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一種存儲和可視化物聯網傳感器數據的簡單方法

2513758 2022-11-28 | pdf | 267.59KB | 次下載 | 免費

資料介紹

物聯網 (IoT) 應用程序的設計預計會生成大量數據，以將可操作的信息填充到云中。然而，對于大多數物聯網開發(fā)人員來說，將數據流式傳輸到云端并理解它需要對數據交換和分析技術有專家級的理解。物聯網 (IoT) 應用程序的設計預計會生成大量數據，以將可操作的信息填充到云中。然而，對于大多數物聯網開發(fā)人員來說，將數據流式傳輸到云端并理解它需要對數據交換和分析技術有專家級的理解。如果沒有簡單的方法來深入分析來自多個來源的實時數據流，物聯網開發(fā)人員會發(fā)現自己很難理解數據質量問題對其應用程序整體功能性能的影響。如果沒有簡單的方法來深入分析來自多個來源的實時數據流，物聯網開發(fā)人員會發(fā)現自己很難理解數據質量問題對其應用程序整體功能性能的影響。為此，為此，Initial State TechnologiesInitial State Technologies提供了一項提供了一項分析服務分析服務，開發(fā)人員可以使用該服務輕松深入了解物聯網設備數據。然后，他們可以將其轉換為可在臺式機或移動設備上訪問的有用信息。，開發(fā)人員可以使用該服務輕松深入了解物聯網設備數據。然后，他們可以將其轉換為可在臺式機或移動設備上訪問的有用信息。嵌入式分析的必要性嵌入式分析的必要性對于任何 IoT 應用程序，其用戶感興趣的產品是從連接到個人、設備或結構的傳感器節(jié)點生成的數據流中派生的可操作信息。在物聯網開發(fā)人員面臨的挑戰(zhàn)中，驗證這些數據流需要能夠可視化和測量數據本身。對于任何 IoT 應用程序，其用戶感興趣的產品是從連接到個人、設備或結構的傳感器節(jié)點生成的數據流中派生的可操作信息。在物聯網開發(fā)人員面臨的挑戰(zhàn)中，驗證這些數據流需要能夠可視化和測量數據本身。為此，IoT 應用程序開發(fā)人員可以利用越來越多的基于云的服務將原始數據轉換為所需的結果。在這些數據處理工作流中，數據分析為人類提供了一種關鍵能力，可以了解數據的性質以確保其質量并識別工作流中無法預測的有用事件或異常。為此，IoT 應用程序開發(fā)人員可以利用越來越多的基于云的服務將原始數據轉換為所需的結果。在這些數據處理工作流中，數據分析為人類提供了一種關鍵能力，可以了解數據的性質以確保其質量并識別工作流中無法預測的有用事件或異常。對于開發(fā)人員而言，物聯網數據分析帶來了一組全新的要求，超出了 Web 開發(fā)人員所熟悉的范圍。后者通常需要對大型日志文件進行離線批處理，而物聯網數據分析則將大型數據存儲庫（“大數據”）與“快速數據”相結合。為了有效，IoT 應用程序必須實時處理大量數據流以對現實世界的事件做出反應。對于開發(fā)人員而言，物聯網數據分析帶來了一組全新的要求，超出了 Web 開發(fā)人員所熟悉的范圍。后者通常需要對大型日志文件進行離線批處理，而物聯網數據分析則將大型數據存儲庫（“大數據”）與“快速數據”相結合。為了有效，IoT 應用程序必須實時處理大量數據流以對現實世界的事件做出反應。企業(yè)級概念（如 lambda 架構）和工具（如 Apache Storm 和 Spark）的出現為將數據分析構建到大規(guī)模物聯網應用程序的工作流中提供了平臺。然而，對于大多數開發(fā)組織而言，構建這些平臺和創(chuàng)建自己的數據分析解決方案所需的時間和資源充其量只是一種干擾。因此，IoT 開發(fā)人員可能會忽略數據分析，并期望數據源是“已知良好”的資源并且后端代碼會發(fā)現任何問題。企業(yè)級概念（如 lambda 架構）和工具（如 Apache Storm 和 Spark）的出現為將數據分析構建到大規(guī)模物聯網應用程序的工作流中提供了平臺。