WIMI微美全息开发基于大数据互联网技术数据算法软件，让物联网大数据处理更敏捷

随着互联网技术和物联网（IoT）的飞速发展，网络服务和应用程序正在创造大量的数据（大数据），这些数据集需要处理、存储、检索和分析，数据需求的不断增加。同时，物联网设备具有移动性，要求具有足够的数据处理性能，因此对大数据处理算法技术也提出了新的挑战。

WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)开发基于大数据互联网技术的数据算法软件，用于物联网设备的大数据处理，该算法软件采用专为大数据处理而设计的Lambda架构，使计算资源更易于访问，并提供灵活的运算环境，增强数据显示能力和优化资源配置，可广泛应用于物联网、车联网等领域。大数据的Lambda架构在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据；通过流处理提供低延迟的数据，达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的；最后通过批处理和流处理的结果合并，实现下游的即时查询。

Lambda架构中分为三层，可实现同时支持大数据批量离线处理和实时数据处理。三层设计分别为：Batch Layer，Speed Layer和Serving Layer。其中，Batch Layer用于批量处理全部的数据，通过预计算对全量数据进行批处理，生成不同的Batch Views，其中，预计算的流程会根据不同的业务设置不同的时间间隔。Speed Layer用于支撑Lambda架构的实时数据处理流程，专门用于对数据变化的监测，用来处理增量的实时数据，对数据计算生成Realtime Views。Serving Layer用于响应用户的查询请求，综合Batch Layer生成的Batch Views和Speed Layer生成的Realtime Views，提供给用户查询最终的结果。Lambda架构通过分层设计的思想，分别处理批量数据和增量数据，以满足实时性查询的要求。

在Lambda架构的基础上，WIMI微美全息基于大数据互联网技术数据算法软件结合应用了雾计算的方法，进一步增强系统的批处理数据的能力，并对大数据处理进行可视化处理。雾计算功能使得数据从底层的数据源采集开始，各种格式的原始数据进入大数据平台，再经过数据组件进行预处理（采集、分类等），然后将数据分流分成两条线进行计算。一条线是进入流式计算平台计算实时指标；另一条线进入批量数据处理离线计算平台，计算相关业务指标。最后实时数据和离线数据将进行合并，提供全量的指标数据展示。

雾计算是一个从云（Cloud）到物（Thing）的系统级多层次计算架构，具有分发计算、通信、存储、控制和联网等多种功能。随着人工智能和物联网的快速发展，云数据中心难以达成高效应对处理海量数据的需求。而雾计算可以将不需要放到云上的数据，直接在网络边缘层进行处理和存储，提高数据分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，提升安全性。雾计算采用基于视觉的方式运用数据，通过计算机的深度学习，实现高效收集有效信息剔除无效数据。它支持很高的移动性，使网络边缘设备之间可以直接通信，且通信信号不必上传云端或通过基站绕走一圈，减少信息传输距离。

物联网、大数据的发展给人们生活带来的便利显而易见。随着大数据算法的成熟，WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)基于大数据互联网技术数据算法软件将可广泛应用于各类物联网应用程序的数据处理，实现智能物联网越来越便捷、越来越贴近人类社会的组织架构和决策机制，为物联网世界提供触手可及、无处不在的智能服务。