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大數據和物聯網之間該如何進行融合

時間:2020-06-19來源:本站原創
  物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人之间快速增长。据《福布斯》预测,到2025年,生成的数据量将增加到175 zettabytes。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大影响。

  考慮到每秒從IoT傳感器收集的數據量,必須配備先進的分析系統來有效地收集和利用數據。這些系統應該能夠發現關聯並揭示趨勢,以便企業可以評估可行的見解,然後可以將其用于提高業務能力。
  由于物聯網設備從其傳感器收集大量結構化和非結構化數據,因此在實時處理和描繪這些數據方面將面臨挑戰。這就是大數據的作用變得明顯的地方。
  分析大數據
  物聯網傳感器持續接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著聯網設備數量的增加,物聯網系統需要具有可伸縮性,以適應數據的流入。分析系統處理這些數據並提供有價值的報告,這將使企業具有競爭優勢。由于數據是基于其類型挖掘的,因此必須對數據進行分岔以充分利用數據。根據問題數據的類型,可以進行不同類型的分析。比較常見的有:
  (1) 流分析(Streaming Analytics)
  流分析結合了來自傳感器的未排序的流數據和來自研究的存儲數據,以發現熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。
  (2) 地理空间分析(Geospatial Analytics)

  另一類大數據分析方法是地理空間,其中IoT傳感器數據和傳感器的物理位置的組合可以爲預測分析提供整體視角。物聯網世界中的對象數量衆多,其通過無線網絡發送數據的能力有助于獲得詳細的數據轉儲,這些數據轉儲可用于促進洞察。



  我們目前所處的階段是,獲取、分析和報告物聯網數據是大多數企業的必修課。然而,由于這些技術仍處于發展階段,這些組織面臨著相當多的挑戰。其中最重要的便是隱私問題。
  物聯網系統通常具有敏感信息,需要加以保護以免受外部幹擾。不斷湧入的數據難以保護數據的每個部分並進行分析。這些系統由于容量有限而依賴于第三方基礎結構,這將增加安全風險。
  针对此,计讯物联工业网关集数据通信、传输、采集与一体,可接入多种感知设备,做到不同设备协议的转换。同时支持IPsec 、L2TP、PPTP、GRE以及l2tp over Ipsec等主流协议;支持运营商APN专网接入并指定IP,享受金融级数据安全标准,保障隐私数据安全。

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