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解析:物联网数据分析服务如何做?
种数据。飞机的一次飞行就可以超过1TB的数据量。而在很多工业场景下产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小,或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物联网数据时效性高,设备产生的数据流往往需要及时分析处理,随着时间的流逝,其价值会迅速降低。
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面对IoT数据的爆发,传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化?
云边协同,模型驱动的分析架构: 1.贯穿整体业务始终的数据模型,一致体验,去ETL化 2.边缘计算SDK,边缘侧可部署数据分析逻辑,增强时效性 关键问题: 1.期望构建标准化的数据模型,达到去ETL化的效果,可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。
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