物联网人流量分析

时间:2021-01-04 10:02   点击:

需要实时流计算。各种实时警告或预测不再仅仅是基于某个阈值,而是需要通过一个或多个设备生成的数据流的实时聚合来计算,而不仅仅是基于时间点,而是基于时间窗口。不仅如此,计算要求也非常复杂,因方案而异,因此应允许使用用户定义的函数进行计算。

需要在操作员级别提供高度可靠的服务。物联网系统通常连接到生产和操作系统。如果数据处理系统出现故障,将直接导致停产,从而导致经济损失并导致无法向最终用户提供服务。例如,智能电表,如果系统出现故障,将直接导致成千上万的家庭无法正常用电。因此,物联网大数据系统必须高度可靠,必须支持实时数据备份,必须支持远程容灾,必须支持软件和硬件在线升级,必须支持在线IDC机房迁移,否则服务必须中断。

物联网人流量分析

实时数据和历史数据的处理必须合并为一个。实时数据在高速缓存中,历史数据在持久性存储介质中,并且可以根据持续时间保留在不同的存储介质中。系统应将存储隐藏在其后方,并向用户和应用程序提供相同的接口和接口。无论是访问十年前的新数据还是旧数据,除了输入的时间参数不同外,其余都应该相同。

需要提供灵活的数据管理策略。大型系统具有广泛的收集数据,除了收集的原始数据外,还存在大量的派生数据。这些数据中的每一个都有不同的特征,一些数据收集频繁,某些数据需要较长的保留时间,某些数据需要多个副本以确保更高的安全性,而某些数据则需要快速访问。因此,物联网大数据平台必须提供多种策略,允许用户根据自己的特点进行选择和配置,多种策略共存。

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