大數據物聯網方案

Ⅰ 大數據解決方案都有哪些

在信息時代的我們，總會聽到一些新鮮詞，比如大數據，物聯網，人工智慧等等。而現在，物聯網、大數據、人工智慧已經走進了我們的生活，對於很多人看到的大數據的前景從而走進了這一行業，對於大數據的分析和解決是很多人不太了解的，那麼大數據的解決方案都有哪些呢？一般來說，大數據的解決方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就給大家逐個講解一下這些解決方案的情況。

第一要說的就是Apache Drill。這個方案的產生就是為了幫助企業用戶尋找更有效、加快Hadoop數據查詢的方法。這個項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

第二要說的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和傳統的BI 產品不同，它是一個以數據流程為中心的，面向解決方案的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，這樣一來就方便了商務智能應用的開發。Pentaho BI的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項復雜的、完整的商務智能解決方案。

然後要說的就是Hadoop。Hadoop 是一個能夠對海量數據進行分布式處理的軟體框架。不過Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。另外，Hadoop 依賴於社區伺服器，所以Hadoop的成本比較低，任何人都可以使用。

接著要說的是RapidMiner。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，有著先進的技術。RapidMiner數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、Admaster等等。

最後要說的就是HPCC。什麼是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

通過上述的內容，想必大家已經知道了大數據的解決方案了吧，目前世界范圍內擁有的大數據解決方案種類較多，只有開發並使用好最先進的，最完備的大數據解決方案，一個公司，甚至一個國家才能走在世界前列。

Ⅱ 基於物聯網大數據技術的智慧消防物聯網解決方案是怎麼樣的

現今，創新技術的融入讓城市生活更加便利和安全，越來越多的城區開始引入智慧城市概念，在智慧城市的建設過程中，消防工作的智能分析和處理是其中重要的一環，受到了更多的青睞，也面臨著很大的需求挑戰。

基於物聯網大數據技術的智慧消防物聯網解決方案

在剛剛結束的消防物聯網大會上，看到眾多企業紛紛布局智慧消防建設，金特萊公司的智慧安防解決方案—金智雲，這套方案採用雲到端的基本架構，藉助視頻監控、煙感終端、用電監控等主要設備，融入智慧城市整體架構，標准化介面，開放協議介面，滿足城市消防安全監控需求的同時，實現智慧城市交通、水源、用電、消防設備設施、地理位置等信息的共享互通與智能化分析應用。

智慧消防物聯網按照「統一規劃、統一標准、統一平台、統一管理」的設計思路，通過對城市內的煙感、視頻、水源以及各類型感知設備，實現城市數據、事件的全面感知，並充分運用大數據、人工智慧、物聯網等新技術，建設以大數據智能應用為核心的「智能消防平台」融合智慧城市大數據系統,形成了公安、綜治、街道、物業多方聯合的立體化消防防控體系。

這套方案能夠應用在多個場景下，並有效提升城市的管理效率與水平。在消防安全領域，能夠分析海量數據並提取有效線索，幫助監管部門快速篩選出隱患區域或隱患原因。在交通領域，通過對人和車的密度分布以及變化趨勢的分析，可以幫助城市管理者進行動態監測，提升城市的運行效率，結合智慧消防子系統為應急救援提供路況信息，以便做出應對方案，有效提升園區的管理水平。

智慧消防平台

智慧消防平台由三大部分組成：

》前端感知子系統

前端感知子系統主要由智能視頻監控子系統、智慧煙感子系統、消防水源監控子系統、地理位置信息系統、消防設備設施管理系統、消防監管系統、業主用戶系統、消防感知子系統等組成，實現對前端數據、事件的全面感知。

》聯網傳輸子系統

聯網傳輸子系統主要包括消防安全接入網關、視頻聯網平台、雲存儲等，實現視頻、圖片、結構化數據等的可靠接入，轉發至後端應用平台。

》消防物聯網雲平台

通過對海量城市消防感知數據和交通、位置信息等業務數據的雲存儲、彈性計算以及數據治理，形成各種主題庫、專題庫和技戰法模型，為公安、綜治、居民、街道、物業等多方用戶提供個性化應用。

智慧消防建設有效提升了特殊場所、重點單位、小微場所等消防安全管理能力，不斷提高公安、綜治等政府機關的預測預警和研判能力、精準執法能力和動態管理能力，提升社會消防防控智能化水平，提升居民居住幸福指數。

Ⅲ 物聯網解決方案中的大數據處

作者 | 網路大數據

來源 | raincent_com

隨著物聯網的演變和發展，所有可以想像到的東西(或事物)和產業都將變得更加智能：智能家居和智慧城市、智能製造機械、智能汽車、智能健康等等。無數被授權收集和交換數據的東西正在形成一個全新的網路——物聯網——一個可以在雲中收集數據、傳輸數據和完成用戶任務的物理對象網路。

物聯網和大數據正在走向勝利之路。不過，要想從這一創新中獲益，還需要解決一些挑戰和問題。在本文中，我們很高興與大家分享多年來在物聯網咨詢領域積累的知識。

物聯網大數據如何應用

首先，有多種方法可以從物聯網大數據中獲益：在某些情況下，通過快速分析就足夠了，而一些有價值的見解只有在經過深入的數據處理之後才能獲得。

實時監測。通過連網設備收集的數據可以用於實時操作：測量家中或辦公室的溫度、跟蹤身體活動(計算步數、監測運動)等;實時監測在醫療保健中被廣泛應用(例如，獲取心率、測量血壓、糖分等);它還成功地應用於製造業(用於控制生產設備)、農業(用於監測牛和作物)和其他行業。

數據分析。在處理物聯網生成的大數據時，我們有機會超越監測，並從這些數據中獲得有價值的見解：識別趨勢，揭示看不見的模式並找到隱藏的信息和相關性。

流程式控制制和優化。來自感測器的數據提供了額外的上下文情境信息，以揭示影響性能和優化流程的重要問題。

▲交通管理：跟蹤不同日期和時間的交通負荷，以制定出針對交通優化的建議，例如，在特定時間段增加公共汽車的數量，看看是否有改觀，以及建議引入新的交通信號燈方案和修建新的道路，以減少街道的交通擁堵狀況。

▲零售：跟蹤超市貨架中商品的銷售情況，並在商品快賣完之前及時通知工作人員補貨。

▲農業：根據感測器的數據，在必要時給作物澆水。

預測性維護。通過連網設備收集的數據可以成為預測風險、主動識別潛在危險狀況的可靠來源，例如：

▲醫療保健：監測患者健康狀態並識別風險(例如，哪些患者有糖尿病、心臟病發作的風險)，以便及時採取措施。

▲製造業：預測設備故障，以便在故障發生之前及時解決。

還應注意的是，並非所有的物聯網解決方案都需要大數據(例如，如果智能家居擁有者要藉助智能手機來關燈，則可以在沒有大數據的情況下執行此操作)。重要的是要考慮減少處理動態數據的工作量，並避免存儲將來沒有用處的大量數據。

物聯網中的大數據挑戰

除非處理大量數據以獲取有價值的見解，否則這些數據完全沒用。此外，在數據收集、處理和存儲方面還有各種挑戰。

▲數據可靠性。雖然大數據永遠不會100%准確，但在分析數據之前，請務必確保感測器工作正常，並且用於分析的數據質量可靠，且不會因各種因素(例如，機器運行的不利環境、感測器故障)而損壞。

▲要存儲哪些數據。連網設備會產生萬億位元組的數據，選擇存儲哪些數據和刪除哪些數據是一項艱巨的任務。更重要的是，一些數據的價值還遠遠沒有顯現出來，但將來您可能需要這些數據。如果您決定為將來存儲數據，那麼面臨的挑戰就是以最小的成本做到這一點。

▲分析深度。一旦並非所有大數據都很重要，就會出現另一個挑戰：什麼時候快速分析就足夠了，什麼時候需要進行更深入的分析以帶來更多價值。

▲安全。毫無疑問，各個領域的連網事物可以讓我們的生活變得更加美好，但與此同時，數據安全也成一個非常重要的問題。網路罪犯可以侵入數據中心和設備，連接到交通系統、發電廠、工廠，並從電信運營商那裡竊取個人數據。物聯網大數據對於安全專家來說還是一個相對較新的現象，相關經驗的缺失會增加安全風險。

物聯網解決方案中的大數據處理

在物聯網系統中，物聯網體系架構的數據處理組件因輸入數據的特性、預期結果等而不同。我們已經制定了一些方法來處理物聯網解決方案中的大數據。

數據來自與事物相連的感測器。「事物」可以是任何物體：烤箱、汽車、飛機、建築、工業機器、康復設備等。數據可以是周期性的，也可以是流式的。後者對於實時數據處理和迅速管理事物至關重要。

事物將數據發送到網關，以進行初始數據過濾和預處理，從而減少了傳輸到下一個物聯網系統中的數據量。

邊緣分析。在進行深入數據分析之前，有必要進行數據過濾和預處理，以選擇某些任務所需的最相關數據。此外，此階段還可以確保實時分析，以快速識別之前在雲中通過深度分析所發現的有用模式。

對於基本協議轉換和不同數據協議之間的通信，雲網關是必需的。它還支持現場網關和中央物聯網伺服器之間的數據壓縮和安全數據傳輸。

連網設備生成的數據以其自然格式存儲在數據湖中。原始數據通過「流」進入數據湖。數據保存在數據湖中，直到可以用於業務目的。清理過的結構化數據存儲在數據倉庫中。

機器學習模塊根據之前積累的歷史數據生成模型。這些模型定期(例如，一個月一次)用新數據流更新。輸入的數據被累積並應用於訓練和創建新模型。當這些模型經過專家的測試和批准後，控制應用程序就可以使用它們，以響應新的感測器數據發送命令或警報。

總結

物聯網產生大量數據，可用於實時監控、分析、流程優化和預測性維護等。然而，應該記住，從各種格式的海量數據中獲得有價值的見解並不是一件容易事情：您需要確保感測器工作正常，數據得到安全傳輸和有效處理。此外，始終存在一個問題：哪些數據值得存儲和處理。

盡管存在一些挑戰和問題，但應記住，物聯網的發展勢頭強勁，並可以幫助多個行業的企業開辟新的數字機遇。

Ⅳ 物聯網中如何使用大數據

物聯網中如何使用大數據
在瞬息萬變的世界中，組織很難趕上不斷涌現的新概念。但人們需要區分哪些技術和概念是有用的，哪些只是一種炒作。在數據分析領域，正是大數據引發了這個時代的質疑。而如今，當這個概念日益清晰時，一個新的應用浪潮即將到來：人們需要了解在物聯網中如何使用大數據。

關於什麼是大數據及其可帶來的價值的熱烈討論已經開始消退。然而，當專家們開始大量使用大數據和物聯網的技術組合時，人們又再一次試圖定義物聯網與大數據連接的方式。
物聯網與大數據的接觸點
簡而言之，物聯網是連接到互聯網的設備網路。這些設備具有內置的感測器，可以生成數據並對外發送，從而可以相互通信，並與分析系統進行通信。
即使對物聯網設備仍然很陌生，這個概念已經在人們的生活中找到了方向。設想一個智能家庭，它可以通過調節供暖和空調系統的運行模式來調節溫度，可以開啟和關閉照明系統，可以發出有關漏水或氣體泄漏或外人入侵的信號。最重要的是，智能家居可以在沒有戶主參與的情況下做到這一點。
物聯網業務的一個典型例子是機器監控，使用安裝在不同機器部件上的多個感測器。這些感測器將有關溫度、振動、壓力、潤滑等讀數發送給分析系統，分析系統對其進行處理並識別一些隱藏的模式和相關性。如果系統識別出讀數與某種故障模式相匹配，則會向維護團隊發送即時警報。
以下將回答物聯網如何與大數據相交的棘手問題。當一些技術正在炒作時，物聯網可能是其中之一。實際上，物聯網數據是大數據的類型之一，這使得大數據技術堆棧在所有階段處理物聯網數據都是一個很好的（但不是唯一的）選項。對於數據攝取，企業可以使用Apache Kafka，因為該技術支持數據流。Apache Hadoop生態系統是數據存儲和處理歷史數據的理想選擇，而Apache Spark則非常適合近實時數據處理。
大數據使用案例中的物聯網數據規則
而人們開始了解製造商所提供的用例。同時，也可以在其他行業了解物聯網數據，了解物聯網大數據用例。
醫療保健：在醫療保健領域，配戴移動應用技術的可穿戴感測器設備可以實現遠程健康監測。該方法的工作原理如下：感測器監測特定患者的狀態（心跳、體溫、血壓、呼吸率等），並將這些數據實時傳送到雲端，然後傳送到應用程序。分析系統不斷搜索所有患者物聯網數據中的隱藏趨勢，並試圖找出可能引發並發症的模式。如果物聯網的大數據分析顯示某些令人擔憂的症狀，系統會立即向患者和醫生發送警報。
零售：知名零售商亞馬遜公司最近推出了一個新概念 - Amazon Go。這是一家沒有收銀員的商店，顧客不必排隊等待購物。要進入商店只用掃描他們的智能手機即可。事實上，在這里採用的是物聯網和大數據分析技術：商店裡遍布感測器和攝像頭，顧客在商店中購物，攝像頭能夠區分其中的每一個人，並且跟蹤他們放入購物車或返回貨架的所有產品。重量感測器提供了一個額外的控制點：他們可以認識到特定的產品已經不在貨架。當顧客完成購物時，他們選擇的所有產品都顯示在真實和虛擬的籃子中，顧客可以離開商店，系統將在稍後收費。
毫無疑問，Amazon Go是一個有遠見的概念。然而，零售業表現出更多腳踏實地的想法，例如智能物流技術，可以跟蹤和優化路線，並識別每位卡車司機的行為模式。零售商還使用信標激活訪問者的應用程序，並在訪問者進入商店並通過信標時，推出相關產品優惠和促銷活動。訪客會因此感到滿意，因為他們收到參加促銷活動提供的個性化優惠。同時，信標對商店員工也有幫助，因為它們可以識別需要高質量服務的具有價值的客戶。
銀行業：銀行業也從物聯網中受益。銀行正在努力獲取客戶全方位的視角，並提供無縫的客戶體驗。雖然這一切始於智能手機的積極參與，但物聯網進一步擴展至可穿戴設備。例如，美國銀行與FitPay公司合作進一步推動可穿戴支付技術。通過這種合作，持卡人將能夠直接從他們的智能手錶和其他可穿戴設備付款。銀行將能夠識別客戶的行為和偏好。
語結
盡管圍繞物聯網進行了更多的炒作，但它只是大數據源其中之一。毫無疑問，這是一個有價值的領域，而且正在不斷發展。如果企業已經實施了一些大數據解決方案，也許已經處理物聯網數據，如果企業正計劃採用大數據方案，希望以上描述的用例可以激發一些偉大的想法。

Ⅳ 結合實際談一下雲計算、物聯網、大數據有哪些具體應用

就拿製造業的車間舉例。
在整個生產車間，想讓設備發揮最大價值，您必須讓所有設備聯網運作。蓋勒普 DNC生產設備及工位智能聯網管理解決方案，作為精益生產車間的最佳網路管理平台，簡化操作流程，從而節省成本，穩定的運作保障數據順暢流轉，強大的可擴展性，讓企業挖掘無限潛力。
車間「物聯網」解決方案適用企業：
●各類規模的離散製造企業，以機械加工裝配為主
●以多品種小批量，多品種多批量為主的各種生產類型
●研發和批產混合生產模式的製造企業
●適應各類按庫存、按訂單生產的製造企業
●生產管理模式尋求突破、創新，產品工藝復雜和狀況多變的製造企業
車間「物聯網」解決方案幫助企業實現：
●可靠、穩定、智能的平台，實現全程無紙化推送，每一個程序都將得到永久追溯；
●所有工業設備聯網在線，同時有效的統一管理生產設備、加工程序和工位信息；
●為不同車間生產需求搭建多樣的車間網路系統；
●節約設備操作人員花費在程序流轉上的時間，消除由於頻繁的程序流轉而導致的加工錯誤；
●車間生產現場的通訊數據與企業的第三方信息化管理系統集成應用（如：MRPII/ERP/MES/PLM/CAPP/CAD/CAM），達到真正高效即時的數據共享；
●為企業進一步數字化工廠的建設預留介面，搭建一體式的智能化車間網路管理平台。

Ⅵ 互聯網+智慧農業大數據一體化管理平台解決方案

智慧農業大數據一體化管理平台解決方案包括智慧農業管理平台，極飛農業物聯網，農機自動駕駛系統，植保無人機，自動數據傳輸設備等等來解決類似智能溫室大棚，大型農田裡的水肥一體化，土壤里的病蟲害。
智慧農業是當今世界發展的新潮流，根據空間變異，定位、定時、定量地實施一整套現代化農事操作技術與監測管理的系統，是信息技術與農業生產全面結合的一種新型農業。而農業物聯網信息化是農業生產的高級階段，是集新興的互聯網、移動互聯網、雲計算和物聯網技術為一體，依託部署在農業生產現場的各種感測節點，是智慧農業的解決方案。
極飛可以在水果、蔬菜、茶葉和中葯材等農產品項目實施地區，通過安裝土壤墒情、環境氣候等農業物聯網監測設備，實現對作物長勢、環境條件、病蟲害發生情況等信息的實時監測，監測數據實時傳輸到農業物聯網雲平台，通過計算機、智能手持終端和物聯網終端等設備，實現氣象、土壤等信息的查看、時空物聯的遠程精準控制。也可為企業以及農戶提供農技指導、農業病蟲害預警、農產品質量溯源等相關服務。通過智能化控制，減少勞動力及農資投入，提高農業生產效率。數據的積累還可為農業專家對各類農作物構建生產模型提供數據保障，為政府中心以及主管部門宏觀監管決策提供數據支撐。

Ⅶ 大數據中物聯網架構的相關知識

隨著大數據越來越火，企業們都開始紛紛使用大數據來解決問題。在大數據的解決方案中，有一個十分典型的案例，那就是物聯網。其實物聯網現在早就不是什麼新興的概念了，物聯網現在有很多的成品已經進入了我們的生活中。在這篇文章中我們就重點為大家介紹一下關於物聯網架構的相關知識。
1.物聯網的架構
物聯網是有設備、現場網關、雲網關、應用程序後端組成，物聯網涉及到了雲計算、大數據、嵌入式、單片機等內容，而雲網關使用可靠、低延遲的消息傳遞系統在雲邊界引入設備事件。設備可能會直接將事件發送到雲網關，或通過現場網關發送。現場網關是一種專用設備或軟體，通常與接收事件並將事件轉接到雲網關的設備位於同一位置。現場網關也可預處理原始設備事件，執行過濾、聚合或協議轉換等功能。當這個消息引入後，事件將通過一個或多個流處理器，此處理器可將數據路由到存儲等位置，也可執行分析和其他處理。這樣就是物聯網架構工作原理。
2.物聯網常見處理類型
物聯網的常見的處理類型具體就是將事件數據寫入冷存儲，用於存檔或批處理分析。然後就是熱路徑分析，實時或者近乎實時分析事件流，以檢測異常，識別滾動時間范圍內的模式，或者在流中出現特殊情況時觸發警報。而在處理設備的過程中處理設備中特殊類型的非遙測消息，比如通知和警報。這里還涉及到到了機器學習。通過控制物聯網系統的組件去進行設備的運轉。
3.物聯網中有什麼是需要注意的？
上面所提到的組件與事件流式傳輸沒有直接關系，而設備注冊表是預配設備的資料庫，包括設備ID和常見的設備元數據，如位置信息。而預配 API 是一種常見的外部介面，用於預配和注冊新設備。某些物聯網的解決方案可使命令和控制消息發送到設備。這樣就是物聯網的常見處理類型。
在這篇文章中我們給大家介紹了大數據中物聯網的架構和常見的處理類型的內容。物聯網是現在科技發展的一個方向，有很多的生活用品都實現了萬物相聯，可見物聯網的使用廣度還是非常厲害的，有意嚮往這方面發展的朋友，一定要好好努力喲，相信將來一定學有所成，得到自己想要的人生。

Ⅷ 基於物聯網大數據技術的智慧消防物聯網解決方案是怎麼樣的

傳統消防主要依賴「人防+技防」的手段進行消防應急處理。傳統消防由於各建築物地理隔絕，導致消防管理分散低效，很多情況下還是依賴群眾發現火情並及時報警。

同時消防人員核實信息和實施救援的時間成本較高，還會遇到情況緊急溝通不暢的情形，致使火情蔓延，耽誤了寶貴的救援時間，往往造成重大損失。

智慧消防以先進的物聯網手段，實時監測消防系統的運行狀態，及時發現火情信息並上傳至雲平台，智能分析火情並將報警信息推送至聯網單位及消防主管部門，實現快速判斷、決策，節省寶貴的救援時間，運用科技手段減少並避免火災損失。

是怎麼實現快速決策呢？

主要是四部分結合：在線監測+安全預警+消防建檔+在線指揮

舉個杭州的例子

杭州市餘杭區消防中隊、臨平街道、金橋街道、南苑街道的微型消防站開始使用。已接入智能煙感設備14669個，智能消火栓39個，電瓶車充電樁913個，119警情錄入145條，微型消防站安裝用戶68人。

通過智能化監測分析多渠道、多平台數據，主動發現警情及隱患，實現全局感知警情；

通過實時整合資源與警情，形成全方位的情報，通過模型預案分析實現即時聯動響應，快速准過模型預案分析實現即時聯動響應，快速准確地傳達命令，即時聯動響應；

通過交通信洞閉號智能管控為救援車輛提供信號燈彈性綠波保障，救援到達時間大大縮短，保障應急車輛埋悔優先通行。納液裂

在系統實戰中，累計發現警情5000餘起，避免4起重大財產損失。

在救護的途中，通過交通信號智能管控，平均單次節省時間達到18%，有效提升了應急時效性。