教育局安防大数据联网

教育局安防大数据联网（通用7篇）

教育局安防大数据联网篇1

随着智慧城市和智能交通的快速发展,金融、交通、政府等传统领域的安防应用更加深入，新生领域如教育、卫生、体育、能源飞速发展，社区、居民相关应用也在不断升温,移动互联设备随之快速激增，产生了海量的非结构化视音频数据，带动了大数据的存储、管理、分析等应用。

驱动大数据发展的重要因素主要来自两个方面：一是消费领域，如网购及社交媒体应用产生的大量数据；另一方面来自城市基础设施建设，安防便是其中之一。建设平安城市的过程伴随大量数据的产生，尤其是以视频监控为主要特征的数字安全监控（Digital Security Surveillance，DSS）。我们所居住的城市中有无数的高清摄像头，涉及治安监控、指挥通信、侦查破案、规范执法、社会服务等，视频接入规模从几千到几十万，随着安防监控对高清、智能、联网的要求越来越高，每天产生的数据规模正以惊人的速度不断增长。

一、安防公共领域对大数据的运用

大数据时代来临，行业变革才刚刚开始，未来前景广阔。就目前发展来看，国内安防行业对大数据的应用领域还较有限，主要集中在公共领域。目前我国在安防公共领域对大数据的运用主要集中在智能交通、司法系统等方面。

（一）智能交通：交通运输部今年7月份下发通知，将对公共交通信息化应用系统建设、相关支撑系统建设、数据资源与交换系统建设提供资金支持。在政策利好支撑下，可以从以下三方面掘金智能交通领域：

1.从事城市交通系统建设、高速公路信息化建设等领域； 2.智能交通发展必需的视频监控设备供应商；

3.提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商。

（二）司法系统：公安市场大规模的信息化和装备投资产生了海量的非结构化数据，公安的实战应用是大数据的重要应用领域。该领域大数据类公司业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务等。

二、安防大数据技术分析

在安防行业，涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括各类非结构化、结构化及半结构化信息。其中，非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控视频录像、报警录像、摘要录像、车辆卡口图片、人脸抓拍图片、报警抓拍图片等；结构化数据则包括报警记录，系统日志记录，运维数据记录，摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口信息、地理数据信息、车驾管信息等；半结构化数据则如人脸建模数据，指纹记录等。

对IT大数据来说，其特征通常用4V（Velocity、Variety、Volume、Veracity）来概括，但对于安防大数据来说，它有自己独特的特点。首先，安防大数据以非结构化的视频监控数据为主，因而它更侧重于对非结构化数据的信息分析、提取挖掘以及处理能力；其次，就数据容量而言，以视频录像为主的安防大数据对传输、存储和计算过程中需要的带宽以及存储空间要求都更高；再次，以数据量基础做比较，安防大数据中的信息价值密度更低，从海量的图像信息中快速和准确地检测或者挖掘出有用信息的难度更大；最后，视频监控数据7×24小时都在持续不断地更新积累，其时效性更高。

安防大数据的处理和分析工具主要有两类：一类是对视频图像等非结构化信息的处理和分析工具，包括视频智能分析工具、视频摘要工具、图像清晰化工具、视频清晰化工具、视频转码工具、视频编辑工具等等；另一类则是对结构化、半结构化信息的大数据分析处理工具，此类处理和分析工具安防界吸取了IT界在处理大数据方面的架构和经验，比较流行的如Hadoop，Spark大数据处理的框架，以及Mahout、R数据挖掘工具，以对结构化和半结构化的数据可以实现快速和准确的数据分析和挖掘。

（一）智能分析

大数据在安防行业的应用使得安防更加智能化，大数据的技术一般分为数据采集、存储、挖掘和分析技术。其中，智能分析居于核心地位。

智能分析是安防大数据区别于IT大数据的根本点，只有利用智能分析技术将安防大数据的非结构化数据转换为结构化数据，才能将IT大数据成熟的技术体系应用到安防大数据中，充分发挥安防大数据的作用。对于视频图像等非结构化数据的分析和处理，目前可能更多地是把它归属到智能分析的范畴，这些技术很多已在初期应用中不断改进和完善，很多更新的智能分析技术仍处在研发过程中，对这类数据的分析和处理也将成为安防大数据的核心价值点。日益丰富的智能算法将大大提高视频监控摄像机的使用范围和价值，处于应用初级阶段的智能视频监控，也将随着智能算法的日益丰富而快速发展。而数字处理芯片、编解码能力以及压缩算法，是影响图像处理技术的重要因素。安防智能化的核心还体现在VA(视频分析或图像分析)，而VA需要底层算法的支持并运用单元执行，这可提高视频分析的效率。

（二）云存储与云计算

随着数字安防技术的普及，监控技术逐渐往高清化、网络化发展，随之而来的是海量的数据存储问题，海量数据必须拥有能够进行可靠、可保证效率且拥有快速的读写以及响应能力的存储。存储设备从监控系统的边缘化位置逐渐走向了中心，在监控系统的比重也随着集中化的提升而得以大幅提高，传统的存储方式已经不能适应网络存储的需求，云存储作为一种新型的存储服务应运而生。

所谓云存储，是指通过集群应用、网格技术及分布式文件系统功能，将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问的一种系统，即以数据存储和管理为核心的云计算系统。

云计算、云存储和大数据将对视频监控行业带来存储架构、虚拟化、安全和高效处理四个方面的变化。

首先，大数据的特征对存储容量的总体拥有量需求激增，海量存储模式也从传统的集中存储式架构发展到分布式存储架构，这种分布式架构，在多副本、网络 RAID技术、快照技术驱动下，实现海量存储的高可靠、大并发能力，推进了存储从设备供应模式到服务模式的升级和转变。

其次，虚拟化技术在存储服务能力建设上将继续不断发展，升级模式从SCALE-UP向SCALE-OUT模式发展，为无处不在的存储资源的调度与管理、存储资源的在线扩容升级、数据持续保护、存储服务不间断等实现有力的支撑。虚拟化，一方面大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能；另一方面解决了存储空间的浪费，可以自动重新分配数据，提高了存储空间的利用率，同时具备负载均衡、故障冗余功能。

再次，安全方面实时计算和存储，对存储设备性能、存储网络性能、存储资源配置简化性要求越来越高。在复杂的存储服务中，基于虚拟化所构建的混合存储系统，系统的自动分层存储能力尤为重要。伴随闪存的成本不断降低的市场，市场上也有基于全闪存阵列产品的出现，基于虚拟化下的存储资源自动化分层，实现数据分层存储，并迁移的策略，对大数据实时性、安全性更加不可或缺。

最后，面对结构化数据、非结构化数据、半结构化等元数据的处理机制，云存储管理可以实现自动化和智能化，所有的存储资源被整合到一起，客户看到的是单一存储空间，提高了存储效率；云存储能够实现规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。受限于安防视频监控自身业务的特点，监控云存储和现有互联网云计算模型会有区别，如安防用户倾向于视频信息存储在本地、政府视频监控应用比较敏感、视频信息的隐私问题、视频监控对网络带宽消耗较大等问题。海量数据存储的检索、目录服务、去重化都将在以大数据牵动的存储应用中，给存储产业带来新的发展机遇。

当前，安防监控的发展如火如荼，与此同时，云存储技术在安防监控的应用也日渐普遍，作为未来安防存储发展的一种趋势，目前，云存储厂商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合，以便向用户提供一系列的数据服务，但是，云存储的发展状况仍受限于以下几个因素：

1.网络带宽的限制：真正的云存储系统将会是一个多区域分布、遍布全国、甚至于遍布全球的庞大公用系统，使用者需要通过adsl、ddn等宽带接入设备来连接云存储。只有宽带网络得到充足的发展，使用者才有可能获得足够大的数据传输带宽，实现大量容量数据的传输，真正享受到云存储服务，否则只能是空谈。

2.数据安全性：从云计算诞生，安全性一直是企业实施云计算首要考虑的问题之一，同样，在云存储方面，安全仍是首项考虑的问题。云存储系统的安全威胁主要表现如下：

云存储提供可伸缩的数据服务，无法清晰定义安全边界及保护设备，给云存储的安全保护措施增加了难度；

云存储通过IP网络传输数据，因此传统网络上的安全威胁也存在于云存储系统上，如数据破坏、数据窃取、数据篡改、拒绝服务等，影响了数据的安全存储；

数据存储的安全性包括静态存储安全和动态存储安全，静态存储安全是确保云存储系统上最终存储数据的存放安全，动态存储安全是确保在数据传输时的完整性和保密性；

云存储需要保证数据的容错J性、可恢复性和完整性，在灾难发生时如何避免数据服务中断及数据丢失等问题；

云存储系统作为一个公共数据中心，具有多客户连接、高交互性、数据安全保障要求高等特点，对入侵、攻击、病毒和恶意软件十分敏感，有必要对云存储中的数据流进行实时主动地检测和防御。

3.应用存储的发展：云存储不仅仅是存储，更多的是应用。应用存储是一种在存储设备中集成了应用软件功能的存储设备，它不仅具有数据存储功能，还具有应用软件功能，可以看作是服务器和存储设备的集合体。应用存储技术的发展可以大量减少云存储中服务器的数量，从而降低系统建设成本，减少系统中由服务器造成单点故障和性能瓶颈，减少数据传输环节，提供系统性能和效率，保证整个系统的高效稳定运行。

三、大数据应用于安防中存在的不足

在信息化浪潮的冲击下，人们当前已经步入互联网与云计算的时代，整个安防行业也从产品销售、平台建设逐渐转向系统运营和数据分析，安防行业IT化已经是不可避免的趋势。

在视频监控领域，伴随着高清监控时代的大潮，产生了越来越多的海量视频数据。但是，大量的视频数据仍然是独立的、零散的。视频录像数据散布在各个行业、单位独立的系统中，没有发挥达到联网、共享，业界也没有形成对数据挖掘、利用的通用方法，核心技术仍然在研究中，尚没有实现重大突破。

目前大量的视频监控数据运用于安防领域，但主要以人工搜索为主，政府之间跨警种、跨部门、跨区域的联网共享应用仍然较少，更不用说为老百姓、为社会所用的应用还没有启动。如能开放这些视频资源，为老百姓服务，而不仅仅用于治安、刑事案件，能通过信息公开、数据共享、数据挖掘推动新型的数据服务业的大发展，将是社会的福音。

安防行业从单一产品到系统集成，从模拟监控到网络监控，从封闭系统到大数据、云平台，已经不是简单的视频传输，而是涉及数据采集、通信、处理、反馈的IT 化系统解决方案。在产品层面，监控系统平台的储存、传输与服务器技术更依赖于IT技术。未来基于大数据处理提供智能分析也需要IT技术的支撑。

教育局安防大数据联网篇2

2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上,李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划,提出制定“互联网+”行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。同时,今年的“十三五”规划纲要中指出,实施国家大数据战略。把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新。从此,中国开启了“互联网+”时代的大门。“互联网+”教育也逐渐成为大家关注的热门话题。

1“互联网+”教育概述

对于“互联网+”的定义,首先要了解“互联网+”。“互联网+”是把互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合,推动技术进步、效率提升和组织变革,提升实体经济创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。

大数据、云计算、互联网……逐渐与教育紧密相连,形成了“互联网+”教育的新的教育形态。“互联网+”教育就是互联网与教育的结合,利用互联网展开教学活动,即教与学活动都利用互联网展开,利用互联网,老师与学生可以信息互动交流,知识在互联网上成型,线下的活动成为线上活动的补充与拓展。现在互联网+教育的典型代表首推MOOC在线课堂。

早在1997年,美国管理学家彼得·德鲁克在接受《福布斯》杂志采访时说:“三十年后,大学校园将成为遗迹。大学将不能幸存。”到了2010年,比尔·盖茨在世界经济合作与发展论坛上又说:“年轻人为了接受教育必须读大学的观念正在过时……五年后,你可以从网络上免费获取世界上最好的课程,它比任何一所大学的都要好。”2012年,被称为“MOOC(大规模开放网络课程)之年”,传统的学习方式正在受到前所未有的冲击。2012年以来,MOOC在全球迅速兴起,给传统高等教育带来巨大的震动,将引发全球高等教育的一场重大变革。对于学习者来说,这种在线教育的方式,让全球各国不同人群共享优质教育资源成为可能,也使得大规模并且个性化的学习成为可能。但对于高校来讲,不单是教育技术的革新,更会带来教育观念、教育体制、教学方式、人才培养过程等方面的深刻变化。近年来,MOOC在我国悄然兴起,逐渐吸引了媒体和教育机构的关注,引起了许多高校和商业机构的极大兴趣。

2“互联网+”教育主要特点

2.1 智能化

互联网+时代,教学中的许多工作已趋向智能化。作业布置、作业批改、成绩的统计,甚至学生的特点、弱点都被大数据迅速细致地分析并统计,并自动形成报表。不仅快速、直观,还省去了大量的人工的劳作,大大提升了效率。

2.2 数学化

“互联网+”教育,不用担心教材和教辅资料,在线教育平台能提供教学资源和各种完整的学习材料;平时作业和实验,在线实时操作并提供无限次机会;完成课程的整个学习后,不用担心课程的期末考试如何安排,可以直接在平台上参加在线考试并及时看到成绩,并可以多次参加在线测试,直到考出满意的成绩,并取得该科的学分为止。

2.3 虚拟化

MOOC的盛行,使得在线教育成为“互联网+”教育的重要形态之一。一张网,一个移动终端,课程任选,老师任挑。一个在线课堂,没有实体课室,却可以容纳数以万计的学生,不受地域、年龄、语言等的影响,却可以成为一个的同学,这种功能,是依赖于互联网才得以实现的,俨然可以组建一个“地球学校”。

2.4 开放化

“互联网+”教育中,资源是开放的,各种人群都可以共享学习;课堂是开放的,随时随地学习;管理是开放的,没有课代表,没有班主任,学习过程由平台和系统自动进行管理,后台管理员可以随时跟踪各项数据。

3“互联网+”教育的发展趋势

3.1 大型商业投资

互联网市场的技术早已满足教育领域的实际需求,而互联网对时空界限的打破,更是契合了教育领域缩小东西部教育差距的需求。一些大型商业机构正是看中这个行业的前景,与各个高校或教育机构合作,投入大量的人力财力,构建互联网+教育平台和新的产品,以适应越来越多的市场需求。

3.2 移动课堂

慕课的兴起,逐渐吸引了大批年轻人上网学习的习惯,慕课学习的人群也在迅速爆增。利用智能手机、Ipad能移动终端,就能打破时空界限,随时随地学习,形成新型的一个移动课堂。据2015年1月份的一份统计:中国MOOC开课已超过500门,上线高校超过40家,MOOC教师超过200人。学习者本着自愿学习原则,完全在线,随时随地移动学习。课程实行结构化模块化,学习者能自行选择模块,有始有终完成学习任务。图1是全球MOOC发展态势图。

3.3 新型大学

移动学习为移动互联网带来一切可能。如果投资机构与教育行业结合,产生一种新的教育模式,即学校和投资机构,借助移动互联网,通过Saa S模式向教师和学生提供基于学习支持和移动学习的平台和系统,形成一种新型的虚拟化大学:这种大学可以没有课室,没有宿舍,甚至没有办公楼,只有领导、教师和维护人员,在此,教师是在线为学生提供学习服务支持,通过网络手段,教师可以引导学生完成整个课程的学习。

3.4 学分银行

在线教育平台,能智能地记住每位学生的学习过程,通过每个课程中每一阶段的学习,学习者可以积累一定的学分,这些学分可以一直有效,积累到符合毕业要求,就可以办理毕业。就像银行存款零存整取样,学习时间自行选择,可以连续也可中断,以后再续上,学分一直保存在系统里。

4“互联网+”教育对传统教育带来的挑战

4.1 对教育目的的挑战

“互联网+”教育改变了传统教学的“先教后练”,变革为“先学后练”,学生可以先参加在线的研讨、练习、预习指导、辅导等,然后练习或测试,从以往的教学,以教师为中心,转变到以学生为中心,甚至可以根据学生的需要订制教学内容,老师起到辅助学生学习的作用。另外,传统的学习,更多的目的是想拿到一纸文凭,“互联网+”教育,可以不为文凭,而是通过学习,提高得到某一个方面的技能提高,为自己充充电,为进一步升迁提供支持。

4.2 对课程和教师的挑战

在线课程教学不像传统课堂那样内容封闭,学习资源是开放的,学习者自行合理选择学习课程。对于设置不合理的课程,学生完全可以不选择;同样,对于不受欢迎的老师,学生自然也可以选择更受欢迎的老师的课。与传统教学中的学生处于被动位置转变到主动位置,从而给教师带来挑战,促使教师要努力提升自己,为适应新环境下教学的变化。

4.3 对学校的挑战

互联网的影响力是不可估量的。如果受到好评的“互联网的+”教育平台,肯定深受大家追捧。由于这种教育不受时空限制,在大数据环境下,注册用户人数也必将不受限制,为了追求好的资源和好的服务,大家肯定都选择最好的在线平台教育,其他学校将面临困难的局面。“互联网+”教育未来的发展,很难确定,会不会出现某个品牌虚拟学校(可以包含从小学、中学、大学、继续教育等各个层次教育)一统江山的局面?

5 结束语

“互联网+”教育是把互联网的创新成果与教育在线上线下进行深度融合,推动教育进步、效率提升和组织变革,形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的教育发展新形态。在全球新一轮科技革命和产业变革中,互联网与教育领域的融合发展具有广阔前景和无限潜力,已成为不可阻挡的时代潮流。

摘要：近年来,“互联网+”成为热门话题,“互联网+”教育是教育在互联网大数据环境下的一种新形态。文章主要从“互联网+”教育的特点、发展趋势及给传统教育带来的挑战进行论述,从而阐述“互联网+”教育对我国教育领域产生的深远意义。

关键词：大数据,互联网+,“互联网+”教育,MOOC,在线平台

参考文献

[1]黄美娇.“互联网+教育”给高等教育带来的变化与挑战[J].福建商业高等专科学校学报,2016(03).

[2]李先达.“互联网+教育”时代的教师角色[J].教育观察(中下旬刊),2016(01).

[3]朱绪海.借力“互联网+”助推教育现代化[J].学周刊,2015(12).

[4]王祥,宋晓锋.黑龙江移动“互联网+教育”初探[J].通信管理与技术,2015(10).

[5]李京杰.MOOC——一种新型大规模公开在线课程模式探讨[J].软件导刊(教育技术),2013(09).

[6]陈希,高淼.MOOC课程模式及其对高校的影响[J].软件导刊,2014(01).

[7]白浩,李新成.基于MOOC的教师教育网络课程平台的设计与实现[J].中国教育信息化,2013(11).

云计算和大数据对安防行业的影响篇3

摘要：盘点近几年的IT领域热门词汇：大数据、云计算、虚拟化、云存储、云服务等，几乎贯穿到所有信息技术领域的产品推广、解决方案和系统规划中。这意味着未来信息领域发展和建设的大时代——云时代的来临。作为云时代海量数据的来源之一，安防视频监控行业随著智慧城市和智能交通的快速发展、移动互联设备的激增，产生了海量的非结构化视音频数据，带动了大数据的存储、管理、分析等应用。面向云时代，业界同仁一拥而上、热血沸腾，无论是IT供应商、存储厂商、还是解决方案提供商都不甘落后，雨后春笋般的纷纷提出基于计算、存储、网络等多层次虚拟化的数据中心解决方案，投入大量资源，推出云存储、云计算等系统产品。

关键词：云计算；大数据；安防行业；影响

前言

云计算（Cloud Computing）是网格计算、分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。CloudComputing的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力。对于传统安防来说，云计算完全是基于网络化基础运行的一种网络应用模式，这与模拟时代的安防似乎是毫不沾边的，然而，随着安防逐渐走向数字化、网络化，其与网络的粘结度越来越大，云计算的出现毫无疑问将会给安防行业带来一场技术的革新，安防行业将走进智慧安防的时代。

一、云计算及大数据对安防行业的影响

大数据概念最早出现在20世纪60年代初，随着互联网的快速建设和信息技术的迅猛发展，到20世纪90年代中后期，数据中心的建设规模和服务器数量每年都以惊人的速度增长。随着信息中心、服务中心、数据中心等各类业务应用及数据量的不断增长，数据仓库、数据挖掘、联机分析等技术发展，数据存储容量的需求也成正比的增长。云计算、云存储和大数据将对视频监控行业带来存储架构、虚拟化、安全和高效处理四个方面的变化。

首先，大数据呈现出的典型特征是4 个V：规模（v o l u m e）、速度（v e l o c i t y）、类型多（variety）、价值密度低（veracity）。大数据的特征对存储容量的总体拥有量需求激增，海量存储模式也从传统的集中存储式架构发展到分布式存储架构，这种分布式架构，在多副本、网络RAID技术、快照技术驱动下，实现海量存储的高可靠、大并发能力，推进了存储从设备供应模式到服务模式的升级和转变。

其次，虚拟化技术在存储服务能力建设上将继续不断发展，升级模式从SCALE-UP向SCALEOUT模式发展，为无处不在的存储资源的调度与管理、存储资源的在线扩容升级、数据持续保护、存储服务不间断等实现有力的支撑。虚拟化，一方面大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能；另一方面解决了存储空间的浪费，可以自动重新分配数据，提高了存储空间的利用率，同时具备负载均衡、故障冗余功能。

视频浓缩检索技术，主要是利用图像处理（包括视频浓缩、摘要、复原等）、模式识别、海量数据分类存储以及搜索等技术，对海量的存储录像等原始信息进行分析和挖掘，对于目标特征、目标行为、目标间关联关系这三大类信息内容，形成各种分类的特征信息库、元数据和索引等，并提供统一接口供外部应用进行搜索，以期通过有限的线索，达到案件快速关联和定位。

视频图像信息库建设，目前应用比较广泛的是卡口和电警的应用。由于车牌识别技术的日趋成熟，通过车牌、车牌颜色、车身、车身颜色、车辆类型等特征识别，把车辆图片、车辆信息、车主信息、盗抢车辆库等结合起来，可以有效的进行车辆的查找、布控和案件线索搜索。

海量数据的处理、分析、检索和视频智能分析技术，把海量的视频数据进行浓缩、提取特征摘要、减少了存储空间。如1小时的视频录像，通过特征值方式的视频浓缩，可以把录像压缩到10分钟左右。同时，视频图像信息库有别于传统的关系数据库模型，针对结构化，半结构化和非结构化数据，通过数据的多个副本分布式保存方式，可以有效节约存储空间，关键数据的二次备份，使系统架构更加稳定和可扩展，并且提供安全的负载均衡和容错机制。

二、前景展望

云计算和大数据应用未来势必对安防行业有深刻的改变和影响。尤其在智慧城市行业和交通行业。交通方面海量数据处理需求，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意站点的图像进行显示，对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。实时交通状况分析可通过视频实时分析道路交通流量，然后综合分析统计出全城市的交通状况；套牌分析可通过视频进行车牌识别，按照一定的规则（如最近时间内一定距离以外）在全城市中检索相同车牌的汽车。

智慧城市方面公安部门可以利用相关技术进行犯罪嫌疑人追查，可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸；犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找；人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人车物并绘制其时空轨迹；车辆的首次入城分析等等。

结束语

总之，虽然目前大数据应用于安防行业中出现了很多亟待解决的问题，但并不影响它在国内市场的发展前景。随着国家大力建设智慧城市、发展高新产业，其巨大的市场前景是不容质疑的。对于国内安防企业，认清目前大数据相关技术在安防应用中的局限性及出现的问题，努力并积极的去解决这些问题，以使企业自身能够在技术发展的浪潮中占据先机，也是企业欲获得更大利益的有效途径。

参考文献：

[1] 李满玲.基于云服务的NFC门禁监控系统的设计[J].吉林师范大学学报（自然科学版）.2014（02）

[2] 刘琦琳.云时代的服务管理[J].互联网周刊.2009（16）

[3] 打造云产业迎接云时代——北京·亦庄中国云产业园启动[J].军民两用技术与产品.2011（10）

大数据与互联网心得体会篇4

1.1企业的媒体化思维

营销离不开传播，传播离不开媒体。以前，企业传递信息一般是通过外部渠道，如杂志、电视、收音机等。互联网时代，企业有很多自有的渠道来传播信息，如论坛、微博、QQ空间、微信公众账号等。这些可以称作自媒体，企业可以用自己的渠道来发表自己的意见，跟传统的媒体形态紧密结合，企业表达自己意见最重要的价值在于传播品牌理念，而最终目的是卖产品。

1.2企业的消费者思维

互联网时代，产品是不是消费者喜欢的，这个十分重要。在目前物资非常丰富的时代，产品本身已经不重要，打造产品已经变得越来越容易，而拥有客户才是最重要的。如今，因为有了移动端，客户的各种行为更容易被记录，这样有了更多的数据对这种关系进行科学的分析。用户使用产品感觉好，企业才能真正得到这个客户。如果用户感觉不好，将会失去这个客户，因此，企业必须站在消费者立场去开展产品设计、营销推广。

1.3企业的服务思维

服务就是一种增加产品本身价值的体验，通过体验提升产品价值。这种服务的形成，在移动互联网时代会变得更加多样化。移动终端让企业了解到客户不同的喜好，然后，设计出更吸引客户的场景，即用户个体喜好与移动中的场景等于满足用户需求的个性化服务。

2应对互联网时代企业营销变革的几点措施

2.1提升传统行业企业的互联网化水平

对于传统的金融、批发零售、媒体、租赁/服务、制造等行业，应着力于推动三个方面的互联网化。

一是，营销互联网化（线上、线下融合）。线上、线下融合是解决实体产品和线上产品融合的问题，一方面，要加强物流基础设施建设和信息技术的深度融合；另一方面，要及时改善产品网点分布，提供便捷的服务，并提高服务的质量。

二是，产品互联网化（产品数字化、互联网交付）。产品互联网化，是基于跟互联网上的消费者充分、适度的交流，因此，要通过互联网实现与消费者的交流，及时吸收消费者的参与，同时，借助互联网支付平台，提高产品的销售便捷性。

三是，服务互联网化（在线交互、客户服务）。要想搞好互联网营销，线下要重质量，线上要重速度。线下和线上目前还是不可孤立的，否则，企业发展不会太大，利用线下的活动和服务可以赢得良好的口碑，打下坚实的群众基础，然后，线上注意实效，注意同步配合，可以取得更好的效果。四是，运营互联网化（信息、资金、物流的互联网承载和支持）。整合线上线下渠道，避免冲突，合理优化信息、资金、物流各环节的配合，发挥出线上、线下各渠道的优势并进行互补，以达到最优化的整合。

2.2借助互联网多途径优化企业的营销效率

一是，替换（对传统商业流程中某些环节的直接取代）。一方面，在产品介绍方面，可以通过互联网将企业的各种信息充分展示，如运用声像工具、图片、文字介绍等，从而让产品介绍更加完整、全面、系统。另一方面，在产品交易方面，实现在线支付，降低产品交易成本，同时，在物流配送方面，可以利用与物流公司的配合，实现生产、销售、物流一体化，提高营销的响应速度。二是，优化（再造商业流程本身，简化、优化、重构）。传统的营销环节较多，尤其是涉及大宗商品买卖方面，需要走很多流程，而互联网营销时代，流程可以大大压缩，借助互联网平台，可以建立面向生产和消费的交流平台，不论身处何处，都能掌握企业的营销动态，及时了解需求，及时和客户沟通，避免了实体销售在及时性上的一些不足，同时，也简化了一些手续，使得整个营销流程变得顺畅。三是，创新（创造新的商业流程）。传统的营销，商业流程受到限制，尤其体现在渠道推广上，而借助互联网平台，可以创造一些新的商业模式，扩展营销的影响面，提高营销的效率。

2.3抓好互联网时代的营销重点策略

对于互联网时代的营销策略要把握两个重点：第一个，企业营销的核心是属于什么行业，然后，要充分了解这个行业的性质，以此类推定位企业营销的内容。比如，企业如果是医药行业，对于这个行业往往专业度比较高，如果水平较差往往会被同行嘲笑，就算是营销成功也往往成了负面的参照物。所以，在营销前，一定要对这个行业以及企业营销的内容有一个亮点分析，并找到企业的推广点，再定位目标用户进行营销，方能提升营销效果。

教育局安防大数据联网篇5

新解读-互联网+大赛新诠释-互联网+内涵新案例-大数据与AI

第三届“互联网+”大学生创新创业大赛解读分析冠军：浙江大学杭州光珀科技有限公司亚军：北京航空空航天大学

季军:南京大学分子精准调控的吸波导磁材料及工业解决方案东南大学全息3D智能炫屏-南京万事屋科技有限公司大赛获奖项目共性分析

1高校产学沿用及科技成果转化成为大赛主旋律 2面向学生群体的参赛项目仍然普遍

3结合优势专业、当地人文和产业特色的项目容易获得认可 4具备创客元素的作品受到评委青睐

5产品和商业模式是否得到市场验证是项目关注重点 6创业能力和团队互补性是不可缺失的重要环节 7抢抓风口的参赛项目容易受到关注 OFO为例

我懂你不懂-占领商机你懂也没用-设置壁垒你和我都懂但是坑很多开源共享创新的框架BIT Businessmodel商业模式-共享经济 Industryinsight行业洞察力-供给侧改革 Technology科技-AI/AR/VR 建议

科技创新痛点发觉内容聚焦表述清晰

B2C就是最常见的公司把商品卖给个人的模式，简称企业对个人的电子商务。C2C就是指个人之间的商品买卖模式，简称个人对个人的电子商务 B2B就是公司把商品卖到其他公司的一种模式简称企业对企业的电子商务。打造最小可行性产品-精益画布

从最小可行性产品设计，开始逐步验证想法，试错调整结合精益画布，反复打磨项目，寻求产品与市场的匹配大

教育局安防大数据联网篇6

第六届中国云计算大会于2014年5月20-23日在北京国家会议中心拉开帷幕。本次大会立足实践，以国际化的视野，帮助与会者了解全球云计算技术的发展趋势；从应用出发，探讨交通、医疗、教育、金融、制造、数字娱乐等行业领域的实践经验；并通过技术专场、产品发布和培训课程等方式，深度剖析云计算大数据的核心技术。

“云计算大数据互联网金融论坛”在宏源证券研究所副所长易欢欢的主持下拉开了序幕，在互联网金融和金融互联网的交互创新中，如何实现数据对接与风险控制，如何保证支付安全，成为技术聚焦点。在“云计算大数据互联网金融论坛”通过多方深入讨论揭示了创新背后的技术变迁与发展。

中国大数据专家委员会副主任委员，中国科学院院士鄂维南

中国大数据专家委员会副主任委员，中国科学院院士鄂维南带来的演讲是“互联网金融的风险预测”，从金融的角度来说，两件事情最关键，第一个就是效率，钱不能浪费，不要压在家里柜子里，需要用钱的人能够用得上钱，这是金融最主要的目标，能够提高金融运作的效率。其次，跟这个同样重要的就是风险，金融系统带来整个经济的风险，比如2008年全世界金融危机就是很典型的例子由金融系统造成的风险。从这两个角度来讲互联网金融提供了非常好的机会，互联网金融因为引进大数据，对这个风险评估也会产生比较大的影响。从风险评估的角度有两个目的，第一个目的就是要评估比方还款，是不是有坏帐，第二个目的就是把用户做分级，这个我想大家都可以理解。鄂维南在演讲中介绍了其研究成果：通过互联网技术和大数据技术实现还款情况预测和用户分级模型。

宏源证券研究所副所长易欢欢

宏源证券研究所副所长易欢欢在“云计算大数据互联网金融论坛”带来了激情洋溢的演讲：“互联网金融大时代小梦想”。易欢欢谈到一个很有趣的问题：中国人到处都在谈互联网金融，而美国却无人问津，为什么？第一，实际上中国人被互联网改变的程度比美国人要多得多；第二，移动互联网环境下金融是极其重要的变现路径、变现方式和粘住客户的服务；第三，由于中国金融制度的特殊性所造成的。

这并不代表中国互联网金融发展得很好，远远超过美国。为什么呢？易欢欢说自己再次拜访了Google的投资部门，从投资部门发现2012-2014年谷歌总共投了十几家跟金融相关的企业。谷歌为什么要投金融呢？因为互联网中间技术变化太快了，互联网到底是什么状态、未来会发展什么样，大家心里都没有数。从PC到手机搜索不再是唯一路口，谷歌这样的公司采取的做法是什么？手上帐面上足够，估值足够，同时能够布局到所有的相关企业。

天弘基金创新支持部总经理樊振华

天弘基金创新支持部总经理樊振华带来的演讲是“余额宝在云计算中的应用”，余额宝是在去年政策好和天时地利人和的条件下诞生的庞然大物。樊振华首先简单介绍了余额宝的数据量，根据2014年1季度末的数据，从余额宝6月13号上线，到现在已经超过300天的时间，运行时间超过4700个小时，累计完成交易笔数超过10亿笔，到一季度末余额宝的经营规模应该是超过了5400亿的规模，用户数超过8100万，这无论在中国还是在全球的金融行业或者互联网金融行业都是一个奇迹。

樊振华分享了余额宝的技术架构变迁，目前阿里云为用户提供7×24售后故障服务，并提供快速的在线服务和多重数据保护。金证科技提供后续云应用系统的软件升级服务。余额宝第一期基于传统的IOE架构搭建，当时设计的体量是支持1000万用户量。6月13号上线前一天开始考虑，基于云计算重新搭建，来支撑双十一的指标。经过了3个月左右的时间，包括阿里云、支付宝、金证和天弘，4方团队顶着巨大的压力在9月26号完成了云直销系统的上线，并且非常好的支持了2013年双十一的这个任务。

余额宝中体现最明显的是借用互联网的用户体验，这是和传统金融最大的区别。也就是说从用户终端角度，理财和消费融洽的结合是余额宝做出的最大贡献。

91金融有限公司CEO 许泽玮

91金融有限公司CEO许泽玮带来的演讲是“大数据时代下的互联网金融”。91金融三年前就开始做互联网金融，91金融是基于互联网金融产品导购的平台，通过对用户数据的分析来赚钱。用户（金融产品的消费者）提供自己的需求，比如你想要贷款，然后你的诉求是什么，你能提供的资质又是什么，然后跟你信用状况相关的数据有哪些，提供给91金融，91金融会反馈给你最合适的金融产品。许泽玮介绍说，实践过程中发现单纯利用大数据的时候也有问题：一个是数据，一个是隐私，一个是线上线下的结合，还有一个是监管。第一，比如说可以把每个人的微博、微信等等数据分析起来，给这些人打分，但现实生活中我国传统的金融机构是不认这个数据的，没法判断给他不给他贷款，这是一个限制。第二，当你给它数据的时候就会担心隐私怎么办，对于用户来讲隐私是非常敏感的问题。比如用户在你这填了一个表，填完表之后也没批贷款，你这个表怎么处理的？第三，大多数金融交易最后一步都是面签，互联网的金融交易该如何操作？91金融现在的做法是尽可能压缩步骤，第一要合规，第二是最好一次能签的都签了。

许泽玮认为互联网金融未来的发展将会经历三个阶段：

• 首先，金融大数据尽可能多地接入。第一阶段即是现在不断推进的银行的内部交易系统、支付宝、网上基金、经济波动数据等。第二阶段应该是更多非直接数据的接入，比如用户在更多金融平台上的行为的数据以及用户对于一些金融现象的情绪变化数据。

• 然后，大数据存取、挖掘、处理技术。随着数据量不断的加大，对互联网技术的要求也会越来越高。无论是大数据的存储和提取还是高效的处理以及学习，都需要技术支持。所以，云存储和云计算将是未来互联网金融的基础。

• 互联网技术和金融深度理解的量化投资。虽然量化投资不能解决所有问题，但在一定的时间段内还是能够给金融机构带来相当丰厚的收益。人的作用更多的是如何优化量化投资的逻辑。

北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系主任，中国支付清算协会专家委员会成员陈钟

北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系主任，中国支付清算协会专家委员会成员陈钟在“云计算大数据互联网金融论坛”中带来了分享“互联网金融与相关信息安全风险防范”。陈钟从92年开始做国内的股票交易、证券交易系统，95年参加了支付清算系统，现在研究移动支付、第三方支付安全的问题。

据陈钟介绍，互联网金融专委会是放在中国支付清算协会下，言外之意互联网金融在支付方面是个主体，几乎拿到第三方支付牌照的都在这个里面。现在有75家会员，从这个列表中看到我们包含商业银行、P2P网贷机构、券商还有一些支付机构，人行的支付中心和清算总中心都在里面。从这个范围来看，确实互联网金融涵盖了一些既跟互联网相关又和金融相关的又不属于传统金融的这些内容。

征信体系本身是平衡风险和效率很重要的一个方面，信用评分从六十年代初期在美国发明后大大提高了在信贷和行业领域放贷的效率。中国也建立了个人征信的一个生态，但是很遗憾现在很多包括互联网金融在内的新兴金融，还无法利用、无法贡献数据给到这个系统，这也是在风险合规方面需要迫切加强，同时在体制和机制上有利于整个行业发展的一个重要方面。

安全科学研究不仅终极目标是重要的，它的过程也是对于深化安全认识和提升工程能力非常重要的。陈钟认为互联网金融需要形成一个安全防范的社会化体系中包括：第一，实施SDL并示证，第二，建立和实施一套有效的安全与隐私保护内控制度，第三，建立和充分利用第三方测试与检测，第四，建立奖励漏洞发现者，动态改进产品、应用与运维。最后，开放标准、技术协同和行业自律是不是都做到了。陈钟认为互联网金融如果在这些方面能够形成一个完善的体系，未来将会更稳健的向前发展。

易宝支付CEO及联合创始人唐彬

易宝支付CEO及联合创始人唐彬在“云计算大数据互联网金融论坛”中带来的分享是“第三方支付推动互联网金融创新”。互联网从诞生之初，经过21年的发展，已经完全进入我们的生活了，比如我们现在找信息、交流、娱乐和购物都在互联网上。唐彬认为如今互联网金融进入了“深水区”。

这么好的互联网，这么美的互联网金融，到底谁主沉浮？唐彬认为传统的机构像银行、银联如果不彻底拥抱互联网的思想，只拥抱互联网的渠道，不可能引领下一波趋势。另外，第三方支付公司只要认真做，一定会发挥举足轻重的作用。因为支付有五方面的特点：第一，交易是核心的环节，没有交易不会有金融，因为金融来源于交易，所以金融、支付、交易三位一体。第二，支付带来的真实大数据可以提供精准个性化的服务。第三，支付是天然的信任中介，商家、金融机构、用户都相信它，把钱给它了。第四点，支付是特殊平台，上面有大量的商户资源等，它要做金融服务就像换件衣服一样，马云做余额宝跟换件衣服一样，太简单了，左手倒右手，风险可控，信息透明，搞个理财公司，余额宝出现了。所以第三方支付不但是互联网金融的先锋队，而且可以成为互联网金融的基石。最后一个，第三方支付对中国金融经济而言不是简单的行业，是给中国金融带来新希望，打破金融垄断物种单一的这么个行业，它既有互联网的基因，又有资质，从此中国单一的金融生态系统里面多了一个从天而降有着互联网思想和服务精神的新行业。所以中国金融这两年才慢慢动起来了。

唐彬认为支付未来会经历三个阶段的发展：第一，作为工具，解决资金来往问题；第二，以让行业资金更顺畅，促进交易。现在这个行业正在走向第三阶段，就是基于交易的数据做精准营销。第三阶段让支付公司实现“天下熙熙，皆为利来；天下嚷嚷，皆为利往”，通过支付推动这个地球的进步。

台湾云端运算产业协会专家，资诚联合会计师事务所审计服务部合伙会计师徐圣忠

物联网大数据分析的初探篇7

物联网-大数据是互联网, 计算机技术发展的新形态, 与各行各业的业务相结合, 伴随着国家级战略的推进, 将产生一批新的产业和企业, 并爆发出前所未有的社会和商业价值。国内的各种资本, 媒体, 舆论甚嚣尘上, 一时间已成为新经济增长的“网红”。

笔者作为大数据从业者虽不敢妄言其是个噱头, 但认为物联网大数据有其创新的一面, 却也未必是高不可攀的技术或模式, 下面将分几个部分, 从模式, 技术, 经济价值, 未来的挑战, 最后亲自搭建一个物联网平台, 对其做一次初步的探究, 揭开物联网-大数据貌似高大上面纱的一角。

一、模式:

所谓物联网-大数据的模式总结起来就是, “四化”, 信息彻底的数据化, 数据存储的海量化, 海量数据的智能化, 智能分析的商业化。

得益于芯片技术的发展, 简单的传感芯片变得无比低廉, 例如笔者曾经参与开发的马拉松比赛项目中使用的计时芯片, 只需几毛钱/片, 当然工业级的传感器应用, 像火力, 风能, 太阳能, 核能发电厂使用到的各种指标计量, 需要复杂的配套软硬件才能输出被获取, 但总体上来说, 曾经高贵的芯片已经开始接地气了, 这也让万物互联提供了可能。

如今我们将面临一个数据的海洋, 任何实物都无时不刻地产生数据, 其个体的属性和行为都可以被数字化, 指标化。然而在过去相当长一段时间里, 数据都集中在IT系统的数据库里, 且大多采用关系型数据库, 从数据量, 数据类型, 处理速度上开始无法满足海量数据的存储和处理了, 兵来将挡水来土掩, 得益于计算机存储技术的进步, 价格进一步平民化, 加上各种实时流式数据分析框架, 新型的key-value数据库, 分布式系统的发展, 我们掌握了解决大数据问题的新方法。

有了海量数据的“材料”, 则需要新的工具和方法进行使用和分析。目前, 国内的超级计算机的发展让世界瞩目, “神威-太湖之光”在峰值性能, 持续性能和功耗比三项指标上, 处于世界第一, 强大的计算能力是应对海量数据处理的基本保证。前不久中科院计算所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片--“寒武纪”, 将算法硬件化, 相比CPU/GPU具有高效的性能功耗比, 未来可以支撑大规模的神经网络计算。除此之外, 将统计学的算法和并行计算相结合, 可以高效地对海量数据进行挖掘和数据分析。

一切可以程序化的经验都将被智能化的数据取代, 前不久著名围棋高手李世石败给了机器人阿尔法狗, 令世人惊叹, 但其实是有极限的人脑输给了计算机理论上可无限扩展的计算能力。大数据的最终目的是提取有意义的信息, 信息的重要性毋庸置疑, 过去, 信息能扭转战争的局势;现在, 信息能在人在股市里呼风唤雨;未来, 社会中价值的体现, 信息的地位显得举足轻重, 在一个高度信息化的社会, 信息能在各种竞争中决定成败, 可以说谁掌握信息, 谁就有话语权。

二、技术

物联网, 重在硬件, 通常涉及芯片技术, 传感器技术, 无线射频技术, 嵌入式技术和网络技术。由于各类个体都能产生, 传输, 交互数据, 技术要解决的是数据的产生, 通过传感器对各类变量, 指标, 信号的数字化, 接下来是在各种协议下的网络传输, 以及单向或双向的通信。

大数据, 重在软件, 通常涉及数据采集, 数据处理, 数据存储及管理, 数据分析及挖掘, 数据展现和应用等技术, 为数据的海量吞吐, 集中存储, 数据挖掘, 应用提供了IT软件的支持。稍后在第五部分将两者的应用做一个初步实践。

三、经济价值

大数据扩大了人类的认知世界, 不但增加了新的信息和知识, 而且可以对过去复杂的现象做新的理解。它赋予了人类精确地理解和掌握事物的能力, 这必然会带来新的价值。

例如,

在电力行业中, 可实时感知设备状态及维修预警, 通过对电力系统的评估可以衡量稳定性, 效率, 收益分析, 还可以预测电力消费/负荷, 监控盗电行为。

在交通行业中, 可根据人流和物流数据动态调整运输费用而优化收益, 城市交通的流量预测, 实时跟踪物流定位。

在金融行业中, 可根据各维度的征信数据对客户进行动态评分, 降低信用风险;对客户的经济行为进行监控分析, 预测和精准的商业营销, 提高利润, 降低客户流失。

在证券行业中, 量化投资和高频交易早已与大数据技术结合无比紧密。

在媒体行业中, 通过热词分析来提高用户粘性, 根据点击率进行精准投放广告, 提高转化率。

在消费行业中个, 电商是最早利用大数据进行精准营销的行业, 此外, 电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货, 利用其交易和现金流数据来提供小额金融服务。

在医疗行业中, 通过对基因的分析, 可以提前预判人体的潜在疾病, 帮助医生进行疾病预防和健康管理, 通过大量流行病数据的分析, 可以更快速更有效地做预测和疫情防控。

在政府管理方面, 高效的舆情监控是提高管理者的应急能力的重要手段。

四、挑战

首先, 作为万物互联的一份子, 人的属性的行为将被暴露, 一举一动都在被这个大网所“监视”, 人在享受大数据带来的信息便利的同时, 将面临毫无隐私的困境。人将成为数据的奴隶不是危言耸听。

其次, 大数据将颠覆一些传统行业, 对整个社会造成巨大影响, 最直接的就是就业排挤, 一些行业中过去人类积累的经验和技能将被自动化的软件取代, 例如司机, 经纪人, 教师。另外机器人的广泛应用, 也将出现新“机器吃人”的景象。

最后, 数据将变得越来越透明, 信息垄断难度越来越大, 对数据传播的控制也越来越困难。

五、实践

大数据时代, 物联网的构建对供应商提出了挑战:为了提供更优质的服务, 他们必须对物联网设备进行集成, 同时对其产生的大量数据进行存储和分析, 这对于大部分企业而言无论是技术难度上还是资源成本上都是不能接受的。目前有媒体了介绍4款非常不错的物联网云平台:Temboo、Carriots、Near Bus和Ubidots。

本文将采用美国GE公司提供的商业化物联网平台Predix做一次物联网大数据的初探。Predix能将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端, 同时提供资产性能管理 (APM) 和运营优化服务。作为软件平台, Predix的四大核心功能是链接资产的安全监控, 工业数据管理, 工业数据分析, 云技术应用和移动性。

Predix是GE数字化战略的基石, 作为世界五百强的传统巨型企业, 无比重视数字化的建设, 每个业务部门都设立单独的数字化团队。前不久, GE首席执行官Jeff Immelt宣布了一个重要的决定:GE决定在2015年向所有企业开放Predix, 帮助各行各业的企业创建和开发自己的工业互联网应用。Immelt表示这将有助于培养工业互联网应用开发生态圈, 更多的应用提供商将刺激这个领域的创新热潮。他同时表示“Predix可以帮助我们提高客户的的生产率, 可以连接、监管更多的设备和机器, 为客户提高更多的洞察力, 减少计划外停机, 增加可预测性。GE将向世界开放Predix, 任何规模的企业和在任何行业中都可以通过Predix受益, 消除更多设备间沟通的障碍。”

纵观Predix物联网云平台技术架构, 主要分为三层, 底层基于亚马逊的AWS的laas云平台, 采用开源的Cloud Foundry作为基础服务层, 顶层是Assets, Analytics, Data, Security, Operation等服务, 基本上整合了大部分开源技术。现实中也有采用Openstack+Cloud Foundry的全开源实现。

Predix功能非常全面, 接下来实际操作动手组件一个模拟物联网大数据分析应用。

具体操作顺序如下

1:获取虚拟数据, 假设我们将获取设备产生的时间序列数据作为物联网的数据来源, 2:开发处理及展示数据的逻辑模块,

3, 将应用发布至互联网云平台。

1:首先登陆官方网站www.predix.io申请账号, 试用期60天。

下载CLI控制台客户端和Git客户端, Predix中的Cloud Foundry平台已经整合了绝大多数常用的服务, 例如Java Spring, Node JS, Ruby, Postgre SQL, Redis, Mysql, Rabbit MQ, mongo DB, 此外还提供了GE开发的UAA用户认证和授权服务 (类似于SSO服务) , 以及各种Micro Service。这里我们需要使用到Time Series数据源, 也就是Predix-Timeseries服务, 它将模拟从设备产生出具备时间特性的各种数据。

2:开发处理数据逻辑, 采用spring-boot进行开发, 其优点是功能独立, 部署快, 只需关心核心逻辑实现, 节约时间。先在Eclipse下创建一个maven工程, 在pom.xml文件中加入依赖org.springframework.boot, 版本1.0.2.RELEASE, 新建一个Controller来接受处理请求,

我们可以将获取到的数据进行周期性的采样, 汇总, 计算, 存储到关系型数据库里, 用于输出图表或报告。基于数据库, 可以基于不同维度对数据进行分析, 例如最简单的统计描述, MAX, Min, 中位数, 方差等计算, 也可以导入Mahout (Java平台下可扩展的机器学习算法包) , 进行高级聚类、分类, 时间序列计算。此外, 对于各种异常值的捕获, 处理, 记录, 查询也可以作为扩展功能, 限于篇幅, 不展开讨论。

3:将开发好的逻辑模块打包成war或者Jar, 先连接并登入cf login<-a API Endpoint>, 输入用户名和密码。用CLI命令CF push App发布到Predix平台上, 系统会返回一个link, 用于测试。

综上, 基于一个强大的平台, 我们发现, 构建一个物联网大数据分析应用只需关心数据的来源, 如何进行处理和分析数据, 最后输出结果, 与通常的软件系统开发并无太大差别, 甚至效率要大大高于传统的软件开发模式, 因为硬件, 部署, 运维都有平台支持, 我们只需要关心核心的业务实现即可。

感兴趣的读者可以登录官网, 里面有详细的学习和培训的英文资料。

总结:

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