物联网大数据有哪些特征

1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，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，一天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，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最新状态。
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。
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。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等 *** 作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频 *** 作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计 *** 作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11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。
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，或加工计算后的数据，或仅仅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。

每种语言都有自己的侧重点，如果可以的话建议题主还是分开学，循序渐进，如果学习同时学习三种语言，容易记混不说，反而容易导致学习进度停滞不前。

知了姐就来跟大家详细说说java，python，go三种语言之间的区别，仅供题主参考~

01 Python

难度：★

欢迎度：★★★★☆

创始于：1991年

学完之后可以干什么：web开发、应用开发、大数据、数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能、运维、自然语言处理等等等。

Python的优点：

• 易于学习：就像论坛里有些人说的，做了几年Java或者是C++的，几天就可以写Python了。但是这个不是什么坏事，入门来说，从简入难，或者从难入简，都是很好的选择。

• 库：库都是免费的，并且有很多库和函数把编程变得相对容易很多。

• 物联网：Python也许是会成为物联网当中最受欢迎的语言，我们都知道树莓派这样的新平台都是基于Python开发的。

Python的缺点：

速度：开发速度是快，比如java100行代码python20行就搞定了。但是作为解释型的语言来说，比编译型语言的速度慢很多。

• 移动端：Python在移动计算方面是弱的，很少有智能机的应用是Python开发的

• 设计：python是动态型的语言，需要更多的测试以及错误仅仅是在运行的时候展示的。

02 JAVA

难度：★ ★ ★

欢迎度：★ ★ ★ ★ ★

创始于：1995年

Java可以做什么：安卓和IOS的应用开发、视频游戏开发、桌面GUI、软件开发等等；

Java是老牌语言，但是由于市场上相关开发人才较多，竞争激烈，薪资趋于平稳。

Java的优点：

• Java开发人员需求量大：这个是根据统计得出的。JAVA在很多语言当中，是需求量最大的；

• 进化语言：首先C++是基于C语言优化的，Java是被优化过来的。而且在这人平台是增加了很多的功能，lambda等功能

• 安卓应用开发：谷歌的安卓移动平台是世界第一的移动平台，编写安卓应用开发者使用的主要语言是Java；

Java的缺点：

• 使用大量的内存：Java和C++相比使用更多的内存所以占用的内存就更大

• 学习曲线：这边指的是Java虽然不是最简单的入门语言，但是也不是最难

• 启动时间慢：用java写过安卓的应用的人应该都知道。同样的代码在模拟器中启动是非常缓慢的事情。

03 GO语言

难度：★

欢迎度：★★★★☆

创始于：2007年

go语言的难度，相对来说，GO语言不难的。

可是GO语言的学习资料相对其他的语言来说很少，所以学习起来没有其他的语言那么便利；

很多人说GO语言在国内更火，按照数据来说，是的。因为中国人多，基数大。其实GO在国外更火。对于现在来说，GO实际上也已经站稳脚跟了。不管是Google自带光环也好，实际应用也好。go算是找到了属于自己的空间。

golang相对其他语言来说，招聘职位还是较少。

GO语言的优点：

• 编译时间快：GO语言编写最大的微服务的时间大概需要6秒，相对Java和C++呆滞的编译速度来说，GO语言快速编译是主要的效率优势。

• 并发性和通道：GO语言的logo大家可以了解一下，它就是致力于事情简单化，也就是快。其实并没有引入很多的新的概念。就是打造一门简单的语言，使用起来很快。在goroutine上运行一个函数最小的样板代码，我们只需要使用关键词go添加函数调用：

• 生态系统也是很强大的：面向Redis、RabbitMQ、Template等等很多稳定的库。有很强大的工具支持。

GO语言的缺点：

• 缺少框架：GO是没有一个主要的框架。但是很多人认为不应该从框架的使用开始。也可以从社区的讨论了解一下这个问题。

• 错误处理：在错误处理方式，很容易丢失错误发生范围，所以在编程过程中很难向用户提供出有意义的错误信息。

• 软件包管理：在默认的情况下，没有办法制定特定版本的依赖库，也没有办法创建可以复写的builds。

前期，咱们可以熟练掌握一门语言先找到合适的工作，拿到满意的薪水，稳定之后咱们逐渐就可以学习更多的语言，丰富技能~

物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。

关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。

物联网应用工程师的人才群体，主体应该包括IT和OT工程师。

从事方向大概有：智慧交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域而具体

工作岗位有：硬件设计师、嵌入式固件开发人员、无线通讯专家 、后端开发人员 、前端开发人员 、应用开发人员 、自动化与系统集成工程师 、数据科学家等。

硬件设计师：大多数物联网项目都涉及某种形式的定制硬件设计。硬件的复杂度因项目而异。在某些情况下，使用硬件模块和参考设计，基础知识和电气工程知识就足够了。而有些更复杂的项目则需要更多的经验和专业知识。常见的技术有印刷电路板（PCB）设计、无线电频率与天线设计、时钟，信号路由相关的经验、低功耗设计和功耗优化等

嵌入式固件开发人员：让硬件发挥作用，你就需要嵌入式开发人员。他们是从事最底层、最接近裸机硬件的软件开发人员。这样的软件称为固件（介于软件和硬件之间的固件）。一般这些开发人员的背景结合了电气工程、计算机体系结构和软件开发。嵌入式开发人员的工作需要与最终硬件的原型版本打交道，因此通常他们的办公桌看起来都很凌乱。 常见的技术有编程语言（C、汇编语言、C++）、实时 *** 作系统（RTOS）经验（FreeRTOS、Contiki、Zephyr）、嵌入式Linux、源代码版本控制、物理和信息安全等

无线通讯专家：大多数物联网项目都是无线的，但无线技术都很难，因为无线集物理与软件的双重复杂度于一身。通常无线通信专家都来自无线通信、网络协议和软件开发。对于大型物联网系统来说，拥有无线通信的专长才能适当地确定网络与通信模式。而消费级物联网系统则需要无线通信专长来确保通过蓝牙顺利地将设备连接到用户的智能手机。 常见的技术有网络模拟、无线网格网络、对无线传播技术的掌握、对功耗的掌握、协议（TCP/IP、IPv4、IPv6、RPL、TLS、WiFi、蓝牙、6lowpan、ZigBee、LoRA、MQTT、CoAP）

后端开发人员：在物联网系统中，后端需要处理数据库和应用程序逻辑。通常，后端都部署在云主机中，并负责存储来自物联网设备的数据、对用户进行身份验证、为前端以及与其他系统的集成提供API。 常见的技术有编程语言（JavaScript、Go、Python、Ruby）、数据库（MySQL、MongoDB、Redis）、开发运维经验、云平台（亚马逊的AWS、Heroku、微软的Azure）

前端开发人员：大多数物联网项目都有网页形式的前端。用户可以通过这类网页与系统交互。因此，这些网页需要做到易于使用、安全、可在最常见的Web浏览器中运行并保持最新状态。这些前端是用HTML开发的，而且通常都会采用某些现有的JavaScript前端框架。前端开发人员需要通过大量输出到网页上的文本来创建视觉体验。 常见的技术有UI/UX设计、用户访谈与人机交互的经验、HTML、CSS、Javascript、Web开发框架（Vuejs、React、Bootstrap）

应用开发人员：许多面向用户的物联网项目都需要使用移动应用作为用户界面。随着项目的推进，移动应用体验的重要性越来越突出。通常，我们需要开发和维护两个版本：iOS和Android。有时也可以开发混合原生应用（通常用HTML开发）。大多数应用开发人员都清楚原生与混合框架的优缺点。 常见的技术有Android、iOS开发原生/混合框架（Phonegap/Cordova、Ionic、Angular、React、Vue）、编程语言（Java、Swift、Objective C、JavaScript）

自动化与系统集成工程师：许多物联网项目都需要与现有软件集成。软件集成是一项经常被低估的任务，我们常常需要花费大量精力，运用一套特定的技术才能取得成功。此外，一旦软件集成开始，你就必须确保集成保持正常运行。这时我们就需要采用自动测试。系统集成和自动化工程师需要拥有大量实践经验和勇气，因为这是一项艰巨的工作。 常见的技术有自动测试框架（Jenkins、Mocha、Travis）、REST API、编程语言（Javascript、Java、Python、Bash）

数据科学家：物联网项目都需要围绕数据展开，而且你需要充分利用这些数据。在项目的早期阶段，这部分的工作可能很简单，只需将关键绩效指标放入Excel工作表中进行比较即可。但是随着项目的发展，你需要针对数据展开更深入的分析。这时就需要数据科学家的帮忙。数据科学家可以通过复杂的数据，寻找模式以及可付诸行动的信息，而这才是数据的最终价值。 常见的技术有统计、人工智能、机器学习、数据挖掘、编程语言（Matlab、R、Python）

开一家属于自己的美容院，让身边的人脉资源转化成价值，让姐妹们都美美哒，将美丽变成事业来经营这对于很多女性来说，都是开美容院的“原始动力”。中国美业发展几十年，已经形成了市场的基本格局和开店必选动作，但对于很多朋友来说，开一家新美容院，让美容院长期保持良好的运营状态，仍是一件需要做好充分准备的事情。今天我们就来讨论一下这个话题。

仪器的选择与采购

仪器的选择与采购是每个新开美容院不可回避的话题。在这里，李老师建议大家记住一条基本准则：选择跟店面匹配的、实用的才是最适合的。这个有点像结婚双方需要门当户对一样，不要盲目的听信广告的宣传，也不要纠结于仪器是进口还是国产，一定要亲自体验，获得直观的感受。另外就是要根据自己的投入预算进行采购，一般来说新开店面，如果面积在60平到80平左右，仪器采购投入控制在15万元左右即可。后续可以随着店面经营状况和规模的发展，进行调整和二次采购。

疗程的开发与持续更新

仪器买回去后如何持续开发项目和疗程，是开新店最需要关注的工作。如何针对特定需求进行组合疗程开发；如何有效拓客、锁客、升单；如何搭配后续的增值项目这些系统性的问题需要通盘考虑，单靠店家很难实现持续和有效的解答。

推广成本过高

拓客和品牌推广的成本越来越高，进店客户开单成本一路飙升，现在美容院单客交易成本已经高达200元/人以上，打广告、做宣传、搞活动费用动辄上万，更何况还要专业的团队和人才打理才真的能见成效，小店如何承受的了？

日常运营是所有老板的痛

美容院运营是一个繁杂的流程，仪器维护、保养、检修通常都有期限，后期这些问题都需要耗费大量的精力进行协调处理。店员培训、促狭策划、客户档案管理千头万绪，会让每一个店家都疲于应付琐碎的店务运营。

2018年，美密码针对新店四大问题，推出了综合解决新店开业的“赢合GO”美业生态系统，为准备创业和开新店的店家提供了一揽子解决方案。

“赢合GO”是建立在物联网+人工智能基础上，以加盟商和店家高度捆绑的双赢联盟为依托，共同开发客户，整合大数据与规范化运营，实现利益合一的美业新平台。

物联网：利用远程数据汇总，形成客户的消费习惯、消费行为、认知偏好等信息的量化分析，从而帮助店家进行针对性的拓客锁客、留客升单。

路径管理：美容院按照统一规范标准，结合自身数据特点进行运营。美密码从源头进行日常运营的路径管理，执行 *** 作便准动作，实现店务的良性化、可持续发展。

美密码从顶层设计战略层面，与新店家联合建立共存体：加盟美密码后，即可获得全套仪器，激活后台启动即可享受360无忧系统，为店家实现运营傻瓜式 *** 作。跟着美密码走，全年经营无忧。美密码定制全套疗程，所有开发后台完成，并通过线上线下拓客，店家只需要维护客情即可。顾客进店扫码消费，数据自动汇总入系统，美密码针对数据处理，为店家定制化后续服务。加盟后商家享受仪器的终身免费维修、更新换代，店家与美密码成为共存体。为店家定制化推广锁客，客情实现数据化管理后，可集中开发大项目疗程，借助美密码平台专业团队，实现向高利润项目过度。

美密码通过店面赋活体系，为店家实现运营落地支持。营销赋活、客情赋活、管理赋活从多个维度帮助店家摆脱琐碎的店务管理，提供管家式360无忧支持，让店家开业后省时、省心、省事。

美密码“赢合GO”加盟模式提供了两套基站系统仪器，供店家选择。一种是以皮肤护理保养、逆龄抗衰功能为核心的“智能美肤基站”；另一种是以科技养生、健康理疗功能为核心的“智能赋活基站”。

这两套系统可独立运行，也可组合搭配，完全满足新店开业所必备的基础项目需求。欢迎店家垂询了解。

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