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该方案的数据流向如下：物联网平台将设备上报的数据通过规则引擎功能转发至数据接入服务（DIS）。DIS使用对象存储服务（OBS）作为中介，再将数据转储至MapReduce服务（MRS）。MRS从OBS获取用户定制的分析程序包，运行程序分析数据，并保存分析结果（可写入持久化数据库或写成文件）。数据可视化服务（DLV）读取分析结果呈现为可视化报表。实现该方案，您需要进行以下操作：在MRS中创建一个Hadoop分析集群。参考MRS的开发指南开发一个大数据分析程序，实现读取JSON格式的数据分析并处理，然后写入本地数据库或者写成文件存到OBS。程序开发完成后需打包成JAR文件并上传至OBS桶，若您没有OBS桶请创建一个。创建一条DIS通道，然后为该通道创建一个转储任务，将数据转储至MRS的集群。在设备接入服务中创建一条规则，将设备上报数据转发至DIS的通道。将上报数据的设备接入物联网平台（设备接入服务），并控制其上报数据。在MRS中创建一个作业，执行OBS桶中的大数据分析程序。在DLV中创建数据连接从MRS数据库或OBS中读取数据，再创建数据大屏将数据可视化展示。物联网大数据平台可以帮助金融行业实现智能风控。苏州奥畅物联网大数据平台销售

必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。3.需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。徐州消防物联网大数据平台 施工物联网大数据平台可以帮助电力行业实现智能电网和用电管理。

高效缓存需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的***状态。5.实时流式计算需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。6.数据订阅需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。

系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或**符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16.需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。物联网大数据平台可以帮助社交媒体行业实现用户画像和内容推荐。

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**汇总后保存，然后定期使用大数据分析平台分析**，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。设备接入服务：设备接入是华为OceanConnect物联网平台对海量设备进行联接、数据采集/转发、远程控制的云服务。可实现海量设备与云端之间双向通信连接、设备数据采集上云，支持上层应用通过调用API远程控制设备，还提供了与华为云其他云服务无缝对接的规则引擎，可应用于各种物联网场景。设备接入服务还可以搭配设备管理服务使用，可实现产品模型定义、设备生命周期可视化管理，提供强大的面向行业应用开放能力，帮助企业快速构建创新的物联网业务。物联网大数据平台可以帮助企业提升产品质量和用户满意度。南通综合能源物联网大数据平台软件开发

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近年来，企业对于大数据的搜集和运用越来越重视，大数据的运用对企业发展发挥了中重要作用。大数据是近年来备受关注的一门技术，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据的价值体现在几个方面：1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精细营销；2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。大数据发展的未来趋势预测趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。苏州奥畅物联网大数据平台销售