大數(shù)據(jù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)解決方案有什么影響，相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。

創(chuàng)新互聯(lián)專(zhuān)注于上蔡企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),自適應(yīng)網(wǎng)站建設(shè),電子商務(wù)商城網(wǎng)站建設(shè)。上蔡網(wǎng)站建設(shè)公司,為上蔡等地區(qū)提供建站服務(wù)。全流程定制網(wǎng)站開(kāi)發(fā)，專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)，全程項(xiàng)目跟蹤，創(chuàng)新互聯(lián)專(zhuān)業(yè)和態(tài)度為您提供的服務(wù)

　　物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)不同于其他大數(shù)據(jù)類(lèi)型。為了形成清晰的圖像，想象一下不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的傳感器網(wǎng)絡(luò)。例如，在制造過(guò)程中，它可以是特定機(jī)械部件的溫度值，以及振動(dòng)、潤(rùn)滑、濕度、壓力等。因此，物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)是機(jī)器生成的，而不是人類(lèi)創(chuàng)造的。它主要代表一串?dāng)?shù)字，而不是一段文字。

　　現(xiàn)在，假設(shè)每個(gè)傳感器每秒產(chǎn)生5次測(cè)量，總體已經(jīng)安裝了1000個(gè)傳感器。而且這種高容量的數(shù)據(jù)是不斷流動(dòng)的(順便說(shuō)一下，這種數(shù)據(jù)有一個(gè)特殊的名稱(chēng)——流數(shù)據(jù))。當(dāng)然，純數(shù)據(jù)收集并不是最終目標(biāo)，需要的是有價(jià)值的見(jiàn)解，其中一些見(jiàn)解盡可能接近實(shí)時(shí)。如果壓力突然下降到臨界水平，肯定是想在第一時(shí)間或者即使性得知，如果時(shí)間有所延長(zhǎng)，到那時(shí)，維護(hù)團(tuán)隊(duì)可能已經(jīng)在嘗試修復(fù)損壞的機(jī)器單元。

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，預(yù)處理和分析

　　當(dāng)然，最終業(yè)務(wù)目標(biāo)總是為解決方案的體系結(jié)構(gòu)奠定基礎(chǔ)。然而，物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的性質(zhì)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、預(yù)處理和分析方面留下了印記，所以，讓我們需要仔細(xì)看看每個(gè)進(jìn)程的特定特性。

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　由于必須處理大量以不同格式快速到達(dá)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，香港服務(wù)器租用，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足需求，需要一個(gè)數(shù)據(jù)湖和一個(gè)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)會(huì)分成幾個(gè)區(qū)域，比如著陸區(qū)(其原始格式的原始數(shù)據(jù))，暫存區(qū)(基本清潔和過(guò)濾后的數(shù)據(jù)應(yīng)用和原始數(shù)據(jù)從其他數(shù)據(jù)源)，以及分析沙箱(數(shù)據(jù)科學(xué)探索活動(dòng))。需要一個(gè)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)從數(shù)據(jù)湖中提取數(shù)據(jù)，進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并以更有組織的方式存儲(chǔ)。

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　決定是存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)還是已經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)非常重要。事實(shí)上，正確回答這個(gè)問(wèn)題是物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)之一。讓我們回到我們的例子中，用一個(gè)傳感器每秒傳輸5個(gè)溫度值。一種選擇是存儲(chǔ)所有5個(gè)讀數(shù)，而另一種選擇是只存儲(chǔ)一個(gè)值，例如它們的平均值、中值、模式，每個(gè)聚合周期為1秒。為了清楚地可視化這種方法對(duì)所需存儲(chǔ)容量的影響，將傳感器的總數(shù)量乘以它們的預(yù)期運(yùn)行時(shí)間，然后乘以它們的讀取頻率。

　　如果計(jì)劃中有一部分是實(shí)時(shí)洞察，那么仍然可以在不將所有讀數(shù)發(fā)送到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的情況下獲得實(shí)時(shí)警報(bào)。例如，系統(tǒng)能夠攝取整個(gè)數(shù)據(jù)流，并且已經(jīng)設(shè)置了觸發(fā)即時(shí)警報(bào)的臨界閾值或偏差。不過(guò)，只有一些經(jīng)過(guò)過(guò)濾或壓縮的數(shù)據(jù)被發(fā)送到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

　　避免數(shù)據(jù)丟失的方法

　　此外，也有必要提前考慮一下，如果由于某種原因，比如由于傳感器暫時(shí)故障或與網(wǎng)關(guān)的連接中斷，讀數(shù)流將會(huì)停止。

　　這里有兩種方法：

　　使用可靠的魯棒算法來(lái)處理數(shù)據(jù)遺漏。

　　例如，使用多個(gè)冗余傳感器來(lái)測(cè)量相同的參數(shù)。一方面，這增加了可靠性：如果一個(gè)傳感器發(fā)生故障，其他傳感器將繼續(xù)發(fā)送讀數(shù)。另一方面，這種方法需要更復(fù)雜的分析，因?yàn)閭鞲衅骺赡軙?huì)生成稍微不同的值，這些值應(yīng)該由分析算法處理。

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)需要兩種類(lèi)型的分析：批處理和流處理。批量分析在所有大數(shù)據(jù)類(lèi)型中都是固有的，物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)也不例外。它廣泛用于對(duì)捕獲的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜分析，以確定趨勢(shì)、相關(guān)性、模式和依賴(lài)關(guān)系。批處理分析涉及應(yīng)用于歷史數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法和統(tǒng)計(jì)模型。

　　流媒體分析完美地涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的所有細(xì)節(jié)。它旨在處理在小時(shí)間間隔內(nèi)生成的高速數(shù)據(jù)流，并提供近乎實(shí)時(shí)的見(jiàn)解。對(duì)于不同的系統(tǒng)，這個(gè)“實(shí)時(shí)”參數(shù)會(huì)有所不同。在某些情況下，它可以用毫秒來(lái)測(cè)量，而在另一些情況下，它可以用幾分鐘來(lái)測(cè)量。為了盡可能快地獲得洞察，可以在系統(tǒng)邊緣甚至數(shù)據(jù)流處理器中分析捕獲的數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)解決方案有什么影響.中琛魔方大數(shù)據(jù)（www.zcmorefun.com）表示：從本質(zhì)上講，物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)是機(jī)器生成的，大容量的，流媒體的，特定的地點(diǎn)，特定的時(shí)間。大數(shù)據(jù)的咨詢(xún)實(shí)踐證明，在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)解決方案之前，考慮這些特性是多么重要。確保您不想在短短幾個(gè)月內(nèi)耗盡存儲(chǔ)空間，因?yàn)榻鉀Q方案不支持流分析，或者面臨破壞物聯(lián)網(wǎng)解決方案的健壯性的任何其他問(wèn)題，就錯(cuò)過(guò)了實(shí)時(shí)洞察力。為了避免這種情況，有必要確定短期和長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)需求，并從許多選項(xiàng)中仔細(xì)選擇最佳的大數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)棧。

看完上述內(nèi)容，你們掌握大數(shù)據(jù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)解決方案有什么影響的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

本文名稱(chēng)：大數(shù)據(jù)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)解決方案有什么影響-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前路徑：http://www.chinadenli.net/article26/dhedcg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)公司、網(wǎng)站制作、關(guān)鍵詞優(yōu)化、ChatGPT、服務(wù)器托管、網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話(huà)：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)