産品功能(néng) 

 

資産模型

• 可視(shì)化資産模型開(kāi)發環境
   

• 高(gāo)性能(néng)模型計(jì)算(suàn)引擎

允許開(kāi)發者在模型中定義各種實時(shí)計(jì)算(suàn)任務，支持轉換計(jì)算(suàn)、聚合計(jì)算(suàn)、流計(jì)算(suàn)，滿足各種複雜(zá)業務邏輯的開(kāi)發。

• 資産模版

支持自(zì)定義行業資産模版、快(kuài)速複制共享、共築行業生态。

實時(shí)分析

基于物聯網大(dà)數據流計(jì)算(suàn)引擎，提供物聯網實時(shí)分析能(néng)力。爲了(le)降低(dī)開(kāi)發者開(kāi)發物聯網流分析作(zuò)業門(mén)檻，物聯網數據分析服務提供圖形化流編排能(néng)力，開(kāi)發者可以通過拖拽方式快(kuài)速開(kāi)發上(shàng)線。

• 圖形化流編排能(néng)力

可視(shì)化流編排IDE，無需寫SQL，通過簡單拖拽完成物聯網流分析作(zuò)業定義。

• 物聯網流編排算(suàn)子

基于典型物聯網應用(yòng)場景，封裝常用(yòng)算(suàn)子，比如數據接入、數據過濾、數據轉換等，支持無縫對(duì)接AI。

時(shí)序分析

專爲物聯網時(shí)序處理(lǐ)優化的服務，包括高(gāo)壓縮比的時(shí)序數據存儲，高(gāo)效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能(néng)力。

• 海量接入

• 時(shí)序存儲

• 高(gāo)效查詢

基于時(shí)間多維度聚合，近實時(shí)分析查詢。

• 數據可視(shì)化

提供時(shí)序洞察工(gōng)具，方便物聯網數據分析師進行時(shí)序數據探索。

資産模型

• 可視(shì)化資産模型開(kāi)發環境
   

• 高(gāo)性能(néng)模型計(jì)算(suàn)引擎

允許開(kāi)發者在模型中定義各種實時(shí)計(jì)算(suàn)任務，支持轉換計(jì)算(suàn)、聚合計(jì)算(suàn)、流計(jì)算(suàn)，滿足各種複雜(zá)業務邏輯的開(kāi)發。

• 資産模版

支持自(zì)定義行業資産模版、快(kuài)速複制共享、共築行業生态。

實時(shí)分析

基于物聯網大(dà)數據流計(jì)算(suàn)引擎，提供物聯網實時(shí)分析能(néng)力。爲了(le)降低(dī)開(kāi)發者開(kāi)發物聯網流分析作(zuò)業門(mén)檻，物聯網數據分析服務提供圖形化流編排能(néng)力，開(kāi)發者可以通過拖拽方式快(kuài)速開(kāi)發上(shàng)線。

• 圖形化流編排能(néng)力

可視(shì)化流編排IDE，無需寫SQL，通過簡單拖拽完成物聯網流分析作(zuò)業定義。

• 物聯網流編排算(suàn)子

基于典型物聯網應用(yòng)場景，封裝常用(yòng)算(suàn)子，比如數據接入、數據過濾、數據轉換等，支持無縫對(duì)接AI。

時(shí)序分析

專爲物聯網時(shí)序處理(lǐ)優化的服務，包括高(gāo)壓縮比的時(shí)序數據存儲，高(gāo)效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能(néng)力。

• 海量接入

• 時(shí)序存儲

• 高(gāo)效查詢

基于時(shí)間多維度聚合，近實時(shí)分析查詢。

• 數據可視(shì)化

提供時(shí)序洞察工(gōng)具，方便物聯網數據分析師進行時(shí)序數據探索。

 

産品優勢

 

 

物聯網資産模型感知(zhī)

IoT數據分析服務是以物聯網資産模型爲中心的分析服務，不同于公有雲上(shàng)的通用(yòng)型大(dà)數據相關産品，IoT數據分析服務與資産模型深度整合，在相關數據分析作(zuò)業的定義中，開(kāi)發者可以方便引用(yòng)物聯網的模型數據，大(dà)大(dà)提升數據分析的效率。

一站(zhàn)式開(kāi)發體驗

大(dà)數據開(kāi)發技術門(mén)檻較高(gāo)，而IoT數據分析服務整合了(le)大(dà)數據分析領域的最佳實踐，爲開(kāi)發者打造一站(zhàn)式數據開(kāi)發體驗，并且跟物聯網相關服務（比如IoT設備接入）無縫對(duì)接，降低(dī)開(kāi)發者開(kāi)發難度，提升開(kāi)發效率。

針對(duì)時(shí)序數據的優化

針對(duì)物聯網數據具備的顯著時(shí)序特征，IoT數據分析服務在數據存儲及數據分析上(shàng)做了(le)大(dà)量的優化。比如海量時(shí)間線能(néng)力，單實例支持10萬線，數據存儲壓縮比20:1，以及多種時(shí)間維度的聚合計(jì)算(suàn)能(néng)力。

應用(yòng)場景

物聯網設備運營分析場景

物聯網設備運營是一個廣泛應用(yòng)的場景，企業有大(dà)量聯網的智能(néng)設備，設備會(huì)持續産生數據。作(zuò)爲設備的運營方，企業需要具備多種維度的統計(jì)分析能(néng)力，真實掌握設備運營數據，比如設備增長趨勢統計(jì)，設備激活趨勢統計(jì)，設備活躍時(shí)間段分布，設備告警統計(jì)等。

優勢：

IoT數據分析服務已與物聯網接入服務無縫集成，設備一旦通過接入服務接入，并授權數據分析服務訪問數據，即可獲得常見設備運營分析相關的數據集，無需數據開(kāi)發人員進行開(kāi)發。因此通過IoT數據分析服務，可以使得物聯網設備運營相關的數據開(kāi)發周期從(cóng)數周縮短至幾分鐘(zhōng)。

智慧倉儲中的實時(shí)分析場景

倉庫的進出庫管理(lǐ)是物流中的一個重要環節，當前較依賴人工(gōng)的盤點，工(gōng)作(zuò)繁雜(zá)且容易出錯。可以通過引入RFID技術實現(xiàn)對(duì)進出貨物的自(zì)動盤點，爲了(le)準确實時(shí)的判斷出貨物進出門(mén)狀态，并且跟貨單中的貨物進行實時(shí)校對(duì)，可以通過IoT數據分析服務輕松實現(xiàn)。

優勢：

IoT數據分析服務的資産建模能(néng)力，可幫助開(kāi)發者快(kuài)速構建資産模型并便捷管理(lǐ)，比如料箱和(hé)RFID tag的對(duì)應關系，料箱和(hé)倉庫門(mén)的對(duì)應關系，貨物在進出門(mén)的過程中，會(huì)産生大(dà)量的RFID數據，數據分析服務基于Flink技術的實時(shí)流計(jì)算(suàn)能(néng)力，可秒級判斷出貨物在該門(mén)下(xià)的進出方向，繼而可自(zì)動與貨單進行校對(duì)，實時(shí)告知(zhī)倉庫管理(lǐ)人員進出貨物的情況。

新能(néng)源車的數據分析場景

當前新能(néng)源車都已聯網，并且高(gāo)頻持續産生數據到(dào)雲端，如何對(duì)這(zhè)些(xiē)數據進行高(gāo)效的高(gāo)效的管理(lǐ)和(hé)分析是車企面臨的一個重要課題。通過使用(yòng)IoT數據分析服務，可以幫助企業快(kuài)速搭建新能(néng)源車大(dà)數據分析平台。

優勢：

IoT數據分析服務作(zuò)爲整合了(le)數據集成、數據清洗、數據存儲、數據分析的一站(zhàn)式IoT數據分析平台，無論是對(duì)接車企已有的車聯網平台數據還是車聯網服務的數據，IoT數據分析服務都能(néng)夠輕松應對(duì)，降低(dī)車企開(kāi)發者的開(kāi)發門(mén)檻，縮短開(kāi)發周期。