选文｜Cathy Xi 翻译｜建曙 校对｜任然 智能电话和智能传感器不只驱动物联网和大数据的发展。更重要的是它们也将大大改善我们的医疗服务。 借助可穿戴无线传感器来采集数据，再使用智能电话作为网络数据收集中心，你就可以收集自己的健康数据，包括血氧饱和度、血糖水平、血压和心率等。 虽然我们在收集个人医疗数据方面有长足进步，但在处理这些大数据方面我们仍很不足。在如何保护个人健康数据隐私方面（不让它被卖于第三方或被黑客攻击），我们还作得非常不够。 在数据分析方面，我们所做的也少得可怜。我们储存了大量的数据，但却很少从中提取有用的信息。 一旦这些大数据经过适当地收集、整合并分析后，它可能在个人及群体层面都带来巨大变化。借助机器，我们若能从所有相关数据中发现一些以前没有任何人能发现的复杂趋势或联系，我们将可以预防很多疾病。
物联网最显著的效益，就是它能极大地扩展我们监控，并测量真实世界中发生的事情的能力。 五种大数据类型 状态数据 冷冻库中的压缩机是否正常运作?是否有一个已经停止运作了?不用担心，状态资料可以提供供货商和消费者，关于物联网的实时动态数据。 状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。 作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上，定位自己的设备。 物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈机制，在这里产品生产者可以在保有适度隐私、安全以及抽样来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。 本文作者David Friedman Ayla Networks埃拉物联联合创办人暨CEO。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。 3 工业物联网生产线的大数据应用 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。 RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。 物联网五大新兴战场 物联网正在快速发展。市场研究机构gartner曾预测，到2020年全球将拥有250亿个联网设备，并带来3000亿美元的利润。 该报告介绍了物联网的五个新兴“战场”，旨在帮助企业正确界定物联网。 消费者物联网 随着苹果、谷歌和三星等公司将业务延伸到可穿戴设备、智能家居、汽车等领域，它们将引领消费者物联网的发展。
导读：物联网大数据七大应用：1.加速产品创新、2.产品故障诊断与预测、3.工业物联网生产线的大数据应用4.工业供应链的分析与优化、5.产品销售预测与需求管理、6.产品计划与排程、7.产品质量管理与分析 物联网五大新兴战场：消费者、物联网、工业互联网、网络实时分析、自动化 全文较长，建议阅读时间4分钟。 3.工业物联网生产线的大数据应用 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。 RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。 ●物联网五大新兴战场● 物联网正在快速发展。市场研究机构gartner曾预测，到2020年全球将拥有250亿个联网设备，并带来3000亿美元的利润。
根据Gartner报告，联网的设备在2019年已经超过142亿，预计2021年将达到250亿，这是一个巨大的数量。毫无疑问，我们需要一个物联网大数据平台来处理这些联网设备产生的海量数据。 一个物联网大数据平台需要具备哪些功能？与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢？我们来仔细分析一下。 1）高效分布式 必须是高效的分布式系统。 物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。 互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。 总结 物联网大数据平台的主要功能和特点。虽然物联网大数据平台本身也在演变之中，但总的目标不会改变，那就是高效、可伸缩、实时、可靠、灵活、开放、简单、易维护。
再仔细一看，大部分物联网平台，尤其是国内的，几乎无一例外的用的是Hadoop生态搭建的，用的是互联网行业流行的大数据架构。 了解这些通用的大数据框架后，TDengine的第一反应就是，Hadoop这套体系太重，至少对于物联网大数据而言如此。 将各种物联网场景抽象出来，TDengine总结出了物联网数据的十三大特点： 1.数据是时序的，一定带有时间戳； 2.数据是结构化的； 3.数据极少有更新或删除操作； 4.数据源是唯一的； 5.相对互联网应用 总结出这些特点后，一下豁然开朗，觉得采用Hadoop这些开源软件来处理物联网数据完全是大错特错。 因此TDengine迅速定位了自己要做的产品，那就是物联网大数据平台，要把时序数据库、缓存、消息订阅、流式计算等系列功能融合在一起，一站式的解决物联网大数据问题，这样才能将系统研发、维护的复杂度与成本大幅降低
TDengine是一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。 除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。 7月12号，淘思数据创始人陶建辉对外正式宣布TDengine, 一款专为物联网定制打造的大数据平台软件，正式开源，该团队两年多的时间写下的10多万行C语言代码放在GitHuB上，分享给全球的开发者。 废话少说，上GitHub网址：https://github.com/taosdata/TDengine
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 调研数据显示，在下一阶段的新技术应用方向上，对于大数据应用，40%的企业表示热情较高，11.5%的CIO表示非常高；对物联网的应用，39.2%的企业表示倾向性较高 显然，在CIO心中对新技术也有排名，那么将希望寄托于大数据、物联网和B2B电子服务实现进一步信息化可否为企业带来新的转机呢？ 先看三大技术目前的应用现状。 应用场景缺乏，技术门槛高，大数据无法落地 1、大数据应用仍处在非常初级的阶段，就目前来看，在大数据应用的五个主要核心环节中，从数据的获取、预处理、数据存储、数据分析到数据可视化，企业CIO目前对大数据的应用主要集中在数据的预处理和存储这两个环节 能源技术滞后，物联网生不逢时 1、在物联网实践过程中，技术是第一实践路径。数据显示，55.1%的CIO关注无线通信技术，53.9%的CIO关注无线传感网络，47.2%的CIO关注网络与移动网络。 2、CIO也会遭遇物联网实践中的困难和挑战，52.8%的CIO认为能源技术滞后，47.2%的CIO认为安全解决方案缺失，而33.7%的CIO认为感知技术的缺失与阻挠了企业物联网项目的成功实践。
目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢？回答是肯定的，而且关系非常紧密，现最通俗的讲下： 1、物联网——基础中的基础 物联网，万物互联的结果，就是人和物、物和物之间产生通信和交互。 所以说，物联网是给大数据打基础。 2、大数据——基于物联网的应用，人工智能的基础 大数据的数据从何而来，就是物联网提供的。 以前是人人互联、人机互联，现在是万物互联，其数据更加庞大，因此而带来的大数据结果，将更加丰富和精确。这里也能看出，大数据就是物联网的最佳应用。 也因·大数据，物联网的价值被更大的发挥。 3、人工智能——大数据的最理想应用，反哺物联网 OK，人工智能来了，很好奇人工智能的智力从何而来？其实，就是来自于大数据。 随之而来的，就是机器人更加智能、速度敏捷、几乎零失误、几乎零误差，那是时代，极有可能的场景——人类成为机器人的仆人或宠物！！！ 总结：三者的关系就是，物联网支撑大数据，大数据支撑人工智能。
物联网与大数据 信息化时代，智慧城市的构建需要良好的技术平台为支撑。 在此，主要探讨智慧城市的两大技术架构——物联网与大数据，通过分析其发展的现状、问题，并提出相应的解决方法，为智慧城市的构建建言献策。 物联网有利于促进这一目标的达成，在公园、街道、商场等人群聚集地，物联网进行实时监测，空气污染数据通过传感设备收集、分析，为人们的户外活动提供便捷健康的指引路径，分散人群，保证道路通畅，从而降低车辆尾气排放量 如果说物联网是建构智慧城市的“血管”，大数据和分析技术则是构建智慧城市的“大脑”。如今，大数据的特点是容量大、品种多，高速度和高价值。 城市资源智能配置的“保护伞” 在物联网与大数据的技术支撑下，构建智慧化的城市电力系统，对实现城市资源的智能化配置起着举足轻重的作用。笔者认为，我们需要为其插上“智力的翅膀”——清洁能源与智能电网。
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 ? ---- 一、通信行业数据动态 1 5G+物联网+大数据，提升城市“智慧”。 中兴通讯认为，如果大数据是智慧城市的“智慧大脑”，那么摄像头等各种物联网传感器就是智慧城市的“神经末梢”，利用5G及各类物联网技术，构建网络化、可视化、精细化的城市物联网，将是提升城市智慧度的重中之重。 【新浪科技】 四、医疗健康数据动态 1 健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化。 为顺应新兴信息技术发展，规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用，2016年6月24日，国务院办公厅发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，其中明确指出，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局 ，夯实健康医疗大数据应用基础、深化健康医疗大数据应用、规范和推动“互联网+健康医疗”服务、加强健康医疗大数据保障体系建设。
但他对高科技并不陌生，今年，得益于一系列大数据技术，圣诞老人终于调整了送礼方式，以提高效率，完善客户服务。Mixpanel用事实证明，数据分析现在可以知道我们何时打开圣诞礼物。 大数据分析将允许圣诞老人挤出更多的时间在本地购物中心与消费者合影，同时减少乘雪橇在全世界漫无目乱跑的时间。毕竟，曾出现过圣诞老人的驯鹿撞倒一位婆婆的不愉快插曲。 它们将在互联网和社交媒体上挖掘数据，找出之前对圣诞老人不满的人，争取这一次让他们满意。 随着物联网的普及，今年圣诞老人派发礼物将不再采取“发后即忘”(fire-and-forget)的模式。 可以想象，在今年的圣诞礼物中，很大一部分比例将是移动设备、可穿戴设备，以及其他一系列电器。这些设备都能接入互联网，并发送电子信号。 这样，圣诞老人就可以实时追踪其派发的礼物，看看收到这些礼物后，哪些人高兴，哪些人失望。掌握这些信息可以进一步完善礼物派发，争取让每人都得到想要的礼物。 当你真正开始利用大数据，其可能性是无穷的。
作者 | 陶建辉 转载自爱倒腾的程序员（ID: taosdata） 导读：7月12日，涛思数据的TDengine物联网大数据平台宣布正式开源。 涛思数据希望尽最大努力打造开发者社区，维护这个开源的商业模式，他们相信不将最核心的代码开源，任何软件都将无法赢得市场，希望与众多的开发者通过技术创新为物联网、工业互联网等行业提供全栈、高性能、低成本的大数据平台 两天前7月12号，我对外正式宣布TDengine, 一款专为物联网定制打造的大数据平台软件，正式开源，将我和涛思数据团队两年多的时间写下的10多万行C语言代码放在GitHuB上，分享给全球的开发者。 怎么让物联网、车联网、工业互联网等行业普遍采用的Hadoop一套大数据处理体系被尽快淘汰掉？作为一个基础软件，一个中间件产品，怎么能在全球范围推广，而不是仅在中国自吹自擂？我自然想到了开源。 TDengine是我这一风格的延续，没有采用任何第三方组件，1.5M的安装包就将一个物联网大数据平台搞定，从下载、安装到运行，不会超过5秒钟。
在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。 在工业物联网环境监控方向，由于工业上面的要求，需要将工况数据存储起来。举例客户每个厂区具有20000个监测点，500毫秒一个采集周期，一共20个厂区。这样算起来一年将产生惊人的26万亿个数据点。 这些数据不只是要实时生成，写入存储；还要支持快速查询，做可视化的展示，帮助管理者分析决策；并且也能够用来做大数据分析，发现深层次的问题，帮助企业节能减排，增加效益。 最终客户采用了influxDB时序数据库方案，帮助他解决了难题。 在互联网场景中，也有大量的时序数据产生。 举个例子，为了保障用户的使用体验，将用户的每次网络卡顿、网络延迟都会记录到百度天工的时序数据库。由时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析，尽早的发现、解决问题，保证用户的使用体验。
工业物联网（IIOT，Industrial Internet of Things）正成为社会中的技术趋势与核心业务。 当前，技术创新在大数据、预测分析和云计算等领域的发展，使得人们可以大规模地集成与分析大量的设备数据，同时对这些数据执行一系列分析以及业务处理流程。 我们的终极目标就是能够创建数据驱动（Data-driven）的企业业务应用。 数据框架综述 IIoT 实现的首要需求就是支持事物本身或设备层（Device layer）的互联互通。 这些网络协议包括以太网、Wi-Fi，以及蜂窝（Cellular），它们都可以直接连接到互联网。其他需要网关设备连接的协议包括了蓝牙、RFID、NFC，以及 Zigbee 等等。 数据层与中间件层 IIoT 架构建议使用具有原生消息中间件（MOM，Message-oriented middleware）能力的大数据平台来摄取设备网格中的数据。
本期将为你盘点工业物联网与大数据分析应用的四个重点。 ? 1.我们不要太早地去设定框架 当企业在考虑采用工业物联网（IIoT）链接与工业大数据分析的时候，最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。 换句话来讲，就是工业物联网与大数据的结合没有固定的模式，没有固定的架构，可是，我们今天却给出了太多的框架。 而另外一种尝试就是从外源数据层，数据也同时通过企业各种门户流向的工业物联网的云端。 工业物联网平台引起无数供应商的关注是因为工业物联网平台的构成自身就是一个多元化的整合以及不同元素之间相互探索的平台。
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