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IoT边缘如何实现海量IoT数据就地处理
在实际生产制造,客户总会遇到难以解决的问题: 边缘侧需要将数据采集,但是非标的设备种类繁多,无统一标准协议,老旧的设备的数据无法采集,没有数据的支持,无法实现数字化,智能化 边缘侧的数据往往是上万点,毫秒级的数据量级,数据上云,对带宽和中间件的性能要求极高 实际生产中设备发生故障
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
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数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例
Teradata成本高,一体机封闭架构,技术无法自主可控; 数据交换平台历史数据保留时间短,重算过程非常复杂; 数据集市中批量和联机业务分离,灵活性差. 解决方案: 用DWS替换Teradata,分布式架构实现线性扩展(已上线10000+作业); 用DWS建立数据集市,企业级多租户和资源隔离能力支持批量处理和
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