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華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析? 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析? 時(shí)間:2022-10-13 15:36:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù):IoT、互聯(lián)來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過(guò)數(shù)來(lái)自:百科分析作業(yè),并支持豐富的作業(yè)調(diào)度策略配置。如下圖所示。 實(shí)時(shí)分析 基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎,提供物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)分析能力。為了降低開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)門檻,IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化流編排能力,開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)拖拽方式快速開(kāi)發(fā)上線。 圖形化流編排能力:可視化流編排IDE,無(wú)需寫(xiě)S來(lái)自:百科(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開(kāi)發(fā)平臺(tái),幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 時(shí)間:2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來(lái)自:百科、Spark等運(yùn)算框架,對(duì)存儲(chǔ)在 OBS 上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS , 彈性云服務(wù)器 ECS,數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 圖1 大數(shù)據(jù)分析 對(duì)象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)備份歸檔應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景描述 OBS提供高并來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開(kāi)發(fā)門檻;來(lái)自:百科●數(shù)據(jù)處理引擎的核心是DWR提供的工作流圖形化編排能力,用戶可以通過(guò)圖形化的界面,將任意算子編排到工作流中。通過(guò)事件觸發(fā)器或API驅(qū)動(dòng),DWR將根據(jù)您定義的工作流自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。 圖1 DWR架構(gòu)示意圖 數(shù)據(jù)工坊應(yīng)用場(chǎng)景 圖片/視頻處理 文檔處理 AI處理 內(nèi)容審核 圖片/視頻處理 圖片/視頻處理 數(shù)來(lái)自:專題盛原成智能網(wǎng)關(guān)是一款全新的工業(yè)數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備,集通訊接口服務(wù)器、工控機(jī)、工控軟件于一體的智能設(shè)備;上網(wǎng)模式支持采集工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的多種工業(yè)設(shè)備協(xié)議、支持多種通訊鏈路,圖形化的操作配置。 訪問(wèn)店鋪 智物聯(lián) 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案精選內(nèi)容推薦 什么是彈性公網(wǎng)IP_彈性公網(wǎng)IP有什么優(yōu)勢(shì)_彈性公網(wǎng)IP如何計(jì)費(fèi)來(lái)自:專題較龐大,用戶可能保存1至3年的數(shù)據(jù)。 例如在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè),某車企將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在HBase中,以支持PB級(jí)別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢。 圖2車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景 該場(chǎng)景下MRS的優(yōu)勢(shì)如下所示。 實(shí)時(shí):利用Kafka實(shí)現(xiàn)海量汽車的消息實(shí)時(shí)接入。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ):利用HBase來(lái)自:百科”,在數(shù)字世界中構(gòu)建與物理世界準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生;基于模型抽象,為數(shù)據(jù)分析提供面向業(yè)務(wù)的接口封裝。下圖舉例,將一棟樓映射成數(shù)字孿生,通過(guò)資產(chǎn)模型創(chuàng)建了大樓內(nèi)部的組成關(guān)系。 在建模過(guò)程中,IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化可拖拽方式的開(kāi)發(fā)環(huán)境,簡(jiǎn)化復(fù)雜資產(chǎn)模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程,對(duì)于相同的資產(chǎn)來(lái)自:百科業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,DWS的快速入庫(kù)和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù) IoT、互聯(lián)網(wǎng)來(lái)自:百科
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