IoT第一层:感知层企业

IoT第一层:感知层企业,第1张

感知层:底层数据采集职能,包括芯片、连接芯片和应用设备的模组、传感器、各类识别技术等

1、芯片:低功耗、高可靠性的半导体芯片应用广泛,MCU/SoC逐渐渗透物联网领域。MCU芯片复杂度较低,适用于智能设备的短距离信息运输,主要应用于智能家居、消费电子、医疗保健和工业电子等领域;SoC芯片系统复杂度较高,集成功能更丰富,支持运行多任务复杂系统,可应用于功能较复杂的嵌入式电子设备,应用于无人机、自动驾驶和工业互联网等领域

2、无线模组:为物联网提供网联能力的基础硬件,将芯片、存储器和功放器件等集成在一块线路板上,并提供标准接口,在物联网产业中处于承上启下的中间环节,向上连接芯片行业,向下连接各类终端设备,终端设备借助无线模组实现通信或定位的功能。

3、传感器:作为物体的“五官”,传感器承担采集数据、感知世界的重任,不断向智能化、高精度、微型化的方向发展,市场空间广阔。传感器与MEMS结合是当下技术的新趋势,MEMS传感器集成通信、CPU、电池等组件及多种传感器,具有体积小、功耗低、成本低、集成度高、智能化特点,广泛应用于消费电子、医疗和车联网等领域。

涉及企业:

芯片

翱捷科技:具备全球稀缺的全制式蜂窝基带芯片研发能力的平台型芯片设计企业。2015年成立以来一直专注于无线通信芯片的研发和技术创新。公司各类芯片产品可应用于手机、智能穿戴设备为代表的消费电子市场和以智慧安防、智能家居、自动驾驶为代表的智能物联市场。

先科电子:领先的高质量模拟和混合信号半导体产品供应商。成立于1960年,主要为客户提供电源管理、保护、高级通信。人机界面、测试与测量以及无线和感应产品方的专有解决方案。

广芯微电子:成立于2017年,一家为客户提供创新解决方案的集成电路设计企业,公司开发包括面向工业物联网(IIoT)并支持边缘计算的专用处理器芯片、面向LPWA的IoT连接专用芯片、IoT基带处理器芯片、以及应用于传感器信号调理的专用芯片。

华为海思:全球领先的Fabless半导体与器件设计公司,前身为华为集成电路设计中心,2004年注册成立实体公司,提供海思芯片的对外销售及服务。

联发科:全球第四大无晶圆半导体公司,联发科技的核心业务包括移动通信、智能家居与车用电子,着重研发适用于跨平台的芯片组核心技术,联发科的芯片经过优化,能在极低散热量且极度节能的模式下运行,以延长电池续航力,时时刻刻达到高效能、高电源效率与连网能力的完美平衡。

紫光展锐:我国集成电路设计产业的龙头企业。公司于2013年成立,致力于移动通信和物联网领域核心芯片的研发及设计,产品包括移动通信中央处理器、基带芯片、AI芯片、射频前端芯片、射频芯片等各类通信、计算及控制芯片,其物联网解决方案支持众多智能电子产品,包括智能手机、平板电脑、Wi-Fi调制解调器、家用设备、可穿戴设备、互联汽车产品等。

移芯通信:为中国自主研发的超低功耗NB-IoT和Cat-M物联网芯片供应商。公司于2017 年成立,2020年12月完成B轮融资。主要业务为蜂窝物联网芯片的研发和销售,致力于设计全球极致性价比的蜂窝物联网基带芯片。

高通:是全球领先的无线科技创新者,也是5G研发、商用与实现规模化的推动力量。成立于1985年,1991年在纳斯达克上市。Qualcomm主要研发无线芯片平台和其它产品解决方案,凭借行业领先的技术解决方案以及在标准组织中的积极贡献,Qualcomm成为赋能无线生态系统不可或缺的一部分。

诺领科技成立于2018年9月,是探索满足IoT需求的全集成、低功耗无线SoC解决方案的先行者。诺领科技作为一家广域无线物联网芯片设计公司,拥有射频模拟、基带通信系统、GNSS、SoC系统和软件方面的顶尖人才,致力于发布最佳SoC解决方案。公司目前推出的产品包括物联网系统级芯片NB-IoT和Cat-M SoCs,服务于广泛的市场,其中包括智慧城市、可穿戴设备、资产追踪等等。

芯翼信息是5G物联网端侧SoC创新领导者。成立于2017年3月,公司专注于物联网通讯芯片(NB-IoT)的研发和销售。其产品XY1100是全球首颗single  die集成CMOS  PA的量产NB-IoT  SoC,具有超低功耗、超小体积模块设计和开发灵活等优势,可应用于智慧气表、智慧水表、烟感、电动车、物流跟踪、智慧穿戴等应用场景。

智联安科技是一家专业从事芯片设计的国家高新技术企业。成立于2013年9月,公司总部位于中国北京,在硅谷、武汉、合肥等多地设有子公司和技术研发中心。公司致力于无线通信芯片的技术研发,目前已于2019年8月成功完成NB-IoT终端通信芯片MK8010量产流片,并在多个行业中实现落地应用。

中兴微电子为中国领先的通信IC设计公司。成立于2003年,中兴微电子专注于通信网络、智能家庭和行业应用等通信芯片开发,自主研发并成功商用的芯片达到100多种,覆盖通信网络“承载、接入、终端”领域,服务全球160多个国家和地区,连续多年被评为“中国十大集成电路设计企业”。

Nordic Semiconductor北欧半导体是专注研究物联网无线技术无晶圆厂半导体公司。公司专注于低功耗无线技术产品,包括短距离蓝牙,2020年从Imagination Technologies收购的Wi-Fi技术和LTE-M / NB-IoT蜂窝物联网解决方案。

Marvell美满是高性能数据基础架构产品的全球半导体解决方案提供商。成立于1995年,Marvell专注模拟,混合信号,计算,数字信号处理,网络,安全性和存储领域,提供产品和解决方案来满足汽车,运营商,数据中心和企业数据基础架构市场日益增长的计算,网络,安全性和存储需求。公司当前的产品主要包括两大类:网络和存储。

Broadcom博通是全球领先的有线和无线通信半导体公司。拥有50年来的创新,协作和卓越工程经验,公司设计提供高性能并提供关键任务功能的产品和软件,包括半导体解决方案和基础设施软件解决方案,半导体解决方案主要包括明星级的有线基础设施业务(以太网交换芯片/数据包处理器/ASCI等)和无线芯片业务(Wi-Fi 芯片/蓝牙/GPS 芯片等)。基础设施软件部门主要包括主机、企业软件解决方案和光纤通道存储区域网络业务。

NXP恩智浦半导体公司是嵌入式应用安全连接解决方案的全球领导者。公司于2006年在荷兰成立,前身为荷兰飞利浦公司于1953年成立的半导体事业部,致力于为客户提供广泛的半导体产品组合,包括微控制器,应用处理器,通信处理器,连接芯片组,模拟和接口设备,RF功率放大器,安全控制器和传感器等

乐鑫科技是一家专业的物联网整体解决方案供应商。公司在2008年4月成立于上海,是一家主要从事智能物联网Wi-Fi  MCU通信芯片与模组研发设计与销售的公司。公司采用Fabless的经营模式,将晶圆制造、封装和测试环节委托于专业代工厂商。近年来,公司牢牢把握智能物联网行业的机遇,主要产品Wi-Fi MCU通信芯片目前主要运用于智能家居、智能照明、智能支付终端、智能可穿戴设备、传感设备及工业控制等物联网领域

晶晨股份是全球布局、国内领先的集成电路设计商。成立于2003年,公司专注于为多媒体智能终端SoC芯片的研发、设计与销售,芯片产品主要应用于智能机顶盒、智能电视和AI音视频系统终端等科技前沿领域。公司属于典型的Fabless模式IC设计公司,将晶圆制造、芯片封装和芯片测试环节分别委托给专业的晶圆制造企业和封装测试企业代工完成,自身则长期专注于多媒体智能终端SoC芯片的研发、设计与销售,已成为智能机顶盒芯片的领导者、智能电视芯片的引领者和AI音视频系统终端芯片的开拓者。

蜂窝模组企业

移远通信:全球领先的物联网模组龙头。公司成立于2010年,从事物联网领域无线通信模组及其解决方案的设计、生产、研发与销售服务,可提供包括无线通信模组、物联网应用解决方案及云平台管理在内的一站式服务。

广和通:作为首家上市的无线通讯模组企业,近十年为公司业务的快速发展期。成立于1999年,并于2017年在深圳证券交易所创业板上市,成为中国无线通讯模组产业中第一家上市企业。公司主要从事无线通信模块及其应用行业的通信解决方案的设计、研发与销售服务。

美格智能:全球领先的无线通信模组及解决方案提供商。成立于2007年,美格智能专注于为全球客户提供以MeiGLink品牌为核心的标准M2M/智能安卓无线通信模组、物联网解决方案、技术开发服务及云平台系统化解决方案。

日海智能:通信行业连接设备龙头,成立于2003年,2017年相继收购了龙尚科技与芯讯通,入股美国艾拉,在国内率先实现了“云+端”的物联网战略布局,卡位物联网发展关键环节;在2018年重新确立了AIoT人工智能物联网发展战略,

高新兴:全球领先的智慧城市物联网产品与服务提供商。成立于1997年,公司长期致力于研发基于物联网架构的感知、连接、平台层相关产品和技术,从下游物联网行业应用出发,以通用无线通信技术和超高频RFID技术为基础,融合大数据和人工智能等技术,实现物联网“终端+应用”纵向一体化战略布局,构筑物联网大数据应用产业集群,并成为物联网大数据应用多个细分行业领先者,服务于全球逾千家客户。目前公司正处于战略和资源进一步聚焦阶段,重点聚焦车联网和执法规范化两大垂直应用领域。

有方科技:物联网接入通信产品和服务提供商。成立于2006年,公司致力于为物联网行业提供稳定可靠的接入通信产品和服务。公司的主营业务为物联网无线通信模块、物联网无线通信终端和物联网无线通信解决方案的研发、生产(外协加工方式实现)及销售。

合宙通信:一家专业提供物联网无线通信解决方案技术产品和服务的高科技企业。成立于2014年,公司致力于提供基于通信模块的智能硬件、软件平台、云平台等综合解决方案

鼎桥通信:行业无线解决方案的领导者。成立于2005年,公司专注于无线通信技术与产品的创新,布局三大业务板块:行业无线、物联网&5G、行业定制终端。

锐明技术:全球商用车载监控龙头。成立于2002年,公司聚焦商用车视频监控和车联网18年,细分行业龙头公司,产品覆盖商用车全系车型。公司外销“商用车通用监控产品”,内销“商用车行业信息化产品”,全球累计超过120万辆商用车安装有公司的产品

传感器

奥比中光:一家全球领先的AI 3D 感知技术方案提供商。公司成立于2013年,在2020年12月进行上市辅导备案。公司拥有从芯片、算法,到系统、框架、上层应用支持的全栈技术能力,主要产品包括3D视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备技术产品,其AI 3D 感知技术广泛应用于移动终端、智慧零售、智能服务、智能制造、智能安防、数字家庭等领域。

歌尔股份:一家电子元器件制造商,成立于2001年,属于消费电子行业,主营业务可分为精密零组件业务、智能声学整机业务和智能硬件业务。

汉威科技:气体传感器龙头企业,成立于1998年,并于2009年10月作为创业板首批上市公司在深交所创业板上市。公司致力于气体传感器和仪表的制造、并提供物联网解决方案

联创电子:成立于1998年,公司主营业务为研发、生产和销售触控显示类产品和光学元件产品。公司现已形成光学镜头和触控显示两大业务板块,主要产品包括高清广角镜头、平面保护镜片、手机触摸屏、中大尺寸触摸屏、显示模组、触控显示一体化模组等

瑞声科技:全球领先的智能设备解决方案提供商,在声学、光学、电磁传动、精密结构件、射频天线等领域提供专有技术解决方案。公司成立于1993年,公司是电磁器件、射频天线、精密结构件等多个细分领域的行业冠军,也是5G天线产品的重要供应商

睿创微纳公司是一家专业从事专用集成电路、红外热像芯片及MEMS传感器设计与制造,成立于2009年。公司具有完全自主的知识产权,为全球客户提供性能卓越的红外成像MEMS芯片、红外探测器、ASIC 处理器芯片、红外热成像与测温机芯、红外热像仪、激光产品光电系统。

远望谷:我国物联网产业的代表企业,成立于1999年,公司主营业务集中在物联网感知层和应用层,为多个行业提供基于RFID技术的系统解决方案、产品和服务。

金溢科技:一家智慧交通与物联网核心设备及解决方案提供商。公司创立于2004年,公司产品主要包括高速公路ETC产品、停车场ETC产品、多车道自由流ETC产品和基于射频技术的路径识别产品。

杭州士兰微电子:一家专业从事集成电路芯片设计以及半导体微电子相关产品生产的企业。公司成立于1997年,并于2003年3月在上交所主板上市。公司主要产品是集成电路以及相关的应用系统和方案,主要产品包括集成电路、半导体分立器件、LED(发光二极管)产品等三大类。

水晶光电:专业从事光学光电子行业的设计、研发与制造,专注于为行业领先客户提供全方位光学光电子相关产品及服务的公司。公司创建于2002年8月

敏芯股份:成立于2007年,是一家专业从事微电子机械系统传感器研发设计和销售的的高新技术企业,也是国内唯一掌握多品类MEMS芯片设计和制造工艺能力的半导体芯片上市公司,主营产品包括MEMS麦克风、MEMS压力传感器和MEMS惯性传感器

必创科技:成立于2005年,无线传感器网络系统解决方案及MEMS传感器芯片提供商

固锝电子:成立于1990年,2006年在深交所主板上市,是国内半导体分立器件二极管行业完善、齐全的设计、制造、封装、销售的厂商。

感知交互企业

出门问问:以语音交互和软硬结合为核心的AI公司。公司成立于2012年,作为入选“新基建产业独角兽TOP100”的人工智能企业,出门问问拥有完整的“端到端”语音交互相关技术栈,包括声音信号处理、热词唤醒、语音识别、自然语言识别、自然语言理解、语音合成等尖端技术。

汉王科技:国内人工智能产业的先行者,成立于1998年,在人工智能领域深耕二十多年,是一家模式识别领域的软件开发商与供应商,主营业务包括“人脸及生物特征识别”、“大数据与服务”、“智能终端”、“笔触控与轨迹”等

科大讯飞:亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业,公司成立于1999年,公司主营业务包括语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究、人工智能产品研发和行业应用落地。科大讯飞作为中国人工智能产业的先行者,在人工智能领域深耕二十年,公司致力让机器“能听会说,能理解会思考”,用人工智能建设美好世界,在发展过程中形成了显著的竞争优势。

声智科技:融合声学和人工智能技术的平台服务商,也是全球人工智能 *** 作系统领域的开拓者。公司成立于2016年4月,拥有声学与振动、语音与语义、图像与视频等远场声光融合算法,以及开源开放的壹元人工智能交互系统(SoundAI Azero),具有声光融合感知、人机智能交互、内容服务聚合、数据智能分析、IoT控制和即时通讯等能力。

云知声:致力于AI产业的高新技术企业,成立于2012年6月,总部位于北京。公司以AI语音技术起家,经过多年经验和技术的积累,逐渐构筑起一个涵盖机器学习平台、AI芯片、语音语言、图像及知识图谱等技术的技术城池,成为了具有世界顶尖智能语音技术的独角兽

生物识别企业

商汤科技:全球领先的人工智能平台公司,也是中国科技部指定的首个“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。

神州泰岳:致力于将人工智能/大数据技术、物联网通讯技术、ICT技术进行融合,大力提升行业/企业组织信息化、智能化的质量与效率的高新技术企业。公司成立于2001年

端侧BIoT

比特大陆:是一家全球领先的科技公司,成立于2013年。公司立足中国,以全球视野整合前沿研发资源,专注于高速、低功耗定制芯片设计研发,其产品包括算力芯片、算力服务器、算力云,主要应用于区块链和人工智能领域。

大数据数量庞大,格式多样化。

大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。

它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。

因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

  一、大数据建设思路

  1)数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。

这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。

因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。

  2)数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果你真的想做,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了

数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。

应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。

数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。

  3)数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。

在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。

上图是一个图书数据管理系统。

  4)数据的分析

数据分析处理:有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。

大数据的处理类型很多,主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。

批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理数据。

挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

  5)大数据的价值:决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。

  6)数据的使用

大数据有三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。

大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征,通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题:一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘,为企业创造价值。

因此,大数据的存储和处理与云计算技术密不可分,在当前的技术条件下,基于廉价硬件的分布式系统(如Hadoop等)被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构,能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据,目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

其是一个开放式的架构,架构成员也在不断扩充完善中,通常架构如图2所示:

  Hadoop体系架构

(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。

(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎,Map意为将单个任务分解为多个,而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总,该引擎由JobTrackers(工作追踪,对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪,对应数据节点)组成。

当处理大数据查询时,MapReduce会将任务分解在多个节点处理,从而提高了数据处理的效率,避免了单机性能瓶颈限制。

(3)Hive是Hadoop架构中的数据仓库,主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。

Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上,可存储PB级的数据。

Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据,并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

(4)Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计,可以从关系数据库导入数据到Hadoop,并能直接导入到HDFS或Hive。

(5)Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作,以保持Hadoop集群内的同步工作。

(6)Thrift是一个软件框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发,最初由Facebook开发,是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

  Hadoop核心设计

  Hbase——分布式数据存储系统

Client:使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper:协同服务管理,HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作

HRegionServer:HBase中最核心的模块,主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元,可以理解成一个Table

HStore:HBase存储的核心。

由MemStore和StoreFile组成。

HLog:每次用户 *** 作写入Memstore的同时,也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能,大数据平台系统功能建议如图所示:

应用系统:对于大多数企业而言,运营领域的应用是大数据最核心的应用,之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据,但随着大数据时代的到来,来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。

于是,一些企业开始挖掘和利用这些数据,来推动运营效率的提升。

数据平台:借助大数据平台,未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯,从而改进使用体验。

基于大数据基础上的相应分析,能够更有针对性的改进用户体验,同时挖掘新的商业机会。

数据源:数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。

数据源在不断拓展,越来越多样化。

如:智能汽车可以把动态行驶过程变成数据,嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。

对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展,而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。

然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧,就已有有限的数据资源来说,还存在标准化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这降低了数据的价值。

  三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署,可以达到如下效果:

  1)数据整合

·统一数据模型:承载企业数据模型,促进企业各域数据逻辑模型的统一;

·统一数据标准:统一建立标准的数据编码目录,实现企业数据的标准化与统一存储;

·统一数据视图:实现统一数据视图,使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

  2)数据质量管控

·数据质量校验:根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验,保证数据的一致性、完整性和准确性;

·数据质量管控:通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程,对数据质量进行统一管控,以达到数据质量逐步完善。

  3)数据共享

·消除网状接口,建立大数据共享中心,为各业务系统提供共享数据,降低接口复杂度,提高系统间接口效率与质量;

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

  4)数据应用

·查询应用:平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能;

·固定报表应用:视统计维度和指标固定的分析结果的展示,可根据业务系统的需求,分析产生各种业务报表数据等;

·动态分析应用:按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析,动态分析应用中维度和指标不固定。

  四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

物联网的大数据来源于物质世界,由大量传感器产生。
物联网是一种新型的信息技术,它通过网络将物理世界与信息世界联系起来,实现对物理世界的监测、控制和管理。物联网中,传感器是实现对物理世界的监测的重要手段。传感器可以感知物理世界的信息,例如温度、湿度、压力、光线等,并将信息通过网络传送给物联网系统。
物联网系统通过处理传感器传送的信息,实现对物理世界的监测、控制和管理。处理传感器传送的信息时,会产生大量的数据,这些数据就是物联网的大数据。物联网的大数据来源于物质世界,由大量传感器产生。
总之,物联网的大数据是通过对物理世界的监测和管理,由大量传感器产生的。

随着全球信息化的浪潮,信息化产业不断发展、延伸,已经深入了众多的企业及个人,SOA系统架构的出现,将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程,尽管出现过XML(标准通用标记语言的子集)、Unicode、UML等众多信息标准,但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型,这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起,往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现,这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实,使信息化建设的ROI(投资回报率)大大降低,ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据,将数据转换为与目标系统相兼容的格式,然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后,要产生应用价值,还需另外的数据展现工具予以实现,如此复杂的数据应用过程,必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法,予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面,这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统,而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中,经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品,相互之间的功能也是经常重叠,并且无法集成。

随着信息化建设的深入,不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统,又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下,企业的管理模式很难固化,应用传统的信息化软件,当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现,信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说,从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统,到80年代应用于PC的CS架构,一直到90年度互联网的出现,系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后,SOA被誉为下一代Web服务的基础框架,已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念,不再是各自独立的架构形式,能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能,能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式,只要充分了解业务的进程,就可以不用编写一行代码,通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥,只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度,并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程,以记录管理的内容,指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成,加强了信息的协同相关性。同时,复杂、成本高昂的数据集成,也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上,SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等,从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看,SOA协同软件中的信息管理功能,全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途,但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分,因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部;同时,信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图,因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比,关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。


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