该方案的数据流向如下:物联网平台将设备上报的数据通过规则引擎功能转发至数据接入服务(DIS)。DIS使用对象存储服务(OBS)作为中介,再将数据转储至MapReduce服务(MRS)。MRS从OBS获取用户定制的分析程序包,运行程序分析数据,并保存分析结果(可写入持久化数据库或写成文件)。数据可视化服务(DLV)读取分析结果呈现为可视化报表。实现该方案,您需要进行以下操作:在MRS中创建一个Hadoop分析集群。参考MRS的开发指南开发一个大数据分析程序,实现读取JSON格式的数据分析并处理,然后写入本地数据库或者写成文件存到OBS。程序开发完成后需打包成JAR文件并上传至OBS桶,若您没有OBS桶请创建一个。创建一条DIS通道,然后为该通道创建一个转储任务,将数据转储至MRS的集群。在设备接入服务中创建一条规则,将设备上报数据转发至DIS的通道。将上报数据的设备接入物联网平台(设备接入服务),并控制其上报数据。在MRS中创建一个作业,执行OBS桶中的大数据分析程序。在DLV中创建数据连接从MRS数据库或OBS中读取数据,再创建数据大屏将数据可视化展示。物联网大数据平台是一个集成了物联网设备数据的综合平台。常州企业物联网大数据平台研发

物联网大数据平台可以帮助物流行业实现智能物流和供应链管理。淮安科技馆物联网大数据平台研发

必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大,中国而言,就有5亿多台智能电表,每台电表每隔15分钟采集一次数据,全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量,任何一台服务器都无能力处理,因此处理系统必须是分布式的,水平扩展的。为降低成本,一个节点的处理性能必须是高效的,需要支持数据的快速写入和快速查询。2.必须是实时处理的系统。互联网大数据处理,大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等,这些场景并不需要什么实时性,批处理即可。但是对于物联网场景,需要基于采集的数据做实时预警、决策,延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性,物联网的商业价值就大打折扣。淮安科技馆物联网大数据平台研发

信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责