通用物联网大数据平台开发（通用物联网大数据平台开发方案）

本篇文章给大家谈谈通用物联网大数据平台开发，以及通用物联网大数据平台开发方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享通用物联网大数据平台开发的知识，其中也会对通用物联网大数据平台开发方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、开源库分享--为物联网（IoT）设计和优化的开源大数据
• 2、物联网大数据有哪些特征
• 3、如何开发物联网应用程序
• 4、大数据开发前景如何？
• 5、如何选择现有开源物联网IoT使能平台
• 6、物联网时代有很多岗位，数据开发工程师是做什么的？

开源库分享--为物联网（IoT）设计和优化的开源大数据

一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量

定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件，大幅降低应用开发和维护成本。

无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell/Python/R/Matlab随时进行。

不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。后续还将支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也将无缝连接。

你知道哪些好用的开源的物联网大数据处理方式，欢迎评论分享，共同探讨学习

物联网大数据有哪些特征

1.高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大通用物联网大数据平台开发，仅中国而言通用物联网大数据平台开发，就有5亿多台智能电表通用物联网大数据平台开发，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2.实时处理
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.高可靠性
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。
4.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通用物联网大数据平台开发他信息，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最新状态。
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。
7.和历史数据处理合二为一
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。
8.数据持续稳定写入
需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9.数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10.支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频操作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计操作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11.即席分析和查询
需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。
12.灵活数据管理策略
需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13.开放的系统
必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。
14.支持异构环境
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.支持边云协同
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，或仅仅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。

如何开发物联网应用程序

物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。

首先物联网终端设备数量比手机大得多，而且本身没有显示界面，通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器（直接连入互联网或者通过网关设备），也就是说在物联网大数据汇聚的前端，数据的汇入是自动化进行的，应用开发的重点是后端的汇聚层。

物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统（通常运行于数据中心），来管理物联网设备（包括固件升级等）、网络、处理海量数据，并提供给用户。

在设备层、汇聚层之外，物联网应用还需要一个分析层，负责处理物联网设备产生的大数据。

最后，是最终用户层，负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中，这个层面的开发，可以是移动web网站也可以是一个手机APP。

由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善，实际上今天的物联网应用开发，主要指的是分析层和用户层这两个层面，换而言之，未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。

实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台，例如Xively、Mnubo、Bug Labs和ThingWorx等，这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。

大数据开发前景如何？

1、大数据行业发展前景光明，在未来大数据将成为整个社会及全行shu业发展的基石。2、目前国内大数据人才量仅50万，未来3-5年人才缺口将超百万。3、2019年一线城市大数据开发岗位薪资15-20K。4、大数据与人工智能、物联网、云计算的对接愈加紧密，而且，大数据正在和各个行业相互对接，其应用将逐步拓展到城市建设、工业制造、农业、旅游业等各个方面，未来的就业岗位将持续增加。

如何选择现有开源物联网IoT使能平台

物联网有四层平台：设备连接平台、设备管理平台、应用分析平台、应用开发平台，提供Paas服务。这都是使能平台。选择现有的IOT使能平台可以通过平台开发厂商的影响力、成功案例、全球通用性、服务持续提供能力、开发水平、方案解决能力等多方面综合考虑。
一、 提供统一的终端接入
通过使能平台，为不同业务类型的所有物联网应用终端提供统一的数据接入方案，极大降低了终端接入的难度和成本。终端数据接入支持多种通讯设备、通讯协议，对接收到的数据进行辨识、分发以及报警分析等预处理。
二、 提供统一的应用基础运行平台
物联网应用软件与传统的应用软件应用相比，有底层终端类型及数量多、行业应用复杂的特点，各种行业终端数量规模通过一定的发展往往能达到百万甚至更高级别，要求使能平台能维护大量共享数据和控制数据，提供物联网应用的统一运行环境，从概念、技术、方法与机制等多个方面无缝集成数据的实时处理与历史记录，实现数据的高时效调度与处理，并保证数据的一致性，以便能够支撑所有连接终端所需要呈现的各种应用。
三、 提供统一的安全认证
以用户信息、系统权限为核心，集成各业务系统的认证信息，提供一个高度集成且统一的认证平台。
四、 统一的数据管理及数据交换
不同种类及数终端的海量数据在平台上得以集中管理并且提供统一的数据交换功能，通过平台连接各种业务相关的异构系统、应用以及数据源，满足重要系统之间无缝共享和交换数据的需要。彻底解决了由于业务不同、应用不同、系统不同所导致的信息孤岛问题，数据平台的统一性让大数据分析成为可能，让更多的应用能够因数据的开发性得以实现。
五、 提供统一的门户支撑
提供一个灵活、规范的信息组织管理平台和全网范围的网络协作环境，实现集成的信息采集、内容管理、信息搜索，能够直接组织各类共享信息和内部业务基础信息，面向不同使用对象，通过门户技术实现个性化服务，实现信息整合应用。
六、 提供多种业务基础构件
为各行业应用业务提供开发辅助工具、快速定制、地理信息服务、权限管理、数据展现及挖掘等多种平台支撑服务。通过这些基础构件，实现系统的松散耦合，提高系统的灵活性和可扩展性，保障快速开发、降低运营维护成本。

物联网时代有很多岗位，数据开发工程师是做什么的？

物联网简单的说就是物物相连的网络通用物联网大数据平台开发，通过物联网能够构建出一个万物互联的世界，而万物互联的世界必然会带来万物智能，从这个角度来看，物联网的发展空间还是非常广阔的。

物联网通常分为四个层次，分别是设备、网络、平台和应用。设备往往是物联网设计的第一步，不同的设备具备不同的功能，比如大量的传感器设备能够获取各种环境参数，对于一些工业生产环境来说，这些传感器还是非常重要的。传感器设备往往需要通过网关把数据发送到物联网平台，物联网平台根据传感器发回来的数据进行针对性的分析和判断，以便于决策是否进行相应的调整，而这正是大数据和人工智能所要关心的事情。从这个角度来看，物联网、大数据和人工智能的关系是非常密切的。

当前互联网正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网需要综合采用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术来赋能传统行业。物联网是产业互联网相关技术的基础，因为没有物联网就没有大数据，更谈不上智能化，所以物联网建设通常是产业互联网建设的排头兵。从这个角度来看，未来学习物联网相关技术是不错的选择，会有众多的发展机会。

物联网平台的解决方案是比较复杂的，目前物联网平台的研发依然处在未完全成熟的阶段，大量的技术标准还有待建立和完善，相信随着5G标准的落地，会进一步促进物联网平台标准化的建设。

什么是物联网，发展趋势怎样。学习物联网有前途吗通用物联网大数据平台开发？去年我应邀参加了上海物联网培训会，认识了物联网，并与我们陕西杨凌祥荷牌有机富硒农业专业研发有机富硒农业番茄，黄瓜，甜椒，马铃薯，红薯，猕猴桃，葡萄，苹果与上海合其家物联网公司董事长林总进行现场演讲与沟通。互联网是由美国制定的技术标准，而物联网是由中国制定技术标准的。通过物联网学习，认识了物联网公司各界朋友，今后物联网区块链将是我国重奌发展的方向，万物相连，物联网是未来信息技术发展的方向。也是信息技术一场革命。物联网是我国信息技术的发展方向。

关于通用物联网大数据平台开发和通用物联网大数据平台开发方案的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 通用物联网大数据平台开发的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于通用物联网大数据平台开发方案、通用物联网大数据平台开发的信息别忘了在本站进行查找喔。

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