以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践 以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践 时间：2022-09-22 18:30:50 IoT数据分析面临的问题与挑战 随着物联网设备接入数量的快速增长，IoT数据量也急速增长，快捷有效的数据分析的价值越来越重要。然而，当前IoT数据分析面临着诸多关键挑战，贯穿着数据分析的整个过程：

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基于物联网数据分析实现传统人工作业的升级改造，比如，智慧仓储中的智能调度。 然而，通用的大数据分析服务由于缺乏针对物联网行业的最佳实践，在技术层面和商业层面都缺少物联网基因，影响物联网数据应用开发效率。因此，华为云IoT数据分析服务应运而生。 三、如何做好物联网数据分析？ 首先，

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图片处理平台——数据工坊 DWR 图片处理平台——数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。

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全国（包含港澳）高等院校、专业研究机构、数据分析公司等专业对象 【组队要求】 选手可组队参赛，赛队人数1-10人；组队操作请见【华为云大赛平台-组队操作详情】 【赛题说明】 数据分析赛包括“交通流量预测”、“盐田港货柜车到港预测”、“高光谱视频水质分析”3个子赛题。由于数据分析赛涉及人工智能算法集成

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据管理成本高昂 数据分析阶段：不同类型数据分析数据源不同，形成数据孤岛、存在大量数据搬迁；并且数据分析门槛高，缺少简单易用的数据分析工具 数据可视化 阶段：缺少交互式查询能力、缺少基于时间维度的洞察分析能力 华为云IoT数据分析开放架构介绍 基于以上IoT数据分析面临的挑战，华为推

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华为云计算 云知识 数据仓库 DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 时间：2021-03-08 14:42:45 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠

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华为云计算 云知识 探索Serverless 数据湖 ：无需大数据背景，会SQL就会大数据分析 探索Serverless数据湖：无需大数据背景，会SQL就会大数据分析 时间：2021-04-27 15:04:16 内容简介： 随着大数据&AI技术在企业商用场景的广泛应用，统一数据平台

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基础的公有云大数据服务较难充分满足物联网数据分析的要求原因何在？ 基础的公有云大数据服务较难充分满足物联网数据分析的要求原因何在？ 时间：2021-03-12 14:54:55 物联网 大数据分析 云计算 基础的公有云大数据服务较难充分满足物联网数据分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳实践，学习成本/开发门槛高；

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支持数据透明加密，保证系统的高可靠性和数据的安全；与 数据库安全 防护服务深度整合；基于网络隔离及安全组规则，保护系统和用户隐私及数据安全。 数据可靠 通过实例冗余、数据冗余，实现整个系统无单点故障；自动隔离故障节点，在必要时替换节点；自动增量备份，零成本的数据可靠性保障。 智能易用 统一管

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性能 全并行极致性能的MPP DB； 行列混存及向量化计算； 极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性； 扩展性 开放架构，按需水平扩展，容量和性能线性增长； 表级别在线扩容技术，保障扩容期间业务不中断、无感知；

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业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据，为了快速获取数据价值，需要对数据进行实时分析，DWS的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。 图4实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入DWS。

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Server等，全部采用主备或负荷分担配置，有效避免了单点故障场景对系统可靠性的影响。 （1）完备的可靠性机制 （2）通过可靠性分析方法，梳理软件、硬件异常场景下的处理措施，提升系统的可靠性。 （3）保障意外掉电时的数据可靠性，不论是单节点意外掉电，还是整个集群意外断电，恢复供电后系统能够

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化，并且具有非常灵活的数据流转能力。能够方便的将数据流转到后端数据库、大数据分析服务。 数据上云后，方案中还运用了华为云IoT数据分析服务。数据分析服务具有图形化的编辑方式、提供丰富的计算算子，基于数据分析服务，使得我们整合了数据集成、清洗、存储、分析端到端的环节，提升了开发体验，真正加速了数据的价值表现。

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Python开发API服务，一个接口实现为一个函数，业务逻辑聚合又简单，可以快速上线并验证新功能是否满足客户需要。 对数据分析场景，Dataxet团队将数据分析任务拆分成多个独立的函数，通过事件驱动的方式按需组装业务处理流程，每个函数负责处理特定的数据加工任务。这些函数可以根据实

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Server等，全部采用主备或负荷分担配置，有效避免了单点故障场景对系统可靠性的影响。 · 完备的可靠性机制 通过可靠性分析方法，梳理软件、硬件异常场景下的处理措施，提升系统的可靠性。 Ø 保障意外掉电时的数据可靠性，不论是单节点意外掉电，还是整个集群意外断电，恢复供电后系统能够正常

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3、用于Agent间通信的IPC sink：Avro。 Flume可靠性 Flume Agent之间的可靠性 Flume Agent之间的可靠性 Agent传输原理 1、Flume采用基于Transactions的方式保证数据传输的可靠性，当数据从一个Agent流向另外一个Agent时，两个

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效提高了设备的可靠性、经济性。系统根据设备的保养计划，生成调度任务，到期自动提醒和发起任务；根据设备情况，建立日历风格的维护计划，提醒维护人员。同时，TMS监控系统还提供了设备监控中心、设备运营中心、设备维修管理、设备点检管理、备品备件管理、设备维修知识库、数据分析中心、系统管理等功能，满足企业各种需求。

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云需求。 2）数据分析 中型企业应用程序提高了运行速度和内存要求，并且需要处理大容量数据处理。建议使用内存优化的 弹性云服务器 ，该服务器主要提供高内存实例，并可以配置超高IO云硬盘和适当的带宽，适用于处理海量数据和大容量应用程序。数据访问量。 3）密集应用 大数据分析， CDN /缓存

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看具体的场景。 大数据分析 车辆点检 多接单模式 大数据分析 阿帕TMS运输管理系统是一款强大的运输管理工具，它具有大数据分析功能。该功能能够实时收集并分析各种运输数据，包括车辆的位置、状态、行驶踪迹等，帮助企业做出更精准的运输决策。在物流运输过程中，大数据分析能够为企业提供实时

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具，可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、Greenplum、Impala等常用数据分析系统的平滑迁移。 2. 兼容传统数据仓库 GaussDB (DWS)支持SQL 2003标准，兼容Oracle的部分语法和数据结构，支持存储过程，可与常用BI（business

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期存储。对采集的日志数据，可以通过关键字查询、模糊查询等方式简单快速地进行查询，适用于日志实时数据分析、安全诊断与分析、运营与客服系统等，例如云服务的访问量、点击量等，通过日志数据分析，可以输出详细的运营数据。 合理优化业务性能 网站服务（数据库、网络等）的性能和服务质量是衡量用

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