采用物联网数据流的3个技巧
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：4.55M时长：03:19
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现代科技迅速发展，作为现代科技发展水平一项标志的物联网技术也得到迅猛发展。不过，它的合并和分析设备数据的能力既是福也是祸，因为数据量在不断增长，并且看不到尽头。
物联网数据只有一个地方可以管理和控制，那就是流。流从一开始就被设计用来实现快速有效的数据移动，支持从医疗警报到远程维护和智能家居的各种用例。为了完成这些多样化的用例，流必须支持多种数据类型，并准备支持现有和新兴的行业标准。
1. 为决策而构建数据流
在传统的技术操作中，分析是一种后处理功能，但在流技术领域却并非如此。流将分析范围扩展到在关键时刻提供关键数据，它的分析模型依赖于问题确定和行动。这意味着，流分析可以触发警报，协调呼叫并将实时数据提供给旧版应用程序，以立即改善业务。
为了使这些工作正常进行，流必须支持从 GPU 到 CPU 的最新计算模型。此外，随着计算和存储变得更加专业化，将需要流技术来支持专注于查询或推理的参考体系结构。
2. 了解业务案例
通常情况下，我们将数据带回中央数据仓库或一系列数据湖，然后在其中进行分析，但物联网和流媒体解决方案的出现彻底改变了这种范例。目前，边缘应用程序是围绕推理模型构建的，不再需要将数据回传到中央存储库或云，你可以实时扫描 IoT 数据以确定异常或提供数据趋势。此外，噪声数据既可以本地存储，也可以在源头删除。
正确的流技术可以通过内置逻辑、快速准确的问题确定和根本原因分析来识别数据中的异常。此外，流解决方案还应该具有灵活的能力来建立单独的流，为机器学习或 AI 训练模型提供这些异常的预定格式，以供摄取、自动分析高度复杂和具有挑战性的问题区域。
3. 注意流技术对现实世界的支持
流技术必须支持简化编程的配置，并且必须高度适应多种环境。目前，企业对支持流中的有序数据的要求日益严格。流平台中必须有顺序处理流，这样才能提高建模的准确性，并且可以大大改善问题确定性，对可预测的数据排序进行有力的控制。
最重要的是，数据流代表了跨云、混合云和边缘计算等复杂环境的数据融合中的下一个重大飞跃。随着物联网的出现，数据流将是未来的浪潮。
以上就是采用物联网数据流的 3 个技巧，希望对你有所帮助。
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