物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。 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。 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。 物联网数据像日志数据，几乎没有更新操作的可能，那数据库中的事务处理的实现就完全多余； 数据是时序的，时间戳自然可以作为主键，根本不需要复杂的索引结构； 物联网数据是结构化的，像HBase、Cassandra
专家们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。 工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。 静态属性不受生产过程的影响，并在生产流程开始之前已经确定，是车间现场管理中的常量数据，但这些数据并非永远固定不变，它们可在生产过程结束后由用户进行调整；动态数据是一直处于变化中的数据，车间物联网数据大多属于动态数据 物联数据的管理技术 车间物联网是一种典型的复杂信息系统，涉及数据管理的各个方面，主要包括：数据质量控制、数据融合与集成、复杂事件处理、数据存储与处理，以及安全访问控制等。 复杂事件处理：在典型的物联网应用中，上层系统负责监测各个物体的状态和行为，并控制其按照既定的程序作出智能反应并完成相应行为。物体的行为通常以事件形式表达。
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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。
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。 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。 公共和私营部门对新的业务的洞察、决策以及扩大管理范围都是基于网络数据的分析。 机遇与挑战相辅相成，大数据如火如荼发展的同时也面临着数据泄露和损坏等挑战。随着城市化的发展，数据正以指数递增，但信息处理方法的改进相对缓慢。
仪表板：仪表板包含在遥控器中，它允许实体控制和管理物联网生态系统。 image.png 图1：物联网生态系统 什么是大数据？ 大数据是指大量的结构化数据和非结构化数据。 只有大数据技术和框架才能处理这样庞大的数据量，这些数据量可以传输各种类型的信息。物联网的数量增长越多，就需要更多的大数据技术。在这个领域内，机构需要将重点转移到实时易于访问的丰富数据上。 现有的大数据技术可以有效利用传入的传感器数据，将其存储起来，并使用人工智能进行高效分析。实际上，对于物联网处理，大数据是燃料而人工智能是大脑。 物联网大数据的一般体系结构 上下文数据层：这将收集用于后续IoT数据处理的外部非IoT数据作为额外的上下文/元数据，例如开始/停止数据馈送。 物联网服务层：处理设备之间的交互以从物联网设备收集数据并向其发送控制命令。双向通信由该层处理。 数据/协议中介：它负责在数据在其被数据和控制层发布前将数据保存在协调的数据实体中。
大数据 大数据作为一个术语和一个领域，已经存在了一段时间。它涉及到我们研究、分析和处理数据集的方式，这些数据集太大，传统的数据处理软件无法处理。 物联网与通信数据流 物联网的世界涉及到小工具、设备、可穿戴设备和机器的开发，这些设备可以相互连接并相互通信数据。由于不再只有人类与创造数据的技术交互，我们现在可以开始看到数据是如何变得更大的。 千兆字节和万亿字节的信息将以惊人的速度在设备之间穿梭，大数据技术将更加努力地存储、处理和从收集到的、但往往是非结构化的感官信息中获取价值。 最终，寻求将物联网应用到产品中的企业也在寻求更高的利润、更高的生产率、更高的效率和更低的成本。大数据技术的发展有利于物联网公司，两者都寻求制定战略，我们看到和利用数据集的方式。 大数据和物联网如何连接 芯片、传感器和互联网。没有这三样必需品，产品就无法接入物联网。
工业企业的物联网，就是将人和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策，数据的分析和优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点，物联网在工业中要很多种应用方式，如物流仓储 摄图网_500748889_banner.jpg 1.物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者制造物联，通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源 “人”、“机”、“料”、“法”、“环”等信息链接起来，从而对五大制造资源智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，从而满足企业智慧调度、环境监测等方面的管理要求 2.物联数据的管理技术 车间物联网是一种典型的复杂信息系统 ，涉及数据管理的各个方面。 主要包括：数据质量控制、数据融合与集成、复杂事件处理、数据储存与处理，以及安全访问控制等。
美国PC Magazine总编辑柯斯塔今天表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。 柯斯塔指出，他认为大数据未来应用有七大趋势。 第一个趋势是物联网，现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。 第二个趋势是智慧城市，这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。 第七项趋势是数字汇流，他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析
由于物联网设备从其传感器收集大量结构化和非结构化数据，因此在实时处理和描绘这些数据方面将面临挑战。这就是大数据的作用变得明显的地方。据Gartner称，大数据分析的三个主要方面是数据量、速度和多样性。 大数据处理大量信息的潜力是其主要优势之一。大数据与物联网的关系是一种共生关系，在这种共生关系中，无缝的物联网连接以及随之而来的大数据采集和分析可以帮助企业对未来的发展有更高的认识。 分析大数据 物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。 物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。 挑战 我们目前所处的阶段是，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。 然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是： 1）集成 由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。
，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。 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，大数据分析有以下七大应用 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。 例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
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。 如上所述的设备可以直接连接到数据摄取层，但最好是通过网关（可执行一系列的边缘处理）进行连接。从商业角度来看，这是很重要的。 为 IIoT 推荐 大数据 / NoSQL 主导的数据架构的原因很简单。这些系统提供了 Schema on Read（读时模式），这是一种创新的数据处理技术。
近日，根据GigaOM的报道，阿拉巴马州亨兹维尔市的一家传感器网络公司开发出一个基于传感器的物联网+大数据+云计算平台——Synapse Wireless（神经元无线网络），该解决方案主要面向医疗行业客户 Netflix在亚马逊上搭建的机器学习数据处理平台架构（在线、近线、离线数据处理） 于是Synapse wireless开始寻求web解决方案，据Synapse云平台的开发负责人Bryan Stone介绍 ，Synapse过去依赖嵌入式处理器和服务器端应用，如今已经开始开发云计算平台处理和分析来自多个应用（和客户）的数据。 正如亚马逊云计算AWS首席数据科学家Matt Wood所言，大数据和云计算是天作之合，云计算平台的海量低成本的数据存储与处理资源为大数据分享提供了可能。 最终Synapse的架构与很多大数据技术领先的互联网企业的架构非常类似（上图）：Storm负责流处理/实时处理，hadoop负责批处理/离线处理，Cassandra负责低延迟数据存储，而Kafka负责分布式消息队列
从消费科技巨头苹果和谷歌，到大数据分析公司，到EHR（electronic health record，电子健康记录）厂商，到使用家庭办公室和咖啡厅的微小型初创企业，每个人似乎都在提供新颖靓丽的物联网技术 不幸的是，许多医疗相关的物联网技术尚未实现所有它希望达到的目标。 供应商仍然在初级阶段，努力开拓收集，汇总和分析大数据所需的基本医疗数据互操作的途径。 如何能让供应商、开发商、消费者和数据专家携起手来，共同创造一个有意义、有魅力、有效率的慢性病管理环境，并充分利用电子病历和物联网以达到最佳效果？ ◆ ◆ ◆ 奠定大数据分析的基础工作 ? Jonash说，物联网时代只有少数的产品能真正地吸引客户，持续使用。 Jonash指出，一些公司在数据记录和使用上做的很好。 但是医疗人员并不一定都很愿意投入时间、精力和技术来发展物联网思维，除非数字驱动的慢性病管理能变得更棒。 要做到这一点，医疗行业必须继续同时进行多项重大改革。
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。 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，大数据分析有以下七大应用 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。 例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
物联网是连接 “物品” 的巨大网络。这关系是在人与人、人与事、物与物之间。因此，影响物联网最大的因素之一就是数据：数据量、数据的管理和使用，如图11.2 所示。 三、HADOOP Hadoop 是一个强大的开放架构，它几乎是由整个大数据堆中许多不同的技术所组成，借着利用正在使用的几个组织，并透过物联网（IoT）来收集分析和处理数据。 对于物联网（IoT）收集非结构化数据，这仅仅成功了一半，另一半处理批量，是使用 Hadoop 分析数据。 物联网的成功或失败取决于大数据，随着企业步入物联网的世界里，物联网与大数据之间的共生关系被广泛利用在盈利的业务决策上。物联网大部分是关于数据而不是设备中的数据。 大数据和物联网就像是战略合作伙伴，因为它们不只是从物联网收集数据，还必须进行处理和分析，以争取改善业务营运。因数据的特性，物联网设备适合用于采用分析大数据的方法。
美国PC Magazine总编辑柯斯塔今天表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。 柯斯塔指出，他认为大数据未来应用有七大趋势。 第一个趋势是物联网，现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。 第七项趋势是数字汇流，他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析 来源：大数据观察 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
即使医疗机构很需要大数据战略性宏图，这个目标也还未实现。大数据医疗有赖于数据供应商、数据专家，以及有关组织对人口健康管理目标的全面理解。 不仅如此，物联网的作用又成为了另一个未知因素。 因为这个日益扩张的网络有庞大得难以想象的患者日常数据。 1 到底什么是物联网呢？ FTC（联邦贸易委员会）今年初指出，早在六年前，联网电子设备的数量就已超过其使用人数。 而且，多数医院都利用临床数据来处理分析问题，但为了提高的客户满意度，医疗业必须对他们的患者和其需求有更多了解。 如果医疗机构能建立相关数据的辅助设施，物联网就能提供这些数据。 由于人口健康管理考虑了更多的经济因素，再加上以病人为中心的保健方式是有利可图的；大数据医疗不能忽略这些电子设备作为相关信息数据的来源的重要性。 3 医疗机构要怎样利用物联网？ 在薪酬与治疗结果紧密联系的今天，在保健数据分析成为相关组织提高病护质量的重点之际，收集及评估来自物联网设备的健康数据会成为人口健康管理的关键。
从南湾硅谷开车进旧金山湾区的101公路上，随处可见关于大数据工具的广告牌，上面写着："现在我们每个人都是数据书呆子"。 从某种程度上说，这是实话。 上一次听到类似印象深刻的句子，是“我们每个人都是一坨数据”。在不知不觉中，我们的一举一动，都可以换算成价值或高或低的数据，被收集起来。 我们目前身处的这个世界，信息大爆炸，计算无处不在。 纳德拉希望把物联网上不同的元素结合起来，赋予他们一个全新的意义——例如在安装在巴士汽车里的侦测器，但如果不能利用收集到的资料安排路线规划或维修，那么侦测器就跟废物一样。 本周刚推出的SQL 服务器2014是微软50亿美元关系数据库管理部门的最新产品。微软认为这三样产品能够帮助客户在众多数据中，找到更明确的方向。 大数据的本质在于，越多的有用数据，可以得出更有意义的结论，而这也是微软将筹码压在物联网的理由。如果这些结论能够变成最后可利用的资料，并且规模化，那么就可以发挥极大的作用。
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