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而真实性将成为最受关注的一项因素楼宇能源计量
时间:2018-08-01 08:06 作者:佚名 点击:

[导读]物联网(IoT)是目前大数据市场的最新趋势,在未来十年内,估计会出现约两百五十亿个网络连接设备,这是一个很庞大的连接,因此,影响物联网最大的因素之一就是数据:数据量、数据的管理和使用。

而真实性将成为最受关注的一项因素楼宇能源计量

  第一节 简介

  近年来“物联网”(IoT)和“大数据”是两个最受瞩目的话题。在物联网的概念里,有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接,它们之间都彼此相互连结。这包括了手机、咖啡机、洗衣机、耳机、台灯以及可穿戴的设备,很多物品都是属于这个范畴(图1)。这也适用于机器零件,例如:飞机的喷气发动机或石油钻井平台的钻头。无论有没有意识到这一点,我们的生活周围已经被这些依赖于大数据的东西所包围了,不过这也使得生活更美好。

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图1物联网在连接设备的应用(来源:the IPSO Alliance)

  物联网(IoT)是目前大数据市场的最新趋势。在未来十年内,估计会出现约两百五十亿个网络连接设备,比个人计算机、手机和平板计算机等的数量加起来还多,这是一个很庞大的连接(有人甚至估计这个数字还要高得多,超过一千亿)。物联网是连接“物品”的巨大网络。这关系是在人与人、人与事、物与物之间。因此,影响物联网最大的因素之一就是数据:数据量、数据的管理和使用,如图2所示。

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图2物联网连接数据的数量(来源:IHS 2013)

  第二节 大数据

  大数据是指大量的数据,它是非结构化和没有组织性的,指的是不断增加的数据,且需要收集、储存、管理和分析的技术。这是个复杂的和多层面的现象,影响到人员、流程和技术。从技术的角度来看,大数据整合了组织、管理、分析和显示数据,这些都是“Seven V’ S”的特点。

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图3在Seven V’ S里面的大数据演变为数据的价值

  一、资料量

  大数据的数据量,是指从这些来源(文字、声音、视频、社交网络、调查研究、医疗数据、空间意象、犯罪报导、气象预报和自然灾害等等)所收集到的各个数据。而在处理大数据的问题时,数量的多寡是一个关键的因素。

  二、数据输出输入的速度

  这个速度影响负责大量数量和数据进来的速度。例如,当发生数据有时间上的紧迫、需要立即处理并迅速保存的时候。

  三、数据类型,多样性

  多样性是指数据的不同数据资源和格式,而它不能将自己储存在结构化的关系数据库系统。数据的多样性直接影响数据的完整性。数据中的多样性越复杂,就越容易产生错误。

  四、真实性

  由于非结构化和大数据的处理应考虑其准确性-数据的真实性。而“真实性”将成为最受关注的一项因素,尤其是对于大数据的处理、相关分析以及最后结果这些方面而言。

  五、有效性

  数据的有效性可能听起来相似于数据的准确性,但概念上却是不同的。有效性意味着数据的正确性和精确度。

  六、能见度

  能见度指的是能够看到或被看到–它是隐含的。来自不同来源的数据需要合并在一起,而它们是由可见的技术层所组成的大数据。

  七、价值

  这是一个非常重要、具有价值或很有用的数据。这个“价值”是大数据处理后所期望的结果。实际上,数据的价值必须超过成本。

  大数据技术是一项新的技术和结构,意指在从各种非常大量的数据中获取价值,并透过使用快速采集来发现和/或分析大数据技术层,包括:

  (一)基础设施,如储存系统,服务器和数据中心网络基础结构

  (二)数据组织和管理软件

  (三)分析和搜寻软件

  (四)决策辅助和自动化软件

  (五)服务器包含业务咨询、业务流程外包、IT外包、以IT项目为基础的服务、IT辅助和培训有关大数据如何运用。

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图4大数据在物联网中的角色(来源:IHS 2013)

  如果没有适当的把数据收集到位,对企业而言将不能排序所有在嵌入式传感器(图4)中流动的信息流。这意味着,如果没有大数据,物联网仅可提供企业一点点东西。要引进先进的物联网使用案例,其关键在于:在一般情况下进行数据分析、要能从想象中到实际上可以实施、借助进入到数据基础结构,来达到经济实惠和易维护性。

  八、大数据架构

  新大数据结构是弥补传统系统中的不足之处,但也增加了整体的复杂性。这种技术使公司能够分配数据的储存与数据的分析,并分析有效性以及辨识模式、趋势等。公司不仅能够进行历史分析和回馈导向的报告,同时也期待着,预测商业的见解,从而积极支持未来的决策。多数专业系统需要处理不同的需求和方法。特别是对于物联网而言,M2M和传感器的数据,因为数据的实时处理和分析是必要的,而且传统系统无法提供其所需,因此内存和流动式数据库的应用程序是必要且不可少的。

  大数据的技术结构可以分成六个不同的重点领域,以专业技术为主轴:数据储存、数据存取、数据整合、分析处理、视觉和数据管理。

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图5简易大数据架构

  九、云端运算

  而物联网真正的创新来自于它与云端运算的完美结合。当连接设备之间相互发生作用时,大量的数据将产生于此。这些数据很容易地被捕捉到以及储存,但需要将其转化为有价值的知识和可执行的情报–而这是云端真实的实力所在。实际上,云端运算是一个模型,为了足够方便、并依据网络需求权限,来配置运算资源的共享池(如网络,服务器,储存,应用和服务),它可快速配置和发布最小的管理工作或服务提供商互动。有三种云端服务模式如下(图6):

  (一)云端软件服务(SaaS)

  多数的SaaS应用程序,是用来涵盖在所有情况的范围之下企业用户的所需。

  (二)云端平台服务(PaaS)

  PaaS提供开发人员工具和知识库构建、测试、配置和在云端基础设施上运行这个应用程序。PaaS借助无需配置和扩展Hadoop的元素来实现降低管理的工作量,并作为先进分析应用程序的开发平台。

  (三)云端基础设施服务(IaaS)

  IaaS在共享资源服务器中能分配或拖延时间,这往往是虚拟化,处理的运算和储存需求的大数据分析。

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  三个主要的云架构模型已经随着时间的推移而发展;私有、公共和混合云(图7)。它们都共享资源商品化的想法,并为此常常虚拟化的计算和抽象的储存层。

  (四)私有云

  私有云是专用于一个组织,不共享物理资源。此资源可由公司内部或外部提供。私有云配置的典型要求是安全性,严格区分企业的数据储存和处理是否被无意或是恶意进入共享资源。

  (五)公共云

  公共云的数据传输、储存和处理共享实体资源。然而,客户有隐私的可见运算环境和独立储存。安全方面的问题,采用一些私有云或自定义的配置,对绝大多数的客户和项目不相关。

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图7私有和公共云端运算之间的区别

  (六)混合云

  混合云架构合并私有和公共云的配置。通常是为了实施安全性和弹性,或提供更便宜的基本负载和脉冲能力。

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