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介绍物联网大数据平台的三种分析方式

点击次数:51  发布时间:2022-08-22
  在物联网时代,数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据,传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据,就无法将数据的价值大化,大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况,物联网大数据平台应运而生。服务提供商提供大数据处理平台,为企业消除了大数据处理的效率问题和可靠性问题,让企业能够专注于物联网数据的分析与利用。
  一、实时数据
  有些数据的实时性很强,如果没有及时分析处理就会失去价值,甚至可能造成损失,我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等,应用于实时监控、实时告警等场景,例如,车辆实时上报位置数据,实时分析后呈现到交通监控中心的大屏上,交通专家根据实时数据下达各种交通控制决策,如红绿灯时间调整等。为了实现高实时性,我们可以采用实时流分析方案,从物联网平台对外的数据通道中实时提取流动数据,分析和处理之后再输出至数据通道继续流转,保证呈现的数据永远是最“新鲜”的。
  二、时序数据
  有些数据实时性没那么强,但是和时间顺序强相关,分析后的数据需要分类后按时序储存,并提供按时序浏览、查询数据的能力,我们称之为时序数据。典型的时序数据包括设备移动轨迹、价格曲线等,应用于行为分析、趋势预测等场景,例如,基于物联网的公路监控系统保存了近期所有车辆的行驶轨迹,警方可随时从中提取车辆的形式的轨迹,推测出的目的地,从而进行包抄。时序数据的分析一般依赖于时序数据库,数据保存至时序数据库进行分类与排序,再由其他应用或服务从数据库中获取进行进一步处理。
  三、离线数据
  还有一些数据,对于实时性和有序性的要求都没那么强,分析时数据已经固化,我们称之为离线数据。典型的离线数据包括产品销量数据、景点游客数据等,应用于统计分析,总结盘点等场景,例如,物联网平台将自动售货机上报的销售数据汇总后保存,然后定期使用大数据分析平台分析销售数据,以报表形式呈现给厂家,协助厂家进行销售策略的调整。离线分析的挑战主要在于庞大的数据量,一般会采用分布式处理的方案来提升海量数据分析的效率。
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