三大方法教你采用物联网的数据流技术

发布时间：2022-06-14 16:41:51 所属栏目：交互来源：互联网

导读：物联网（IoT）是技术市场上增长比较快的市场之一。合并和分析设备数据的能力既是福也是祸。数据格式以迭代速度变化，并且数据量在不断增长，而且看不到尽头。如今，随着这个市场的成熟并发现流数据的更广泛的应用和接受，业务和技术要求正在不断扩大。数据

　　物联网（IoT）是技术市场上增长比较快的市场之一。合并和分析设备数据的能力既是福也是祸。数据格式以迭代速度变化，并且数据量在不断增长，而且看不到尽头。

　　
　　如今，随着这个市场的成熟并发现流数据的更广泛的应用和接受，业务和技术要求正在不断扩大。数据流至少必须：

　　提供实时分析。

　　包括集成的数据管理，包括数据沿袭。

　　根据数据提供实时操作。

　　执行实时异常检测。

　　支持所有类型的数据，包括有序和无序数据集。

　　随流数据一起携带重要的标记信息。

　　支持独立的数据区域设置。

　　嵌入数据安全性。

　　提供附加功能。

　　需要速度和吞吐量。

　　上面的要求是流技术的基础。除了这些明显的要求之外，我还建议了三个技巧来帮助您采用流技术：

　　1.为决策而构建。传统上，分析是一种后处理功能，但在流技术领域却并非如此。流将分析范围扩展到在关键时刻提供关键数据。相反，流的分析模型依赖于问题确定和行动。这意味着流分析可以触发警报，协调呼叫并将实时数据提供给旧版应用程序以立即改善业务。

　　为了使所有这些工作正常进行，流必须支持从GPU到CPU的最新计算模型，尤其是考虑到越来越需要在物理上更接近执行工作的地方进行工作。最后，随着计算和存储变得更加专业化，将需要流技术来支持专注于查询或推理的参考体系结构，该体系结构由用于高级分析的API和过程组成。

　　2.了解您的业务案例。传统上，我们将数据带回中央数据仓库或一系列数据湖，然后在其中进行分析。创建了许多技术来支持这种结构，包括Hadoop，数据多维数据集解决方案和多维数据库。物联网和流媒体解决方案的出现彻底改变了这种范例。如今，边缘应用程序是围绕推理模型构建的，从而允许逻辑工作更靠近生成数据的位置进行。不再需要将数据回传到中央存储库或云。可以实时扫描IoT数据以确定异常或提供数据趋势。噪声数据可以本地存储，也可以在源头删除，这代表着网络，计算和存储量的大幅减少。

　　
　　3.对现实世界的支持。流技术必须支持简化编程的配置，并且必须高度适应多种环境。如今，支持无序数据处理的能力已成为常态。但是，对支持流中的有序数据的要求日益严格。对于机器学习和AI模型，这至关重要。流平台中必须有顺序处理流。知道并支持有序流可以提高建模的准确性，并且可以大大改善问题确定性，并可以对可预测的数据排序进行有力的控制。

　　最重要的是，数据流代表了跨云、混合云和边缘计算等复杂环境的数据融合中的下一个重大飞跃。数据流今天就在这里，随着物联网的出现，它们是未来的浪潮。
　　

（编辑：应用网_丽江站长网）

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