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?；趯崟r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?！駭祿粨Q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(tài)、物聯網終端的歷史狀態(tài)/軌跡、指令下發(fā)、數據訂閱與發(fā)布等等?！衿脚_管理：平臺管理包括監(jiān)控報警和管理UI。監(jiān)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(yè)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、實時和離線計算任務界面化管理。 原始數據的采集可能頻次挺高，但具體分析時，往往不需要對原始收據進行，而是數據降頻之后。上海綜合能源物聯網大數據平臺研發(fā)
實時數據有些數據的實時性很強，如果沒有及時分析處理就會失去價值，甚至可能造成損失，我們稱之為實時數據。典型的實時數據包括設備位置信息、設備實時狀態(tài)等，應用于實時監(jiān)控、實時告警等場景，例如，車輛實時上報位置數據，實時分析后呈現到交通監(jiān)控中心的大屏上，交通**根據實時數據下達各種交通控制決策，如紅綠燈時間調整等。為了實現高實時性，我們可以采用實時流分析方案，從物聯網平臺對外的數據通道中實時提取流動數據，分析和處理之后再輸出至數據通道繼續(xù)流轉，保證呈現的數據永遠是**“新鮮”的。時序數據有些數據實時性沒那么強，但是和時間順序強相關，分析后的數據需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢數據的能力，我們稱之為時序數據。典型的時序數據包括設備移動軌跡、**價格曲線等，應用于行為分析、趨勢預測等場景，例如，基于物聯網的公路監(jiān)控系統保存了近期所有車輛的行駛軌跡，警方可隨時從中提取指定嫌疑人車輛的形式的軌跡，推測出嫌疑人的目的地，從而進行包抄逮捕。時序數據的分析一般依賴于時序數據庫，數據保存至時序數據庫進行分類與排序，再由其他應用或服務從數據庫中獲取進行進一步處理。 南通物聯網大數據平臺哪個好用比如智能電表，如果系統出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。
在物聯網時代，數量龐大的“物”會產生PB級的海量數據，傳統的數據處理服務的處理速度已無法跟上數據產生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯網設備數據，就無法將數據的價值比較大化，大數據分析能力的建設對物聯網企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數據處理服務應運而生。服務提供商提供大數據處理平臺，為企業(yè)消除了大數據處理的效率問題和可靠性問題，讓企業(yè)能夠專注于物聯網數據的分析與利用。時序數據有些數據實時性沒那么強，但是和時間順序強相關，分析后的數據需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢數據的能力，我們稱之為時序數據。典型的時序數據包括設備移動軌跡、**價格曲線等，應用于行為分析、趨勢預測等場景，例如，基于物聯網的公路監(jiān)控系統保存了近期所有車輛的行駛軌跡，警方可隨時從中提取指定嫌疑人車輛的形式的軌跡，推測出嫌疑人的目的地，從而進行包抄逮捕。時序數據的分析一般依賴于時序數據庫，數據保存至時序數據庫進行分類與排序，再由其他應用或服務從數據庫中獲取進行進一步處理。
13.開放的系統必須是開放的。系統需要支持業(yè)界流行的標準SQL，提供各種語言開發(fā)接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各種機器學習、人工智能算法或其他應用，讓大數據處理平臺能夠不斷擴展，而不是成為一個孤島。14.支持異構環(huán)境系統必須支持異構環(huán)境。大數據平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.支持邊云協同需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數據上傳到云端，根據具體需要，可以將原始數據，或加工計算后的數據，或**符合過濾條件的數據同步到云端，而且隨時可以取消，更改策略。 便于私有化部署。因為很多企業(yè)出于安全以及各種因素的考慮，希望采用私有化部署。
高效分布式必須是高效的分布式系統。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(jié)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?；ヂ摼W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(yè)價值就大打折扣。 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。深圳設備物聯網大數據平臺開發(fā)
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(tài)。上海綜合能源物聯網大數據平臺研發(fā)
13.必須是開放的。系統需要支持業(yè)界流行的標準SQL，提供各種語言開發(fā)接口，包括C/C++,Java,Go,Python,RESTful等等,也需要支持Spark,R，Matlab等等，方便集成各種機器學習、人工智能算法或其他應用，讓大數據處理平臺能夠不斷擴展，而不是成為一個孤島。14.系統必須支持異構環(huán)境。大數據平臺的搭建是一個長期的工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，系統必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。15.需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數據上傳到云端，根據具體需要，可以將原始數據，或加工計算后的數據，或**符合過濾條件的數據同步到云端，而且隨時可以取消，更改策略。 上海綜合能源物聯網大數據平臺研發(fā)
上海奧暢智能科技有限公司屬于數碼、電腦的高新企業(yè)，技術力量雄厚。奧暢科技是一家私營合伙企業(yè)企業(yè)，一直“以人為本，服務于社會”的經營理念;“誠守信譽，持續(xù)發(fā)展”的質量方針。公司始終堅持客戶需求優(yōu)先的原則，致力于提供高質量的人臉識別，物聯網，現實增強，機器人。奧暢科技順應時代發(fā)展和市場需求，通過**技術，力圖保證高規(guī)格高質量的人臉識別，物聯網，現實增強，機器人。