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最近分析成为一个非常热门的话题,无论是在连接设备、物联网、网络分析亦或者是大数据业务分析领域。在物联网的背景下,我想分享一些有关不同分析模型和使用情况的看法。

一种常见的分析模型可以被称为“日后存储和分析”,它将海量数据流传送到云服务器和 Hadoop 集群,以供日后分析。这种方法存在一个问题,尤其是涉及到不断增长的数据量,它不能扩展,数据量很快会超过我们的分析能力,使我们无法理解数据。与此相比,另一种模型根据使用情况和系统拓扑来定制情报(由分析获得),从而实现“随时随地按需提供情报”,这就是多层次情报的概念,边缘设备有可配置的自主权和决策权,而不再充当“哑巴数据生成器”。

显然,正确的架构主要由相关使用情况来驱动,背景非常关键。例如预测性建模场景:在强大的服务器上,复杂的机器学习算法处理收集来的大量运营数据,以建立预测性故障模型,如风力涡轮机的预测性故障模型。一旦在“云”中生成这个模型,它就可以导出到涡轮控制系统,以实现更自主的执行和细化。

在分析领域出现越来越多的初创公司,从实时内存数据库到完整的分析平台,应有尽有。有一个领域特别有趣,即流分析引擎,它与上述“日后存储和分析”的情况截然相反。它是立即处理和动态分析数据。这项技术通常能够更好地扩展,非常适合多层次分析使用情况。

然而,从另一个对于物联网越来越重要的分析角度来看,我将这两种模型分别称为单向分析与闭环分析。单向分析能够有效地将数据流传送到云以进行存储和可视化,很大程度上需要人类来诠释情报。真正有趣的是闭环的使用情况,无论是在云中还是在网络汇聚点,分析会反过来影响边缘设备的变化,使其获得控制权,或设备彼此之间交流分析情报。

无论是哪种分析模型或使用情况,有一点是不变的,即数据和我们的分析能力正在成为物联网的一个重要优势。
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