物联网综合实训教案

一、任务描述 系统管理门户软件是一个由底层硬件上传的数据和上位机根据底层硬件上
传的数据进行计算的数据综合集成的统一体，基于网页浏览器端口，针对用户 对太阳能电板监测软件的需求，来实现基于物联网的太阳能光伏组件监测软件 的开发建设。
二、需求分析 系统管理门户功能主要为数据显示及数据分析，其中数据显示功能包括当 日、当月、当年、总发电量，历史数据记录，日志记录，故障信息，日、月、 年度报表，气象数据显示等；数据分析功能包括发电效率分析，系统、设备性 能分析，累计系统收益，累计节能减排，系统性能对比等。
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1.1.1 大数据的由来
•一般而言，大家比较认可关于大数据的4V说法。大数据的4个“V”，或者说是 大数据的四个特点，包含四个层面： • 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； • 第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等 等。 • 第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可 能有用的数据仅仅有一两秒。 • 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着 本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
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联1.2.1 从数据到智慧
• 1Byte(B) 母
相当于一个英文字
• 1Kilobyte(KB)=1024B（千）相当于一 则短篇故事的内容
• 1Megabyte(MB)=1024KB（兆）相当 于一则短篇小说的文字内容
• 1Gigabyte(GB)=1024MB（吉）相当 战略性信息产业教育服务提供商
• 质量涌现。大数据中的成员小数据可能有质量问题（不可信的数据）， 如缺少、冗余、垃圾数据的存在，但不影响大数据的质量（可信的数 据）。
• 安全涌现。大数据中的成员小数据可能不涉及安全问题（不带密级的 数据），但如果将这些小数据放在一起变成大数据之后，很可能影响 到机构信息安全、社会稳定甚至国家安全（带密级的数据）。
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1.1.2 大数据的特点
•
舍恩伯格的《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视
为大数据领域中的领军人物。在舍恩伯格看来，大数据一共具有三个特征：
• （1）全样而非抽样；但有了云计算和数据仓库以后，获取足够大的样本数据
乃至全体数据，就变得非常容易了。
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1.1.3 大数据的奥秘
• “大数据”的奥秘不在于它的“大”，而在于“新数据与传统 知识之间的”矛盾日益突出。大数据并不等同于“小数据的集 合”。从小数据到大数据中出现了“涌现现象”，“涌现”才 是大数据的本质特征。
• 所谓涌现（Emergence）是指系统大于元素之和，或者说系统 在跨越层次时，出现了新的质
《物联网工程技术综合实训教程》
目录 1 物联网项目规划与实施
2 系统感知层设计
3
系统传输层设计
4 系统应用层设计
任务分析
基于物联网的太阳能光伏组件监控系统的应用层管理门户是一个光 伏系统管理平台，以下简称为系统管理门户，它需要实现实时数据可视 化及历史数据的存储分析。在该系统管理门户中，需对数据采集器传输 来的数据进行分析处理，提供丰富的图表显示，以让用户能够快速掌握 电站的运行状况，同时，管理门户提供各种自定义报警，让用户第一时 间发现及定位故障点。用户可以从任何地点通过系统管理门户查询系统 运行状态、对采集数据进行分析及对电站进行管理。
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1.1.3 大数据的奥秘
• 价值涌现。大数据中的某个成员小数据可能没有什么价值，但由这些 小数据组成的大数据会很用价值。
• 隐私涌现。大数据中的成员小数据可能不涉及隐私（非敏感数据）， 但由这些小数据组成的大数据可能严重威胁个人隐私（敏感数据）。
刘伟
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1
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1.2.2 结构化与非结构化数据
• 从数据格式的角度对数据加以区分的
• 1、结构化数据
•
一般是指可以存储在数据库中，用二维表结构来逻辑表达实现的
数据。
表 1-1 结构化数据示例
客户号
客户姓名 商品单价 商品名称 商品数量
2019111001
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1.2.1 从数据到智慧
• DIKW模型（Data to Information to Knowledge to Wisdom Model）是一个可以帮助我们理解数据（Data）、信息 （Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）之间关 系的模型，它向我们展现了数据是如何一步步转化为信息、知识、乃 至智慧的。
任务一 系统设计
一、系统目标 根据需求分析的描述及于系统用户的沟通，现制定系统实现目标如下： （一）统一规划 （二）实用性和易用性原则 （三）经济性原则 （四）安全性原则 （五）循序渐进原则
1.1.2 大数据的特点
•大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术 行业的流行词汇。人类社会的数据产生方式大致经历了3 个阶段，而正是数据产生方式的巨大变化才最终导致大数 据的产生。 • 1、运营式系统阶段。 • 2、用户原创内容阶段。 • 3、感知式系统阶段。 • 简单来说，数据产生经历了被动、主动和自动三个 阶段。这些被动、主动和自动的数据共同构成了大数据的 数据来源，但其中自动式的数据才是大数据产生的最根本 原因。
• （2）效率而非精确；但在样本=总体的大数据时代，“快速获得一个大概的
轮廓和发展脉络，就要比严格的精确性要重要得多”。
• （3）相关而非因果。舍恩伯格认为，大数据时代只需要知道是什么，而无需
知道为什么，就像亚马逊推荐算法一样，知道喜欢A的人很可能喜欢B但却不
知道其中的原因。
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