国产黄片av/综合伊人/日本人妻丰满熟妇久久久久久/又黑又硬又粗性爱视频

基于智慧防雷系統的大數據應用技術研究

 

一、  引言

最近幾年隨著大數據技術的快速發展和應用，智慧城市隨即也被正式提出，而且我們也可以深刻感受到“智慧”正在慢慢改變我們的生活方式和城市，要讓城市變智慧的地方太多太多。如智慧照明、智慧家庭、智慧社區、智慧商業、智慧地產、智慧工業、智慧農業等等都和智慧息息相關如何讓它變的智慧呢就需要經過大數據的統計分析才能做出智慧的判斷。

***公司憑借強大的研發實力，將大數據、云計算、移動互聯網和物聯網時代最先進的IT技術引入到防雷行業中，在業內第一個開創性的提出了“智慧防雷”新理念，并推出“智慧防雷”整體解決方案，將防雷系統直接提升到預測式，甚至前瞻式的可靠性運維管理階段水平，進而將防雷減災上升到“主動預防“范疇，給防雷行業帶來一場深刻的變革。

二、  大數據簡介

1、定義：

對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫 全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

2、特征：

容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

種類（Variety）：數據類型的多樣性；

速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性（Veracity）：數據的質量

復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道

價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

3、結構：

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。  大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：第一層面是理論；第二層面是技術；第三層面是實踐。

4、意義：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。   阿里巴巴創辦人馬云來臺演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1) 對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

5、趨勢：

趨勢一：數據的資源化

趨勢二：與云計算的深度結合

趨勢三：科學理論的突破

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

趨勢五：數據泄露泛濫

趨勢六：數據管理成為核心競爭力

趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵

趨勢八：數據生態系統復合化程度加強

三、  智慧防雷大數據云平臺

 

智慧防雷大數據云平臺系統架構圖

智慧防雷大數據云平臺充分利用大數據技術、智能傳感器、無線傳輸技術與遠程控制等物聯網核心技術和互聯網、無線通信、云計算大數據技術高度融合。同時實現智能設備的在線采集、遠程控制、無線傳輸、數據處理、預警信息發布、決策支持、一體化控制等功能于一體的物聯網系統。用戶及管理人員可以通過手機、平板、計算機等信息終端，實時掌握傳感設備信息，及時獲取報警、預警信息，并可以手動/自動的調整控制設備，最終使的多種設備的管理變的輕松簡單同時也實現對各種設備數據的信息化，規范化，科學化的管理。

智慧防雷大數據云平臺系統流程圖

智慧防雷大數據云平臺主要分為六大部分：感知模塊（采集設備）、物聯網網關模塊，設備管理模塊、協議處理模塊、數據存儲和分析模塊、業務服務模塊。

感知模塊（采集設備）：

         感知層主要是數據的采集工作，目前有智能防雷產品，后期也會接入更多種類的智能采集設備、視頻監控、環境監控、安全監控、配電監控、機房監控等等，接入的設備是多元化。通訊方式和傳輸協議也是多元化的有Modbus協議也有非Modbus協議感知模塊支持接入。

物聯網網關模塊：

         物聯網網關主要負責和感知層的設備建立通信然后通過穩定的網絡把采集數據傳輸到大數據云平臺上，物聯網網關支持多種通信網絡GPRS/3G/4G、NB-IOT、LoRaWAN、WI-FI、有線網絡等等網絡通信技術，從而保證采集設備數據的穩定的通信和數據傳輸。

設備管理模塊：

         設備管理模塊主要負責管理各種物聯網網關通訊工作，統一集中管理所有智能網關設備的鏈接方式，所有網關設備的通訊通過設備管理模塊的接口實現網關設備的有效連接和數據的傳輸工作。設備管理對上層提供統一通訊接口，如果有物聯網關通訊方式不同的只需要重寫接口的實現方式即可，設備管理模塊的上層和下層關系模塊都不需要改動，這樣管理模式提高的系統的高內聚低耦合結構，同時也提高了系統的可擴展性。

協議處理模塊：

         協議處理模塊主要負責設備通訊協議的解析，在多元化設備中有規范的Modbus協議也有非規范Modbus協議，每種設備在接入大數據平臺時都可以在這里配置自定義自己的通訊協議模塊，設備的每次通訊通過設備管理模塊到協議處理模塊，協議處理模塊會根據協議格式找到對應的協議模板來解析數據，這樣系統中不用再每種設備建立分支判斷，減少重復代碼提高工作效率，減少開發量。從而系統可以自定義解析多種通信協議。

數據存儲和分析模塊：

         數據存儲模塊主要負責采集數據的存儲和分析，支持高并發可同時支持上萬臺采集設備的數據存儲和數據分析，數據模塊中存儲的數據都是按規范的數據模板存儲的數據，有利于整理和分析數據，從而形成有效的智慧防雷知識庫。對有報警數據的設備進行預警提醒和消息推送，預警信息會以手機短信，郵箱或者公眾號的方式推送給設備管理員，使設備管理員能及時的了解到設備的運行情況。

業務服務模塊：

         業務服務模塊主要是給客戶提供二次開發的API的數據服務接口，業務模塊我們支持多種平臺技術的接入，有Web服務、API、手機APP可以利用JSON格式訪問數據、或者相應的SDK方法。可以根據可以客戶需求提供各行各業技術服務擴展。

總結：

智慧防雷大數據云平臺它結合了大數據技術，通過對機房大量雷擊、供電、溫度、濕度等數據進行收集分析，可以預測SPD防雷模塊的劣化狀態，結合當地長期的溫度、濕度、雷擊情況的變化，形成數據模型。對機房的天氣、雷擊情況進行預測，做到提前預防、及早規避，防患于未然。