物联网数据分析平台介绍

系统架构

Storm

分布式系统 运维简。 高度容错

Redis


读写性能优异 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。 数据结构丰富：除了支持string类型的value外还支持string、hash、set、 sortedset、list等数据结构。

GSN
风格多样 设计流畅 异构传感器虚拟化
结构稳定 多源数据整合 灵活扩展

多种类型传感器的自适应接入
系统架构
风格多样 设计流畅 灵活扩展 结构稳定
IoT流数据处理过程
风格多样 设计流畅 灵活扩展 结构稳定
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系统演示
行业应用
物联网多源异构信息处理是物联网数据处理中间 件需要首要解决的关键问题。 本平台的中间件层通过灵活的接口设计可以解决 异构性问题。中间件层的功能主要包括数据存储( 数据库和大规模存储技术)，异构数据检索(搜索 引擎)，数据挖掘、数据安全和隐私保护等。
境获得的上下文信息。 最上层的语义数据操作服务为上层应用提供基本的调用服务操作接口。该层服务主要利用被语义 标签进行了语义标注，并与相关领域本体的数据库进行连接，形成满足特定应用所需关联关系的数 据集，从而可以满足不同的需求。在不同的应用程序中，该服务将包含语义信息的实时数据提供给 用户。使用这些信息的语义数据操作服务可以发布，存储和搜索的语义数据，甚至根据应有需求进 行动态的实时传感数据的聚合服务，这对于物联网大多数应用程序是至关重要的。 风格多样 设计流畅 灵活扩展 结构稳定

百度文库
如何收集如此类型繁多的IoT数据 如何存储体量如此巨大的IoT数据 如何在IoT大数据中找出有价值的信息 如何保证IoT大数据的分析速度 如何有效展示IoT大数据的分析结果
面临问题
多源异构传感数据 的聚集 物联网环境中大规 模数据的实时处理 跨系统的数据交互
方案架构
数据汇 入
数据展
示
数据存
储
风格多样 设计流畅
数据分 析
灵活扩展 结构稳定
中间件系统架构
面向异构数据的语义标注服务设计
中把对每种信息流的管理作为基本服 务单元。面向异构数据的语义标注服 务有四个层次的服务，数据资源服务， 数据流管理服务，语义标签服务和语
义数据操作服务，如图所示。
风格多样 设计流畅 灵活扩展 结构稳定
物联网数据分析平台解决方案
目录
1 2
面临问题 产品特点与价值 经典案例 应用行业
3
4
风格多样 设计流畅 灵活扩展 结构稳定
面临问题
大
Volume(体量)
多
Variety(类型)
Visualization
低
Value(价值)
风格多样 设计流畅 灵活扩展 结构稳定
(可视)

快
Velocity(速度)
语义标注服务
语义标记服务主要功能： 生成RDF三元组和收集用于标记的元数据。此服务从数据流管理服务中获取数据流；但这些获得 到的数据流包含了待进行标记的原始数据，首先从这些数据流获得原始传感器类型等信息用来为上
层服务 进行标注语义的标签元数据，此外用来做语义标注的元数据还来自Web资源和根据其所处环