需要保證數據能持續穩定寫入。對于物聯網系統，數據流量往往是平穩的，因此數據寫入所需要的資源往往是可以估算的。但是變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很大的系統資源，不可控。因此系統必須保證分配足夠的資源以確保數據能夠寫入系統而不被丟失。準確的說，系統必須是一個寫優先系統。9.需要對數據支持靈活的多維度分析。對于聯網設備產生的數據，需要進行各種維度的統計分析，比如從設備所處的地域進行分析，從設備的型號、供應商進行分析，從設備所使用的人員進行分析等等。而且這些維度的分析是無法事先想好的，而是在實際運營過程中，根據業務發展的需求定下來的。因此物聯網大數據系統需要一個靈活的機制增加某個維度的分析。物聯網大數據平臺可以幫助汽車行業實現智能駕駛和車聯網。蘇州園區物聯網大數據平臺哪家好

趨勢二：與云計算的深度結合大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據**，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。趨勢三：科學理論的突破隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術**。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基于數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之后，數據共享將擴展到企業層面，并且成為未來產業的**一環。鎮江法院物聯網大數據平臺管理物聯網大數據平臺可以幫助醫療行業實現遠程醫療和健康監測。

在物聯網時代，數量龐大的“物”會產生PB級的海量數據，傳統的數據處理服務的處理速度已無法跟上數據產生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯網設備數據，就無法將數據的價值比較大化，大數據分析能力的建設對物聯網企業來說又成為了一個新的挑戰。針對這種情況，大數據處理服務應運而生。服務提供商提供大數據處理平臺，為企業消除了大數據處理的效率問題和可靠性問題，讓企業能夠專注于物聯網數據的分析與利用。物聯網大數據根據數據類型的不同，分析方式也不同。實時數據有些數據的實時性很強，如果沒有及時分析處理就會失去價值，甚至可能造成損失，我們稱之為實時數據。典型的實時數據包括設備位置信息、設備實時狀態等，應用于實時監控、實時告警等場景，例如，車輛實時上報位置數據，實時分析后呈現到交通監控中心的大屏上，交通根據實時數據下達各種交通控制決策，如紅綠燈時間調整等。為了實現高實時性，我們可以采用實時流分析方案，從物聯網平臺對外的數據通道中實時提取流動數據，分析和處理之后再輸出至數據通道繼續流轉，保證呈現的數據永遠是*新鮮”的。

  物聯網對數據真實性的要求更高：物聯網是真實物理世界與虛擬信息世界的結合，其對數據的處理以及基于此進行的決策將直接影響物理世界，物聯網中數據的真實性顯得尤為重要。物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是“信息化”時代的重要發展階段。顧名思義，物聯網就是物物相連的互聯網。這有兩層意思：其一，物聯網的**和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡；其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，***應用于網絡的融合中，也因此被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮。物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業務和應用。物聯網大數據平臺可以幫助環境保護部門實現智慧環保監測。

必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，中國而言，就有5億多臺智能電表，每臺電表每隔15分鐘采集一次數據，全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一臺服務器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的,水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。2.必須是實時處理的系統?；ヂ摼W大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景并不需要什么實時性，批處理即可。但是對于物聯網場景，需要基于采集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。物聯網大數據平臺可以幫助保險行業實現智能理賠和風險評估。常州醫院物聯網大數據平臺軟件開發

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需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。系統需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的***狀態。5.需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經不是簡單的基于某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。6.需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此系統應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。蘇州園區物聯網大數據平臺哪家好