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華為云針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)提供了一系列專業(yè)的云服務(wù)，如設(shè)備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)等；其中IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場景特征做了深度優(yōu)化的云服務(wù)，基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型、整合物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)集 成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化等能力，為開發(fā)者提供一站式的IoT數(shù)據(jù)分析能力，降低開發(fā)門檻，縮短開發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。那么為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析如下圖所示。

大量的數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)分析

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

如何做好IoT數(shù)據(jù)分析

資產(chǎn)模型

資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型，就是構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射，兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象，將不同的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理寫入功能：怎樣滿足海量設(shè)備高并發(fā)，實(shí)時(shí)寫入的要求？

壓縮比例：某些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)，最大限度的壓縮是減少成本的直接手段。

查詢效率：面對(duì)長時(shí)間積累的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，如何滿足高性能查詢，特別是經(jīng)常做時(shí)間維度的聚合查詢。

按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化

高效的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)分析輸入高質(zhì)量的數(shù)據(jù)

相比將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行分析的方案，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為物聯(lián)網(wǎng)場景設(shè)計(jì)的。

IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)支持設(shè)備接入管理服務(wù)和多種第三方服務(wù)作為數(shù)據(jù)源，將數(shù)據(jù)集成、歸檔、存儲(chǔ)后進(jìn)行分析，分析引擎基于資產(chǎn)模型理解數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)分析、時(shí)序分析和離線分析。此外，針對(duì)行業(yè)用戶，IoT數(shù)據(jù)分析后還提供了行業(yè)分析套件，包括智慧物流行業(yè)、新能源車分析行業(yè)等。分析后的數(shù)據(jù)，可以協(xié)同 AI平臺(tái) 利用，也可以開發(fā)給第三方應(yīng)用或華為云其他服務(wù)。數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)如下圖所示。

離線分析

幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)湖 ，開發(fā)者可通過標(biāo)準(zhǔn)SQL開發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)湖：提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無縫對(duì)接，快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源，并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備

大數(shù)據(jù)分析：使用大數(shù)據(jù)高可用，可水平擴(kuò)展框架，基于內(nèi)存計(jì)算模型，DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，幫助開發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析

標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè)：提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者無需關(guān)心SQL處理引擎的部署和運(yùn)維，只需聚焦物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，開發(fā)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。為了降低開發(fā)者開發(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，開發(fā)者可以通過拖拽方式快速開發(fā)上線。

圖形化流編排能力：可視化流編排IDE，無需寫SQL，通過簡單拖拽完成物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)定義

物聯(lián)網(wǎng)流編排算子：基于典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景，封裝常用算子，比如數(shù)據(jù)接入，數(shù)據(jù)過濾，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。如下圖所示。

時(shí)序分析

物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時(shí)間序列特性，如下圖所示。

專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力；

海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級(jí)。

時(shí)序存儲(chǔ)：列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法，高壓縮率。

高效查詢：基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢。

數(shù)據(jù)可視化 ：提供時(shí)序洞察工具，方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)探索。