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物聯網解決方案中的大數據處理

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物聯網解決方案中的大數據處理

發布日期:2021-12-15 作者:納祺科技 點擊:


  物聯網中的大數據缺點

  很多的數據是完全沒用的,除非他們被處理,以獲得有價值的東西。此外,與數據收集、處理和存儲相關的各種缺點。

  數據牢靠性。雖然大數據歷來不是 100% 準確的,但在剖析數據之前,必須保證傳感器正常工作,用于剖析的數據質量牢靠,不會受到各種因素的影響(例如,機械運轉環境不利、傳感器故障)。

  要存儲哪些數據。銜接的事物生成 TB 的數據,挑選存儲哪些數據以及丟掉哪些數據是一項艱巨的使命。更重要的是,一些數據的價值遠未浮出水面,但您將來可能需求這些數據。如果您決定為未來存儲數據,則面對的應戰是以Z少的本錢(只需數據存儲和處理本錢相當貴重)來存儲數據。

  剖析深度。一旦并非一切大數據都很重要,另一個應戰就會出現:何時足以經過快速剖析,何時更深化的剖析能夠帶來更多價值。

  安全性。毫無疑問,各個部門的互聯能夠改進我們的生活,但與此同時,數據安全也非常重要。網絡罪犯能夠訪問數據中心和設備,銜接到交通體系、發電廠、工廠,從電信運營商那里竊取個人數據。物聯網大數據是安全專家比較新的現象,缺乏相關經歷會添加安全危險。

  物聯網解決方案中的大數據處理

  在物聯網體系中,物聯網架構的數據處理組件因傳入數據的特殊性、預期成果等而異。我們現已制定了處理物聯網解決方案中大數據的辦法。

  數據來自銜接到事物的傳感器。一個”東西”能夠字面上是任何目標:烤箱,轎車,飛機,建筑物,工業機器,恢復設備。數據定時或流式傳輸。后者對于實時數據處理和管理至關重要。

  Things 將數據發送到網關,保證初始數據過濾和預處理削減傳輸到下一個物聯網體系塊的數據量。

  邊際剖析。在進行深化的數據剖析之前,進行數據過濾和預處理以挑選某些使命所需的Z相關數據是有意義的。此外,此階段保證實時剖析能夠快速識別之前經過云中的深度剖析發現的有用形式。

  云網關對于不同數據協議之間的基本協議翻譯和通信是必要的。它還支撐數據壓縮,并維護字段網關和中央物聯網服務器之間的數據傳輸。

  銜接設備生成的數據以自然格局存儲在數據湖中。原始數據來到帶有”流”的數據湖。數據保存在數據湖中,直到可用于業務目的。清潔和結構化數據存儲在數據倉庫中。

  機器學習。機器學習模塊根據曾經堆集的歷史數據生成模型。這些模型定時(例如,每月更新一次)與新的數據流。傳入的數據被堆集并應用于訓練和創立新模型。當這些模型經過專家測試和批準時,它們可用于操控應用程序,該應用程序會針對新的傳感器數據發送指令或警報。

  總結一下

  物聯網生成了很多大數據,可用于實時監控、剖析、流程優化和預測維護,僅舉幾例。可是,應該記住,從各種格局的海量數據中獲取有價值的見解并不是一件小事:您需求保證傳感器正常工作,數據安全傳輸并有用處理。此外,總有一個問題:哪些數據值得存儲和處理(只需這兩個進程都相當貴重)。

  雖然存在上述潛在問題,但應記住,物聯網發展勢頭微弱,幫助多個行業的企業開拓新的數字機會。


本文網址:http://www.o-musubi.com/news/542.html

關鍵詞:物聯網技術,大數據技術,大數據處理

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