简介：今天，首席执行官指出，要与您分享如何获取有关物联网ABB的大数据。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
1物联网
简单的理解：连接到互联网的互联网，即物联网。物联网也被称为国际传感器网络，这是计算机，互联网和移动通信网络之后的另一波信息行业。世界与手表，钥匙，汽车和建筑物一样小。只要嵌入了微型传感器芯片，它就会变得聪明，并且该对象可以自动说话。借助无线网络技术，人们可以与对象“交谈”，并且它们也可以在对象和对象之间“通信”。这是物联网。随着信息技术的发展，事物互联网行业的应用布局持续增长。例如：智能运输，环境保护，政府工作，公共安全，公共安全，ping房屋，智能火灾，智能火灾，工业监测，老年护理，个人健康，花朵种植，水系统监测，食品可追溯性等。理想是智慧地球。目前，现实生活的存在和智能城市的建设是物联网投机的概念。
2.大数据
大数据是指与真实数据收敛多种类型，大流量，大容量，高容量，高价值和快速分析速度的产品。BIG数据或大量数据或大量数据资源是指大量数据参与其中，以至于无法通过当前主流软件工具来实现，并且它在合理的时间内实现了捕获，管理，处理和组织它。
大数据的4V功能：音量，速度，品种，真实性。
也就是说：音量，多样性多样性，速度速度和真实的真实性。
（1）物联网中的数据量更大：物联网的主要特征之一是节点的质量。除了人员和服务器，项目，设备和传感网络之外，也是物联网的组成节点。数量的大小比Internet大得多；同时，物联网节点的数据生成比Internet高得多。例如，大多数传感器节点处于完整的时间工作状态，并且数据流是恒定的。
（2）物联网中数据的数据速率更高：一方面，物联网中数据的质量必须要求骨干网络收集更多数据，并且数据传输速率更高；另一方面，在许多情况下，您需要实时访问和控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的真实时间性质。
（3）物联网中的数据更加多样化：物联网涉及广泛的应用程序，从智能城市，智能运输，智能物流，商品可追溯性到智能家居，智能医疗保健，安全监控等。类别;在不同的领域和行业中，您需要面对不同类型和格式的不同类型的应用程序数据，因此物联网中的数据多样性更为突出。
（4）物联网对数据真实性的要求更高：物联网是真实的物理世界和虚拟信息世界的结合。Sex似乎尤其重要。
分析大数据
物联网传感器继续从异质设备接收来自大量连接的数据。随着网络设备数量的增加，物联网系统需要可扩展以适应数据的流入。数据并提供有价值的报告，这将为公司带来竞争优势。由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须将数据分开以充分利用数据。根据问题数据的类型，不同类型的分析类型可以被执行。更常见的是：
流分析
流分析结合了来自传感器的不可用的流数据和从研究中发现熟悉模式的存储数据。在团队跟踪和银行交易等案例中，可以对此方法进行实时分析。
地理空间分析
大数据分析方法的另一种类型是地理空间。其中，物联网传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供总体视角。世界物联网中的对象数量很大。通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储。这些数据储存器可用于促进见解。
挑战
在当前阶段，对大多数公司的获取，分析和报告数据互联网数据是强制性的。但是，由于这些技术仍处于开发阶段，这些组织都面临着很多挑战。其中一些组织是：其中的一些是：
融合的
由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接受，因此收集和集成的物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是可操作的格式，这足以确定Insights.Text挖掘和机器学习技术。从传感器中提取文本数据。但是，无法完成非文本格式的数据，例如图像和视频不能快速完成。
关于如何在物联网数据上分析大数据，在这里与您共享Anti的编辑。如果您对大数据项目有浓厚的兴趣，我希望本文可以帮助您。如果您想了解更多有关数据的信息分析师和大数据工程师，您可以单击此网站上的其他文章以进行学习。
物联网时代的大数据策略
在互联网时代，无处不在PC，PAD，智能手机和其他设备。数以千计的用户通过微博，微信，SNS，博客和其他渠道生成了大量的自我媒体数据。每个时刻都在记录丰富的用户行为信息，大量数据促进了云计算和分布式技术的开发。这些技术反过来不仅促进了网络和移动互联网的创新，而且促进了物联网的快速发展。。如果前一个人是信息生产的主要主体，则可能将来的设备将在不久的将来成为主角。该信息将通过云计算和数据挖掘等技术升华，从而为用户提供更好和亲密的服务。物联网时代将生成一种数据，应该使用哪些大数据策略？
思想策略总经理杰夫·卡普兰（Jeff Kaplan）在他的博客文章中写道：“当物联网符合大数据时”：
“您不能使用当前的策略，因为可以捕获，管理和使用的数据将更加多样化，并且用例将更富裕。附加到各种设备和对象的传感器将生成各种类型的数据。这些数据。将用于各种响应，主动或创造性的目的。IT部门的任务是与业务部门合作，充分了解物联网的用例，然后找到满足业务需求的技术。尤其是IT部门必须确定最佳分析平台和工具，以便企业用户可以获取所需的数据，分析数据的含义并迅速响应。”
Gartner的副总裁兼著名分析师Joe Skorupa认为：
“在世界范围内分发的IoT设备将生成大量的输入数据，并将所有数据传输到技术和经济上的一个位置。最近的趋势 - 集中应用程序的应用程序，以便降低成本和成本和增强安全性 - 不适合物联网。组织必须将数据设置为多个分布式的小数据中心。在此处处理。数据中心管理员需要在这些领域中部署更多的前瞻性，以满足业务发展的需求。”
帕特里克·麦克法丁（Patrick McFadin并组织数据，以及中央系统的连续数据分析和使用。
第一阶段需要确定数据创建的标准以及如何通过网络。PatrickMcFadin认为，可以通过HTTP，MQTT和COAP.HTTP通过三个常用的标准协议传递数据，但其头部包含A的头部，但是许多冗余信息，不适合相对较低的带宽。mqtt基于发行/订阅模型。新设备或服务可以很容易连接到中央系统。此外，就消息大小而言，它比HTTP轻，但缺点是它不包括加密标准。COAP适用于低功率，低功率，低功率带宽场景与MQTT的订阅模式相比，它更多地关注一个连接。
在第二阶段，有必要根据设备，网络和功耗的限制实时收集数据。同时，有必要决定如何存储数据。如果是实时收集的，则必须考虑数据库编写速度，这可能是传统数据库的挑战，但是NOSQL数据库（例如Cassandra）可以轻松地应对。
数据收集和存储完成后，以下是分析。这是整个过程的核心部分。这次，您需要考虑何时需要使用分析结果，无论您需要立即分析还是接近真实的时间，或者您只需要处理历史数据。放。
因此，所有物联网制造商是否有必要自己构建相关数据解决方案？在云计算时代，云服务提供商的资源可用于降低相关成本，尤其是对于小型公司或初创公司，这是不正确的。
迈克·卡维斯（Mike Kavis）最近在他的博客文章“物联网将完全改变您的大数据策略”中解释了他的计划。他相信：
“在物联网时代，面对PB级别的数据，企业很难以自己的努力来完成基础设施的构建。物联网生成的大量数据不仅会推动当前数据中心的根本变化，但驾驶员企业也采用了新的大数据策略。由于缺乏相关技能以及对持续增长数据的基础设施采购的需求，公司将逐渐放弃DIY模型，并使用PAAS和CUSTODY SOLUTIONS。
简而言之，物联网的价值在于数据。企业的分析速度越快，业务价值越快，开挖的业务价值就越多。云服务提供商的目的是增加数据收集的风险，通过增加相关投资，管理和复杂性，使客户可以专注于分析。”
以上是小小比分享的物联网时代大数据策略的相关内容。有关更多信息，您可以注意全球绿藤以共享更多的干货
1.谈论大数据的来源
大数据来源的问题实际上非常简单。大数据的来源无非是我们使用各种数据收集器，数据库，开源数据发布，GPS信息，网络标记（购物，搜索历史记录等），传感器收集，用户保存，用户保存结构或非结构性数据例如上传，等等。
2.谈论大数据可以带给我们什么
大数据可以带给我们什么？许多公司目前正在煎炸大数据的概念，但是其中有多少公司可以做？尚未通过严格和谨慎的数据进行分析。因此，如何谈论大数据可以为企业或个人带来便利？
大数据可以带来数据支持，精确的营销，电子商务职位储备等等。但是有时对个人用户来说很麻烦，因为您可以随时收到大量的营销文本消息和隐私敞口。此外，此外个人用户大数据的优势是，您可以快速找到所需的内容，为用户提供信息服务，获得消费者指导等等。
3.大数据如何为我们提供所需的支持？
庞大的数据要求我们执行操作，分类，分类，建模，分析和其他操作。在这些动作之后，我们开始建立数据分析的维度。通过对不同维度的分析，我们最终可以获取我们认为和信息的数据。
在项目之前的市场数据分析提供了对决策制定的支持；
目标用户组趋势分析的分析提供了产品的支持和业务支持；
通过挖掘和分析操作数据为企业提供操作数据支持；
通过分析用户行为数据，向用户提供生活信息服务数据支持和消费者指导数据支持。
4.如何通过大数据挖掘潜在价值？
模型对大数据意味着什么？这些模型包括直觉模型，物理模型，思维模型，复合模型等。我们需要考虑我们在制作数据之前需要使用什么？需要构建？然后继续根据模型与数据之间的关系来优化模型。
只有通过建立正确的模型才能更方便地进行挖掘和分析数据。
1.有效的分布公式
它必须是一个有效的分布式系统。物联网生成的数据量很大。仅在中国，就有超过5亿个智能电表。每15分钟收集每米。有一天，国家智能电表将产生超过500亿的记录。在如此大量的数据中，任何服务器都无法处理，因此必须分配处理系统并水平扩展。为了降低成本，节点的性能必须是有效的，并且需要支持数据的快速编写和快速查询。
2.实际 - 时间处理
它必须是一个真实的 - 时间处理系统。Internet大数据处理，熟悉的场景是用户肖像，推荐系统，公众舆论分析等。这些场景不需要任何真实的 - 时间性质，批处理处理。物联网场景，实时警告和决策 - 基于收集的数据制定需要控制，并且必须在几秒钟内控制延迟。如果计算不是真实的 - 物联网的商业价值会大大降低。
3.高可靠性
需要运营商的高可靠性服务。物联网系统的对接通常是生产和操作系统。如果数据处理系统降低，它将直接导致停产的生产，这将导致经济损失，并为正常提供终端消费者提供服务。例如，如果系统存在问题，则智能电表直接导致因此，数千个无法正常使用的家庭。因此，物联网大数据系统必须高可靠，必须实时支持数据，并且必须支持灾难。必须支持软件和硬件在线升级。我们必须支持在线IDC计算机房间的迁移。否则，必须中断服务。
4.有效的缓存
需要有效的缓存功能。大多数场景都需要快速获取设备的当前状态或其他信息以进行警报，大屏幕显示或其他。系统需要提供高效率机制，以允许用户获得最新的状态所有符合过滤条件的设备。
5.真实 - 时间流计算
需要实时的流流计算。各种真实 - 时间预警或预测不再基于一定阈值，而是计算一个或多个设备生成的数据流的真实时间聚集，而不仅仅是基于时间点，但基于计算的时间窗口。仅此操作，计算需求也很复杂。由于场景，应允许用户自定义功能进行计算。
6.数据订阅
需要支持与一般大数据平台相比的数据订阅，在同一数据集中通常有许多应用程序。因此，系统应提供订阅功能。只要更新新数据，就应实时提醒应用程序。还应个性化此订阅，从而允许应用程序设置过滤条件，例如平均值仅为物理金额的五分钟。
结论：以上是为您编写的主要CTO注释，内容涉及如何获取有关物联网ABB的大数据。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?