物联网是一个很宽泛的概念，是指各种设备、机器都通过互联网连接起来，车联网、工业互联网等都属于物联网范畴。根据Gartner报告，联网的设备在2019年已经超过142亿，预计2021年将达到250亿，这是一个巨大的数量。毫无疑问，我们需要一个物联网大数据平台来处理这些联网设备产生的海量数据。一个物联网大数据平台需要具备哪些功能？与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢？我们来仔细分析一下。1.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...

物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的**，以用户体验为**的创新2.0是物联网发展的灵魂。大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据整合，是需要新处理模式...

即席分析和查询需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。12.灵活数据管理策略需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。物联网大数据平台可以帮助社交媒体行业实现用户画像和内容推荐...

利用物联网技术，从源头监控化粪池的液位、有毒有害气体、温湿度等，采用科学的分析模型，对化粪池的各项指标进行分析、预测，对数值达到阈值后产生预警、报警。采用大数据平台调度指挥现代化作业方式的车辆，对现场进行无害化环保处理。将处理后的不可降解垃圾及粪渣运往制肥中心进行无害化、资源化处理处置。一、源头监控物联网大数据平台是我司在研究了国内外现行技术基础上，采用互联网技术、物联网技术、GIS、GPS和中国电信NB-IoT技术，建立了集下水道、化粪池危险源气体实时监测、自动报警、自动派工、及时排危、新型移动式吸污车智能化处置、废物回收利用、数据收集、分析、统计、环卫业务数字化管理一体的大数据平台，该平台...

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。物联网大数据平台可以帮助...

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。物联网大数据平台可以帮助电力行业实现智能电网和用电管理。南通法院物联网大数据平台报价需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需...

开放的系统必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。14.支持异构环境系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.支持边云协同需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或*...

物联网中的数据量更大：物联网的主要特征之一是节点的海量性，bai除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。物联网中的数据速率更高：一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围更广，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监...

而且各种策略并存。13.开放的系统必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。14.支持异构环境系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.支持边云协同需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，...

系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或**符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16.需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。物联网大数据平台可以帮助企业提升产品质量和用户满意度。淮安医院物联网大数据平台销售趋势二：与云计算的深度结合...

数据处理：数据处理包括实时计算和离线计算两种。TIZASTAR采用Storm作为实时处理引擎，并在它的基础上包装了自己的实时计算服务，可以支持应用层的调度和管理。基于实时计算服务可以很容易实现对物联网数据的清洗、解析、报警等实时的处理。离线计算支持MapReduce和Hive等，主要用于对物联网数据做日/周/月/年等多个时间维度做报表分析和数据挖掘，并将结果输出到关系数据库中。●数据交换接口：数据交换接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用户可以根据实际情况灵活选择数据交换的方式。数据交换的内容包括物联网终端的当前状态、物联网终端的历史状态/轨迹、指令下发、数据...

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。4.需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的状态。物联网大数据平台可以帮助城市管理部门实现智...

实时处理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。3.高可靠性需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，...

数据处理：数据处理包括实时计算和离线计算两种。TIZASTAR采用Storm作为实时处理引擎，并在它的基础上包装了自己的实时计算服务，可以支持应用层的调度和管理。基于实时计算服务可以很容易实现对物联网数据的清洗、解析、报警等实时的处理。离线计算支持MapReduce和Hive等，主要用于对物联网数据做日/周/月/年等多个时间维度做报表分析和数据挖掘，并将结果输出到关系数据库中。●数据交换接口：数据交换接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用户可以根据实际情况灵活选择数据交换的方式。数据交换的内容包括物联网终端的当前状态、物联网终端的历史状态/轨迹、指令下发、数据...

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。3.需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线ID...

数据处理：数据处理包括实时计算和离线计算两种。TIZASTAR采用Storm作为实时处理引擎，并在它的基础上包装了自己的实时计算服务，可以支持应用层的调度和管理。基于实时计算服务可以很容易实现对物联网数据的清洗、解析、报警等实时的处理。离线计算支持MapReduce和Hive等，主要用于对物联网数据做日/周/月/年等多个时间维度做报表分析和数据挖掘，并将结果输出到关系数据库中。●数据交换接口：数据交换接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用户可以根据实际情况灵活选择数据交换的方式。数据交换的内容包括物联网终端的当前状态、物联网终端的历史状态/轨迹、指令下发、数据...

实时流式计算需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。6.数据订阅需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。物联网大数据平台可以帮助医疗行业实现远程医疗和健康监测。上海园区物联网大数据平台研发数据接入...

而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。7.和历史数据处理合二为一实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。8.数据持续稳定写入需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保...

实时处理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。3.高可靠性需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，...

利用物联网技术，从源头监控化粪池的液位、有毒有害气体、温湿度等，采用科学的分析模型，对化粪池的各项指标进行分析、预测，对数值达到阈值后产生预警、报警。采用大数据平台调度指挥现代化作业方式的车辆，对现场进行无害化环保处理。将处理后的不可降解垃圾及粪渣运往制肥中心进行无害化、资源化处理处置。一、源头监控物联网大数据平台是我司在研究了国内外现行技术基础上，采用互联网技术、物联网技术、GIS、GPS和中国电信NB-IoT技术，建立了集下水道、化粪池危险源气体实时监测、自动报警、自动派工、及时排危、新型移动式吸污车智能化处置、废物回收利用、数据收集、分析、统计、环卫业务数字化管理一体的大数据平台，该平台...

单一后台管理需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。17.私有化部署便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑，希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队，因此在安装、部署上需要做到简单、快捷，可维护性强。物联网大数据平台具备哪些功能.中琛魔方大数据平台表示科技改变世界是一个能动的复杂变化过程，物联网作为从网络科技中延伸出来的分支，在促进社会智能化过程中更是涉及各个方面的资源调动与动态协同，其中包含了物联网系统架构的建立、物联网平台的搭建以及物联网卡与智能硬件终端的...

对象存储服务：对象存储服务（ObjectStorageService，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，包括：创建、修改、删除桶，上传、下载、删除对象等。其中对象是OBS中数据存储的基本单位，用户上传至OBS的数据都以对象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存储对象的容器。数据仓库服务（DWS）：数据仓库服务（DataWarehouseService）是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSISQL99和S...

需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或**符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16.需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。17.便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑，希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队，因此在安装、部署上需要做到简单、快捷，可维护性强。以上总结了物联网大数据平台的主要功能和特点，而物联网大数据平台本身也在演变之中，但总的目标不会改变...

物联网中的数据量更大：物联网的主要特征之一是节点的海量性，bai除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。物联网中的数据速率更高：一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围更广，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监...

需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或**符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16.需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。17.便于私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑，希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队，因此在安装、部署上需要做到简单、快捷，可维护性强。以上总结了物联网大数据平台的主要功能和特点，而物联网大数据平台本身也在演变之中，但总的目标不会改变...

物联网对数据真实性的要求更高：物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合，其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界，物联网中数据的真实性显得尤为重要。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的**和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，***应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联...

离线数据还有一些数据，对于实时性和有序性的要求都没那么强，分析时数据已经固化，我们称之为离线数据。典型的离线数据包括产品销量数据、景点游客数据等，应用于统计分析，总结盘点等场景，例如，物联网平台将自动售货机上报的**汇总后保存，然后定期使用大数据分析平台分析**，以报表形式呈现给厂家，协助厂家进行销售策略的调整。离线分析的挑战主要在于庞大的数据量，一般会采用分布式处理的方案来提升海量数据分析的效率。设备接入服务：设备接入是华为OceanConnect物联网平台对海量设备进行联接、数据采集/转发、远程控制的云服务。可实现海量设备与云端之间双向通信连接、设备数据采集上云，支持上层应用通过调用API...

物联网中的数据量更大：物联网的主要特征之一是节点的海量性，bai除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。物联网中的数据速率更高：一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围更广，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监...

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医疗行业实现远程医疗和健康监测。徐州企业物联网大数据平台软...

高效缓存需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的***状态。5.实时流式计算需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。6.数据订阅需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该...