利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),從源頭監(jiān)控化糞池的液位、有毒有害氣體、溫濕度等,采用科學(xué)的分析模型,對(duì)化糞池的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè),對(duì)數(shù)值達(dá)到閾值后產(chǎn)生預(yù)警、報(bào)警。采用大數(shù)據(jù)平臺(tái)調(diào)度指揮現(xiàn)代化作業(yè)方式的車輛,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行無害化環(huán)保處理。將處理后的不可降解垃圾及糞渣運(yùn)往制肥中心進(jìn)行無害化、資源化處理處置。一、源頭監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)是我司在研究了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)行技術(shù)基礎(chǔ)上,采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、GIS、GPS和中國(guó)電信NB-IoT技術(shù),建立了集下水道、化糞池危險(xiǎn)源氣體實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)報(bào)警、自動(dòng)派工、及時(shí)排危、新型移動(dòng)式吸污車智能化處置、廢物回收利用、數(shù)據(jù)收集、分析、統(tǒng)計(jì)、環(huán)衛(wèi)業(yè)務(wù)數(shù)字化管理一體的大數(shù)據(jù)平臺(tái),該平臺(tái)是智慧城市的重要組成部分。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以實(shí)時(shí)收集、存儲(chǔ)和分析大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)。宿遷消防物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)
趨勢(shì)二:與云計(jì)算的深度結(jié)合大數(shù)據(jù)離不開云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。自2013年開始,大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合,預(yù)計(jì)未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外,物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài),也將一齊助力大數(shù)據(jù)**,讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。趨勢(shì)三:科學(xué)理論的突破隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣,大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)**。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù),可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論,實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。趨勢(shì)四:數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立未來,數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科,被越來越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè),也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時(shí),基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái),也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái),之后,數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面,并且成為未來產(chǎn)業(yè)的**一環(huán)。上海定制物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)銷售當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)如何處理和分析海量數(shù)據(jù)時(shí),有哪些挑戰(zhàn)和解決方案?
大數(shù)據(jù)和分析將革新制造業(yè)生產(chǎn)制造商開始使用大數(shù)據(jù)和分析,并與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合以作出決定,20年前,我們對(duì)此只能想象。例如,在汽車內(nèi)連接傳感器,并結(jié)合大數(shù)據(jù)和分析來預(yù)測(cè),當(dāng)一輛汽車有可能出故障之前,實(shí)際上已經(jīng)發(fā)生。這一過程不僅會(huì)通知司機(jī),而且他們的車輛可能在服務(wù)之前出故障,這可以支持汽車制造商調(diào)查潛在的缺陷,并改進(jìn)未來的車型。大數(shù)據(jù)在制造業(yè)成功部署的好處包括:提高生產(chǎn)效率。采用傳感器和數(shù)據(jù)能夠提高效率,減少損失和浪費(fèi),并提高員工的工作效率。新的收入流??梢援a(chǎn)生更多收入的機(jī)會(huì),通過制造智能產(chǎn)品。這方面的一個(gè)很好的例子是芬蘭通力公司起重機(jī),研發(fā)創(chuàng)造了“智能”起重機(jī)。節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本。使用生產(chǎn)車間的傳感器,現(xiàn)場(chǎng)管理人員能夠通過預(yù)測(cè)性維護(hù),以減少停機(jī)時(shí)間。保持更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。采用大數(shù)據(jù)和分析運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)更為精簡(jiǎn),提高效率,并在市場(chǎng)中取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合點(diǎn)在哪呢?物聯(lián)網(wǎng)**值得發(fā)展的就是在人工智能的幫助下,可以為每一個(gè)人提供**適合的服務(wù),讓每一個(gè)人都可以享受到**適合自己的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。這就是所謂的私人訂制物聯(lián)網(wǎng),是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。人工智能出現(xiàn)在了各種行業(yè)之中,就連娛樂圈都已經(jīng)有了人工智能的身影,對(duì)我們來說主持還是要由主持人來完成的但是現(xiàn)在人工智能機(jī)器人也可以在主持業(yè)成為一份子。前段時(shí)間看一個(gè)娛樂節(jié)目的時(shí)候就看到有智能機(jī)器人也在其中。就連歌手中也有了智能機(jī)器人的出現(xiàn)。所以我覺得現(xiàn)在的人工智能發(fā)展的還是挺好的,也已經(jīng)在很多行業(yè)中有了自己的一席地位,未來人工智能只會(huì)發(fā)展的越來越好。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。
必須是高效的分布式系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大,中國(guó)而言,就有5億多臺(tái)智能電表,每臺(tái)電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù),全國(guó)智能電表就會(huì)產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量,任何一臺(tái)服務(wù)器都無能力處理,因此處理系統(tǒng)必須是分布式的,水平擴(kuò)展的。為降低成本,一個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能必須是高效的,需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速寫入和快速查詢。2.必須是實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)?;ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理,大家所熟悉的場(chǎng)景是用戶畫像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等等,這些場(chǎng)景并不需要什么實(shí)時(shí)性,批處理即可。但是對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景,需要基于采集的數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)預(yù)警、決策,延時(shí)要控制在秒級(jí)以內(nèi)。如果計(jì)算沒有實(shí)時(shí)性,物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)價(jià)值就大打折扣。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)是一個(gè)集成了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)的綜合平臺(tái)。徐州消防物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)軟件開發(fā)
物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦。宿遷消防物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)
該方案的數(shù)據(jù)流向如下:物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)通過規(guī)則引擎功能轉(zhuǎn)發(fā)至數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)。DIS使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS)作為中介,再將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至MapReduce服務(wù)(MRS)。MRS從OBS獲取用戶定制的分析程序包,運(yùn)行程序分析數(shù)據(jù),并保存分析結(jié)果(可寫入持久化數(shù)據(jù)庫或?qū)懗晌募?shù)據(jù)可視化服務(wù)(DLV)讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報(bào)表。實(shí)現(xiàn)該方案,您需要進(jìn)行以下操作:在MRS中創(chuàng)建一個(gè)Hadoop分析集群。參考MRS的開發(fā)指南開發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析程序,實(shí)現(xiàn)讀取JSON格式的數(shù)據(jù)分析并處理,然后寫入本地?cái)?shù)據(jù)庫或者寫成文件存到OBS。程序開發(fā)完成后需打包成JAR文件并上傳至OBS桶,若您沒有OBS桶請(qǐng)創(chuàng)建一個(gè)。創(chuàng)建一條DIS通道,然后為該通道創(chuàng)建一個(gè)轉(zhuǎn)儲(chǔ)任務(wù),將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)至MRS的集群。在設(shè)備接入服務(wù)中創(chuàng)建一條規(guī)則,將設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的通道。將上報(bào)數(shù)據(jù)的設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(設(shè)備接入服務(wù)),并控制其上報(bào)數(shù)據(jù)。在MRS中創(chuàng)建一個(gè)作業(yè),執(zhí)行OBS桶中的大數(shù)據(jù)分析程序。在DLV中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從MRS數(shù)據(jù)庫或OBS中讀取數(shù)據(jù),再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。宿遷消防物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)