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數(shù)據(jù)分析增加了對物聯(lián)網(wǎng)的洞察力

麥特拉布 ? 來源:M. Tim Jones ? 作者:M. Tim Jones ? 2023-01-03 09:45 ? 次閱讀
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就聯(lián)網(wǎng)設(shè)備而言,物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備現(xiàn)在的數(shù)量已經(jīng)超過手機(jī)。這些設(shè)備中有許多都依賴 Wi-Fi 連接,但大多數(shù)都包括互聯(lián)網(wǎng)連接,能夠與可信賴的合作伙伴共享數(shù)據(jù)和使用信息。

什么是物聯(lián)網(wǎng)分析?

在物聯(lián)網(wǎng)分析中,數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用于從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù),以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中可用的價(jià)值和好處。這是一個(gè)相當(dāng)籠統(tǒng)的描述,但價(jià)值和好處與 IoT 應(yīng)用程序本身一樣多種多樣。

讓我們首先探討物聯(lián)網(wǎng)分析的一些用例及其帶來的價(jià)值,然后探討分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的一些選項(xiàng)。

物聯(lián)網(wǎng)分析用例

分析可以直接應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),以造福客戶或幫助優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)產(chǎn)品??紤]一個(gè)測量家庭用水量的智能儀表物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)??梢愿鶕?jù)他們的城市和社區(qū)平均值分析數(shù)據(jù),以確定房屋的使用率是否高于平均水平,以及房屋中是否可能存在漏水情況。這種使用模型使客戶受益。

現(xiàn)在考慮記錄使用數(shù)據(jù)的商用濃縮咖啡機(jī)。這些數(shù)據(jù)可以幫助識別機(jī)器的使用模型,這些機(jī)器是頻繁使用還是不經(jīng)常使用;該分析有助于未來的機(jī)器設(shè)計(jì)。這個(gè)用例代表了對營銷和設(shè)計(jì)有利于業(yè)務(wù)的可操作反饋。

這些分析用例相對微不足道,但與這些傳感器和系統(tǒng)的連接為客戶和企業(yè)等提供了全面的好處。

大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)

隨著大數(shù)據(jù)變成巨大的數(shù)據(jù),必須對其進(jìn)行分析,并且需要在設(shè)計(jì)時(shí)考慮可擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

Apache Hadoop 是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),專為可擴(kuò)展性而設(shè)計(jì)。您可以在處理計(jì)算和存儲的單個(gè)節(jié)點(diǎn)(計(jì)算機(jī))中運(yùn)行 Hadoop,或者將其擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)以進(jìn)行大規(guī)模處理。Hadoop 旨在擴(kuò)展更大的數(shù)據(jù)集,同時(shí)考慮到并行化。

Apache Spark 是另一個(gè)專注于內(nèi)存數(shù)據(jù)處理的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。出于這個(gè)原因,它具有更高的性能,但可能會溢出到不適合內(nèi)存的分區(qū)的存儲中。

Hadoop 和 Spark 都是物聯(lián)網(wǎng)處理應(yīng)用程序的實(shí)際平臺。有些人甚至著眼于邊緣分析,使用 Hadoop 和 Spark 在源頭處理數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)分析系統(tǒng)

您可以找到來自許多主要公司的預(yù)打包分析平臺,包括 IBM、Intel? 、 Microsoft 和 Amazon。這些系統(tǒng)涵蓋數(shù)據(jù)攝取、存儲和分析。這些解決方案提供端到端的數(shù)據(jù)管理和分析,包括收集、處理/分析、可視化和邊緣設(shè)備管理。該領(lǐng)域的其他解決方案包括 Hivemind、DeviceHive 和 Splunk。

數(shù)據(jù)專用平臺

根據(jù)您正在處理的數(shù)據(jù)類型,某些存儲方法和處理方法可能更適合。例如,如果您正在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),存儲解決方案可以專注于數(shù)據(jù)。CrateDB 是一種分布式結(jié)構(gòu)化查詢語言數(shù)據(jù)庫,可以擴(kuò)展、自我修復(fù)和處理來自許多不同傳感器的 TB 級時(shí)間序列數(shù)據(jù)。MongoDB和Apache Cassandra也可以作為時(shí)序數(shù)據(jù)存儲的核心。

結(jié)論

無論您是想借助 Apache 開源元素構(gòu)建自己的 IoT 分析解決方案,還是使用基于云的服務(wù),都可以使用各種解決方案來幫助您深入了解數(shù)據(jù)。

M. Tim Jones 是一位資深的嵌入式固件架構(gòu)師,擁有超過 30 年的架構(gòu)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。Tim 是多本書籍和多篇文章的作者,涉及軟件和固件開發(fā)領(lǐng)域。他的工程背景從地球同步航天器的內(nèi)核開發(fā)到嵌入式系統(tǒng)架構(gòu)和協(xié)議開發(fā)。

審核編輯黃宇

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