大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。1、物联网设备生成的数据在许多方面比其他类型的数据更丰富。由于传感器可以连接到任何物理设备上,因此物联网数据是多样化的,并且是精细化的,这意味着企业可以获得更多有关其业务运营的数据。
2、由于数据是自动聚合和分析的,因此浪费的数据更少。许多物联网平台使用机器学习来收集各种相关数据,然后对数据集进行分类和分析。例如,测量高速旋转设备振动水平的传感器数据与设备的既定振动特征相结合,可以帮助检测异常情况,并随着时间推移,在严重问题出现之前预测问题。
3、物联网平台实时收集和分析数据。许多物联网数据平台实时收集和分析数据,因此可以更快地获得深刻分析结果。例如,在炎热的夏天,建筑经理可以深入了解建筑物当前的状况,以及可以立即采取哪些措施来降低能耗。从整体上看,大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算,大数据分析的很多技术都来自于云计算,云计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力,分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力,没有这些云计算技术作为支撑,大数据分析就无从谈起。反之,大数据为云计算提供了“用武之地”,没有大数据这个“练兵场”,云计算技术再先进,也不能发挥它的应用价值。
物联网的传感器源源不断产生的大量数据,构成了大数据的重要来源,没有物联网的飞速发展,就不会带来数据产生方式的变革,即由人工产生阶段向自动产生阶段,大数据时代也不会这么快就到来。同时,物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。大数据在物联网运用中的作用
大数据这一概念早已有之,只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来,随着人们意识的增强以及观念的更新,大数据又重回人们的视线,并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料,其涉及的数据量规模巨大,以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产,只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值,而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行,标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。
在物联网中,对大数据技术的应用提出了更高的要求:首先,物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外,也包括物品、设备、传感网等,数据流源源不断的产生,其数量规模远远大于互联网。其次,物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联,要求实时访问以及控制相应的节点和设备,需要高数据传输速率予以支持。此外,物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者,物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围,从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等,无一不是物联网的应用范畴。同时,在不同领域、不同行业,也需要面对不同类型和不同格式的数据,这使得物联网中的数据更加多样化。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求,万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上,打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口,一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用,就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言,万物云拥有如下特性。
丰富多样的应用功能。首先,万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码,以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用,并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时,万物云平台支持>
物联网时代的大数据策略
互联网时代,PC、Pad、智能手机等设备无处不在,数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据,电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息,海量的数据促进了云计算,分布式技术的发展,而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新,也推动了物联网的飞速前进。现在,我们正逐渐迈入物联网时代,实现万物互联的愿景,如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道:
“你不能使用现在的策略,因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化,同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作,完全理解物联网方面的用例,然后寻找满足业务需求的技术。特别是,IT部门必须识别出最优的分析平台和工具,让业务用户能够获取到需要的数据,分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为:
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据,将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中,在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网:数据都去了哪里? 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段:产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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大数据不是
抽样数据,而是全部的数据;
所以大数据必须依赖云计算,不可能是局域网的;
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网,并把物体虚拟化,数据上传,自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题;
大数据是为了解决海量数据分析问题;
物联网是解决设备与软件的融合问题;
可见,它们之间的关系是互相关联、互相作用的:
物联网是很多大数据的来源(设备数据),而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算,设备数据的分析要依赖于大数据,而大数据的采集、分析同样依托云计算,物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制,大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。大数据是信息化社会无形的生产资料,其概念被社会各界不断演绎出多种版本,但关于大数据、物联网、之间的关系,很多人不甚明了。对此,同方物联网产业应用本部技术总监赵英,对此做出了详细的解读。大数据、物联网、之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。
物联网对大数据的意义方面,赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京721暴雨之后,政府采取了很多解决措施,很重要的一个体现是,北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目,帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测,在有些重点立交桥下安装水位计,水位到一定程度会发生预警,相关部门就可以据此采取一些措施,这就是物联网技术的应用。
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