數(shù)據(jù)自帶時(shí)間戳具有時(shí)間有效性，這意味著數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性;都是小數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)需要對(duì)此進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的設(shè)計(jì)；數(shù)據(jù)隨時(shí)間延續(xù)而無(wú)限增長(zhǎng)，這意味著數(shù)據(jù)的無(wú)限性；數(shù)據(jù)到達(dá)的速度有快有慢、負(fù)載有高有低，這意味著靈活又細(xì)粒度的資源彈性需求；數(shù)據(jù)可能是有序或無(wú)序的，會(huì)有持久化需求，以及數(shù)據(jù)本身傳輸?shù)沫h(huán)境可能是復(fù)雜的，在這些約束條件下要保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的***正確性。這幾個(gè)特性轉(zhuǎn)換成存儲(chǔ)技術(shù)的語(yǔ)義對(duì)應(yīng)著：實(shí)時(shí)性、高性能、無(wú)限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務(wù)。從存儲(chǔ)的視角來(lái)說(shuō)，每種類(lèi)型的數(shù)據(jù)都有其原生的屬性和需求，對(duì)應(yīng)有比較好的適用場(chǎng)景以及**合適的存儲(chǔ)系統(tǒng)。那么目前又有哪種存儲(chǔ)系統(tǒng)**適合用于“流數(shù)據(jù)”呢？正如當(dāng)前技術(shù)條件下**適合“流數(shù)據(jù)”計(jì)算的是類(lèi)似Flink這樣的分布式流計(jì)算應(yīng)用，**適合“流數(shù)據(jù)”存儲(chǔ)的系統(tǒng)我們認(rèn)為應(yīng)當(dāng)是專(zhuān)門(mén)針對(duì)流數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的分布式流存儲(chǔ)系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表分析功能。南京工廠物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理

通過(guò)三維場(chǎng)景展示3DGIS和建筑BIM模型，同時(shí)將3DGIS、BIM模型管理、流程管理、設(shè)備資產(chǎn)管理、3DGIS、BIM運(yùn)營(yíng)維護(hù)管理、能源管理、物業(yè)管理、安防管理、應(yīng)急管理等功能模塊疊加在3DGIS、BIM模型上，通過(guò)三維可視化的方式向管理人員提供直觀的管理手段。平臺(tái)應(yīng)將靜態(tài)資料數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、AI、大數(shù)據(jù)與3DGIS、BIM模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過(guò)3DGIS、BIM模型可調(diào)取某一設(shè)備當(dāng)前監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，或查詢?cè)撛O(shè)備相關(guān)的技術(shù)參數(shù)文檔、維修保養(yǎng)記錄等信息。在智能化系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警或用戶提交故障后，平臺(tái)可通過(guò)3DGIS、BIM的三維場(chǎng)景進(jìn)行故障定位。南通法院物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理物聯(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(xiāo)和個(gè)性化推薦。

數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）：數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DataIngestionService）為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道，主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)源（如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（CS）：實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（CloudStreamService），是運(yùn)行在公有云上的實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶無(wú)需感知計(jì)算集群，只需聚焦于StreamSQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)。

人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及云計(jì)算，彼此之間皆存在著千絲萬(wàn)縷的“親緣”關(guān)系！！半個(gè)多世紀(jì)的某個(gè)夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學(xué)家們舉辦了一次Party，共同研究用機(jī)器模擬智能的問(wèn)題，也是在那時(shí)，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）簡(jiǎn)稱(chēng)AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時(shí)觀察（real－timeobservation）找出對(duì)于未來(lái)預(yù)測(cè)性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商業(yè)化正在快速推進(jìn)中，比如我們所知道和了解的人像識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、用戶畫(huà)像等。此類(lèi)技術(shù)也現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)得到應(yīng)用！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)。

高效緩存需要高效的緩存功能。絕大部分場(chǎng)景，都需要能快速獲取設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)或其他信息，用以報(bào)警、大屏展示或其他。系統(tǒng)需要提供一高效機(jī)制，讓用戶可以獲取全部、或符合過(guò)濾條件的部分設(shè)備的***狀態(tài)。5.實(shí)時(shí)流式計(jì)算需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算。各種實(shí)時(shí)預(yù)警或預(yù)測(cè)已經(jīng)不是簡(jiǎn)單的基于某一個(gè)閾值進(jìn)行，而是需要通過(guò)將一個(gè)或多個(gè)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合計(jì)算，不只是基于一個(gè)時(shí)間點(diǎn)、而是基于一個(gè)時(shí)間窗口進(jìn)行計(jì)算。不僅如此，計(jì)算的需求也相當(dāng)復(fù)雜，因場(chǎng)景而異，應(yīng)容許用戶自定義函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。6.數(shù)據(jù)訂閱需要支持?jǐn)?shù)據(jù)訂閱。與通用大數(shù)據(jù)平臺(tái)比較一致，同一組數(shù)據(jù)往往有很多應(yīng)用都需要，因此系統(tǒng)應(yīng)該提供訂閱功能，只要有新的數(shù)據(jù)更新，就應(yīng)該實(shí)時(shí)提醒應(yīng)用。而且這個(gè)訂閱也應(yīng)該是個(gè)性化的，容許應(yīng)用設(shè)置過(guò)濾條件，比如只訂閱某個(gè)物理量五分鐘的平均值。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。上海法院物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理

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大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該沒(méi)有喜不喜歡只有愿不愿意。現(xiàn)階段通過(guò)所謂的大數(shù)據(jù)功能，搜索引擎、電商平bai臺(tái)、社交平臺(tái)都可以根據(jù)用戶喜好進(jìn)行熱點(diǎn)推送。除去那些商家花錢(qián)的硬推廣告之外還是有許多按照個(gè)人喜好推送的物件和消息的。以購(gòu)物為例，某階段，用戶需要某些東西進(jìn)行了搜索購(gòu)買(mǎi)，但因?yàn)轭l繁搜索，被半智能的大數(shù)據(jù)定義為“喜歡”于是進(jìn)行了相關(guān)信息推送。但這些物件已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)完畢所以在推送不會(huì)因?yàn)楹闷婧拖矚g再次重復(fù)購(gòu)買(mǎi)。真正的大數(shù)據(jù)在這一塊可以做的更***。比如用戶購(gòu)買(mǎi)的是一箱蘋(píng)果，那么可以智能識(shí)別一到兩周后再次推送。而用戶買(mǎi)的是紅酒則自動(dòng)推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數(shù)據(jù)推送信息不應(yīng)根據(jù)喜歡偏好進(jìn)行，而是應(yīng)該通過(guò)是否愿意接收這些訊息進(jìn)行推送。當(dāng)真正的大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨安全也許根本不是問(wèn)題。很多人會(huì)擔(dān)心那些出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)身上的安全隱患統(tǒng)統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)身上，而在物聯(lián)網(wǎng)上的安全問(wèn)題會(huì)給人們帶來(lái)更大的傷害。當(dāng)然，這很多人之中包括筆者。而經(jīng)過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的深入了解，和對(duì)大數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展的預(yù)估。筆者突然發(fā)現(xiàn)一個(gè)很重要的實(shí)時(shí)：物聯(lián)網(wǎng)的正常運(yùn)行和發(fā)展離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，而真正的大數(shù)據(jù)要比人類(lèi)聰明的多。南京工廠物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理