常州消防物聯網大數據平臺管理 誠信服務 上海奧暢智能科技供應

對象存儲服務：對象存儲服務（ObjectStorageService，OBS）是一個基于對象的海量存儲服務，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力，包括：創建、修改、刪除桶，上傳、下載、刪除對象等。其中對象是OBS中數據存儲的基本單位，用戶上傳至OBS的數據都以對象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存儲對象的容器。數據倉庫服務（DWS）：數據倉庫服務（DataWarehouseService）是一種基于公有云基礎架構和平臺的在線數據處理數據庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數據庫服務。DWS是基于華為融合數據倉庫GaussDB產品的云原生服務，兼容標準ANSISQL99和SQL2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態，為各行業PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。數據可視化服務（DLV）：數據可視化服務（DataLakeVisualization）是一站式數據可視化平臺，適配云上云下多種數據源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應用屬于您自己的數據大屏對于聯網設備產生的數據，需要進行各種維度的統計分析.常州消防物聯網大數據平臺管理

處理，因此處理系統必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。2.實時處理必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。物聯網產生的數據量巨大，中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。2.實時處理必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。南通消防物聯網大數據平臺服務公司物聯網系統對接的往往是生產、經營系統。

需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。系統需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的***狀態。5.需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經不是簡單的基于某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。6.需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此系統應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值

實時處理必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。3.高可靠性需要運營商級別的高可靠服務。物聯網系統對接的往往是生產、經營系統，如果數據處理系統宕機，直接導致停產，產生經濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。比如智能電表，如果系統出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。因此物聯網大數據系統必須是高可靠的，必須支持數據實時備份，必須支持異地容災，必須支持軟件、硬件在線升級，必須支持在線IDC機房遷移，否則服務一定有被中斷的可能。這些數據各自有不同的特點，有的采集頻次高，有的要求保留時間長，有的需要多個副本以保證更高的安全性。

并與物聯網相結合以作出決定，20年前，我們對此只能想象。例如，在汽車內連接傳感器，并結合大數據和分析來預測，當一輛汽車有可能出故障之前，實際上已經發生。這一過程不僅會通知司機，而且他們的車輛可能在服務之前出故障，這可以支持汽車制造商調查潛在的缺陷，并改進未來的車型。大數據在制造業成功部署的好處包括：提高生產效率。采用傳感器和數據能夠提高效率，減少損失和浪費，并提高員工的工作效率。新的收入流。可以產生更多收入的機會，通過制造智能產品。這方面的一個很好的例子是芬蘭通力公司起重機，研發創造了“智能”起重機。節省運營成本。使用生產車間的傳感器，現場管理人員能夠通過預測性維護，以減少停機時間。保持更強的競爭力。采用大數據和分析運營機構更為精簡，提高效率，并在市場中取得競爭優勢。系統需要提供高效的數據降頻操作。常州消防物聯網大數據平臺管理

必須是實時處理的系統。常州消防物聯網大數據平臺管理

  數據處理：數據處理包括實時計算和離線計算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實時處理引擎，并在它的基礎上包裝了自己的實時計算服務，可以支持應用層的調度和管理。基于實時計算服務可以很容易實現對物聯網數據的清洗、解析、報警等實時的處理。離線計算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯網數據做日/周/月/年等多個時間維度做報表分析和數據挖掘，并將結果輸出到關系數據庫中。●數據交換接口：數據交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶可以根據實際情況靈活選擇數據交換的方式。數據交換的內容包括物聯網終端的當前狀態、物聯網終端的歷史狀態/軌跡、指令下發、數據訂閱與發布等等。●平臺管理：平臺管理包括監控報警和管理UI。監控報警采用Ganglia和Nagios結合的形式，包括硬件級別（服務器、cpu、內存、磁盤等）、進程級別（進程不存在、端口***異常等）、關鍵業務指標（中間隊列的元素數、網關建立的tcp連接數等）等三個級別。管理UI包括界面化安裝部署、用戶管理、終端管理、集群管理、數據接入管理、實時和離線計算任常州消防物聯網大數據平臺管理