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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物联网与大数据的关系是:
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。
物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程。
采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
大数据技术是一种新一代技术和构架,它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。
大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,甚至可以改变许多行业的商业模式。
大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。
云计算是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。
因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
云计算的就业前途,某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务,存在一定的必然性,也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势,也同时可以理解为,云计算的优势就是云计算的就业优势。
物联网网关作为一个新名词,将在未来物联网时代发挥非常重要的作用。它将成为感知网络和传统通讯网络之间的纽带。物联网网关作为一种网关设备,能够完成感知网络与通讯网络以及不同类型感知网络之间的协议转化。
网关既能够完成广域互连,也能够完成局域网互连,具备设备办理功能。运营商能够办理底层传感节点,了解每个节点的相关信息,经过物联网网关设备完成长途 *** 控。
物联网云网关
这一部分强调了一个要害点,即物联网网关完成感知网络与通讯网络的互联,但感知网络中有许多不同的协议,如LonWorks、ZigBee、6LoWPAN、rubee等来完成这种互联网,网关有必要具有协议转化才能。一起,网关有两个要害点,即完成广域互联。当广域网不行用时,网关往往能完成局域网互连,即近端之间的交互与协作。
主要功能:
一广泛的访问才能
现在,短程通讯的技能规范许多,只有LonWorks、ZigBee、6LoWPAN、rubee等常用的无线传感器网络技能,各种技能主要是针对某一应用开发的,缺少兼容性和体系规划。现在,国内外现已开展了物联网网关的规范化作业,如3GPP、传感器作业组等,以完成各种通讯技能规范的互联互通。
二可办理性
强壮的办理才能关于任何大型网络都是必不行少的。首先,需要对网关进行办理,如注册办理、权限办理、国家监管等。网关完成了子网中节点的办理,例如获取节点的标识、状况、特点、能量等,以及因为子网的技能规范和协议复杂性的不同,唤醒、 *** 控、确诊、升级和保护等的长途完成,网关具有不同的办理功能。根据物联网的模块化网关来办理不同感知网络、不同应用,保证使用一致的办理接口技能来办理终端网络节点。
三协议转化才能
不同感知网络到接入网络的协议转化,低规范格局的数据一致封装,保证不同感知网络的协议能够成为一致的数据和信令;将上层宣布的数据包分析成可由感知层协议识别的信令和 *** 控指令。
总结这些基本网关才能没有问题,但关于物联网网关来说,要害点之一是网关本身是完成感知层和通讯层的仅有入口和出口通道。外部只需要处理网关,而网关用于调度和 *** 控下面访问和注册的各种类型的传感设备。
因而,网关具有相似于API网关的要害才能,即对传感层中各种传感设备供给的不同类型的协议进行接入和适配,一起在协议接入后能够转化为规范接口协议和通讯层交互。关于实时接口,它能够选用相似的>
一般来说,物联网网关在架构和实现进程中会提供硬件设备,实现协议转化、路由、转发、自动注册办理、南北一体化的接口才能。这个网关通常是布置在局域网端的设备。对于整个云架构,只有网关设备和云能够交互。
边缘计算的终究落地能够在物联网网关层实现,即进一步提高物联网网关的存储和核算才能。一方面,在网关层实现本地收集后的数据自动收集,二次处理后收集上传到云端。另一方面,将云的要害核算规矩和逻辑散布到网关层,支撑网关层的本地化核算。这也是网关层功用的一个要害扩展。
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据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。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。
物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范围比物联网更广。智慧城市的衡量指标由大数据体现,大数据推动智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于物联网的应用。物联网是指通过信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描仪等各种设备和技术,实时采集任何需要监控、连接和交互的物体或过程。收集声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。通过各种可能的网络接入,实现物与人的无处不在的连接,实现对事物和过程的智能感知、识别和管理。物联网是基于互联网和传统电信网络的信息载体,它使所有可以独立寻址的普通物理对象形成一个互联网络。大数据技术是从各类超大规模数据中提取价值的低成本、快速收集、处理和分析技术的新一代技术和架构。大数据技术的不断出现和发展,让我们处理海量数据变得更容易、更便宜、更快捷,成为使用数据的好助手,甚至改变了很多行业的商业模式。大数据是这样一个数据集:数据量增长非常快,用常规的数据工具无法在一定时间内完成收集、处理、存储和计算。云计算是基于互联网的超级计算模式。在远程数据中心,数以千计的计算机和服务器连接成一个计算机云。所以云计算甚至可以让你体验到每秒10万亿次的计算能力。如此强大的计算能力,可以模拟核爆炸,预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等访问数据中心。,并根据自己的需要进行计算。云计算的就业前景在某种意义上也可以理解为云计算提供的服务,这是必然的,也就是说云计算对社会和云计算用户有什么优势,也可以理解为云计算的优势就是云计算的就业优势。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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