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一种存储和可视化物联网传感器数据的简单方法

2513758 2022-11-28 | pdf | 267.59KB | 次下载 | 免费

资料介绍

物联网 (IoT) 应用程序的设计预计会生成大量数据，以将可操作的信息填充到云中。然而，对于大多数物联网开发人员来说，将数据流式传输到云端并理解它需要对数据交换和分析技术有专家级的理解。物联网 (IoT) 应用程序的设计预计会生成大量数据，以将可操作的信息填充到云中。然而，对于大多数物联网开发人员来说，将数据流式传输到云端并理解它需要对数据交换和分析技术有专家级的理解。如果没有简单的方法来深入分析来自多个来源的实时数据流，物联网开发人员会发现自己很难理解数据质量问题对其应用程序整体功能性能的影响。如果没有简单的方法来深入分析来自多个来源的实时数据流，物联网开发人员会发现自己很难理解数据质量问题对其应用程序整体功能性能的影响。为此，为此，Initial State TechnologiesInitial State Technologies提供了一项提供了一项分析服务分析服务，开发人员可以使用该服务轻松深入了解物联网设备数据。然后，他们可以将其转换为可在台式机或移动设备上访问的有用信息。，开发人员可以使用该服务轻松深入了解物联网设备数据。然后，他们可以将其转换为可在台式机或移动设备上访问的有用信息。嵌入式分析的必要性嵌入式分析的必要性对于任何 IoT 应用程序，其用户感兴趣的产品是从连接到个人、设备或结构的传感器节点生成的数据流中派生的可操作信息。在物联网开发人员面临的挑战中，验证这些数据流需要能够可视化和测量数据本身。对于任何 IoT 应用程序，其用户感兴趣的产品是从连接到个人、设备或结构的传感器节点生成的数据流中派生的可操作信息。在物联网开发人员面临的挑战中，验证这些数据流需要能够可视化和测量数据本身。为此，IoT 应用程序开发人员可以利用越来越多的基于云的服务将原始数据转换为所需的结果。在这些数据处理工作流中，数据分析为人类提供了一种关键能力，可以了解数据的性质以确保其质量并识别工作流中无法预测的有用事件或异常。为此，IoT 应用程序开发人员可以利用越来越多的基于云的服务将原始数据转换为所需的结果。在这些数据处理工作流中，数据分析为人类提供了一种关键能力，可以了解数据的性质以确保其质量并识别工作流中无法预测的有用事件或异常。对于开发人员而言，物联网数据分析带来了一组全新的要求，超出了 Web 开发人员所熟悉的范围。后者通常需要对大型日志文件进行离线批处理，而物联网数据分析则将大型数据存储库（“大数据”）与“快速数据”相结合。为了有效，IoT 应用程序必须实时处理大量数据流以对现实世界的事件做出反应。对于开发人员而言，物联网数据分析带来了一组全新的要求，超出了 Web 开发人员所熟悉的范围。后者通常需要对大型日志文件进行离线批处理，而物联网数据分析则将大型数据存储库（“大数据”）与“快速数据”相结合。为了有效，IoT 应用程序必须实时处理大量数据流以对现实世界的事件做出反应。企业级概念（如 lambda 架构）和工具（如 Apache Storm 和 Spark）的出现为将数据分析构建到大规模物联网应用程序的工作流中提供了平台。然而，对于大多数开发组织而言，构建这些平台和创建自己的数据分析解决方案所需的时间和资源充其量只是一种干扰。因此，IoT 开发人员可能会忽略数据分析，并期望数据源是“已知良好”的资源并且后端代码会发现任何问题。企业级概念（如 lambda 架构）和工具（如 Apache Storm 和 Spark）的出现为将数据分析构建到大规模物联网应用程序的工作流中提供了平台。