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2017年5大物联网解决方案深度解析

2017-02-16 09:16:02来源：TechTarget中国编辑：一不做关键词：物联网物联网解决方案机器学习阅读量：66116

导读：物联网的相关机会丰富起来，一般而言，这些机会已经可以用于实践了。我们为2017年分享五种物联网解决方案，这是让你的企业步入物联网成功道路的起点。

　　【中国智能制造网学术论文】物联网的相关机会丰富起来，一般而言，这些机会已经可以用于实践了。

2017年5大物联网解决方案深度解析

　　怀着同样的心情，我们为2017年分享五种物联网解决方案，这是让你的企业步入物联网成功道路的起点。

　　1．捕获新的数据源

　　每天，公司从与客户和供应商的互动中捕获数据，还能获得基于经济、天气、社交媒体等的第三方数据。下面讲述如何获取这些数据：

　　找到一条全新的数据流

　　为你的企业设置相关计划，找到一个新的数据源。比如，一些工业设备可能已经有能力输出信息，但是现在信息可能还没有被捕获到。或者可用的公共数据可以容易地集成并与当前信息相关联。

　　结构化现有的数据流

　　你可能有一个现存的非结构化数据源，但当前的形式不是特别好用。那么充分结构化当前的这份数据以使它易被企业其他人访问，从而带来新的视野。

　　容易的机会

　　观察流行的消息队列，诸如Apache Kafka，从而为消息流建立交通枢纽。

　　通过查看哪些信息可从现有工业设备中捕获，来深入钻研工业物联网。

　　2．审视一项新应用

　　头脑风暴出一项新应用，能交付出新的客户利益或者操作效率。选择包括：

　　一项新的移动应用。

　　一项用户体验推进，通过投递更加和相关的信息实现。

　　针对客户和互联网商业的省时工具。

　　当开展计划并实施时，问问你自己：

　　什么样的数据源组合能提供大价值？

　　这项应用能受益于实时数据吗？

　　我可以移动到一个推模型，而不是一个拉模型的应用程序交互性？

　　3．建立一个物联网分析应用

　　基于对现有或新数据的新观察的分析帮助业务向前推动。考虑将现有的机器学习模型应用到现存工作流上，或者将模型应用于新的即将到来的物联网生成的数据流上。

　　比如，许多机器学习模型或者在较早的谈话统计模型中，可以用预测模型标记语言或PMML来输出。

　　具体来说，诸如SAS导出模型到PMML的工具可以直接集成到实时管道中。像Apache Spark这样的现代转换层和像MemSQL这样的分布式数据库可以本地托管这些模型，从而可以实时记录传入的数据。

　　架构师可以扩展当前流行的函数库(例如MLlib和TensorFlow)，以使用这些工具创建预测分析应用程序。

　　4．确保正确的基础数据架构

　　成功的IoT部署需要从边缘数据收集一直到数据中心。像OSI Software提供了一款收集工具，可以帮助你将数据输入你的管道。

　　一旦进入数据中心，一个共同的架构涉及到集成以下层。

　　消息队列

　　在消息层，Apache Kafka和AWS Kinesis是聚集数据流的常用选项，连接信息的产生者和消费者。

　　转化

　　大多数数据管道需要将数据从捕获时的状态修改为其长期持久性状态。转换分片模式，以便数据可以在转换层进行正确分类。

　　数据持久性

　　准确的预测分析模型涉及实时和历史数据，因此能够持久保留数据，包括随时的记录，设置适当的上下文。

　　实时仪表盘

　　对于快速可视化当前数据没有什么比实时仪表板更能让人惊喜的了。受欢迎的商业智能仪表板(如Tableau、Zoomdata或Looker)以及使用D3.js等框架的自定义仪表板，均能允许公司提供对新数据的广泛访问。

　　5．为企业设置物联网成功的模型

　　毫无疑问，数据在当今的商业环境中扮演着更重要的角色，每个人都在争相“转型”。新的CxO角色，如数据官和分析官，使得这一切变得更加明显。

　　去年年底，Gartner估测25%的大型跨国企业已经雇佣了一个数据官。到2019年，Gartner预期此数据会达到90%。

　　此外，Gartner看到了分析的兴起：

　　到2018年，Gartner预测，超过一半的大型组织将使用先进的分析和专有算法进行竞争，破坏整个行业。这反过来又受到激增的设备、连接的“事物”、连接性和计算能力所驱使，所有这些都创造了更多的机会来收集数据，分析数据，并可能实现货币化。

　　从来没有比现在更好的时机来开启你的物联网架构规划。

　　(原标题：2017年五种物联网架构解决方案)

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