华为云IoT数据分析：加速物联网价值变现

【蜂耘网 物联网】华为云IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成、清晰、存储、分析、可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。

 

 

 

产品架构图

 

1.资产模型

 

对物理世界进行数字化建模的技术，通过建模，将物理对象/物理资产准确的映射到数字空间，形成可计算，可实时交互的数字对象，将极大提升业务系统与物理世界交互的效率。华为云物联网数据分析服务提供资产模型能力，帮助开发者快速定义各种复杂的资产模型，并基于该模型对物联网数据进行实时关联计算、高性能数据访问接口等。

 

所见即所得图形化建模引擎、简化复杂资产开发难度、支持10层级建模。

 

允许开发者在模型中定义各种实时计算任务，支持转换计算、聚合计算、流计算，满足各种复杂业务逻辑的开发。

 

支持自定义行业资产模版、快速复制共享、共筑行业生态。

 

2.实时分析

 

基于物联网大数据流计算引擎，提供物联网实时分析能力。为了降低开发者开发物联网流分析作业门槛，物联网数据分析服务提供图形化流编排能力，开发者可以通过拖拽方式快速开发上线。

 

可视化流编排IDE，无需写SQL，通过简单拖拽完成物联网流分析作业定义。

 

基于典型物联网应用场景，封装常用算子，比如数据接入、数据过滤、数据转换等，支持无缝对接AI。

 

3.时序分析

 

专为物联网时序处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。

 

海量时间线能力，最大可达亿级。

 

列式存储及专用压缩算法，高压缩率。

 

基于时间多维度聚合，近实时分析查询。

 

提供时序洞察工具，方便物联网数据分析师进行时序数据探索。

 

1.物联网资产模型感知

 

IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。

 

2.一站式开发体验

 

大数据开发技术门槛较高，而IoT数据分析服务整合了大数据分析领域的最佳实践，为开发者打造一站式数据开发体验，并且跟物联网相关服务（比如IoT设备接入）无缝对接，降低开发者开发难度，提升开发效率。

 

3.针对时序数据的优化

 

针对物联网数据具备的显著时序特征，IoT数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比20:1，以及多种时间维度的聚合计算能力。

 

1.物联网设备运营分析场景

 

物联网设备运营是一个广泛应用的场景，企业有大量联网的智能设备，设备会持续产生数据。作为设备的运营方，企业需要具备多种维度的统计分析能力，真实掌握设备运营数据，比如设备增长趋势统计，设备激活趋势统计，设备活跃时间段分布，设备告警统计等。

 

优势：

 

IoT数据分析服务已与物联网接入服务无缝集成，设备一旦通过接入服务接入，并授权数据分析服务访问数据，即可获得常见设备运营分析相关的数据集，无需数据开发人员进行开发。因此通过IoT数据分析服务，可以使得物联网设备运营相关的数据开发周期从数周缩短至几分钟。

 

2.智慧仓储中的实时分析场景

 

仓库的进出库管理是物流中的一个重要环节，当前较依赖人工的盘点，工作繁杂且容易出错。可以通过引入RFID技术实现对进出货物的自动盘点，为了准确实时的判断出货物进出门状态，并且跟货单中的货物进行实时校对，可以通过IoT数据分析服务轻松实现。

 

优势：

 

IoT数据分析服务的资产建模能力，可帮助开发者快速构建资产模型并便捷管理，比如料箱和RFID tag的对应关系，料箱和仓库门的对应关系，货物在进出门的过程中，会产生大量的RFID数据，数据分析服务基于Flink技术的实时流计算能力，可秒级判断出货物在该门下的进出方向，继而可自动与货单进行校对，实时告知仓库管理人员进出货物的情况。

 

3.新能源车的数据分析场景

 

当前新能源车都已联网，并且高频持续产生数据到云端，如何对这些数据进行高效的高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。

 

优势：

 

IoT数据分析服务作为整合了数据集成、数据清洗、数据存储、数据分析的一站式IoT数据分析平台，无论是对接车企已有的车联网平台数据还是车联网服务的数据，IoT数据分析服务都能够轻松应对，降低车企开发者的开发门槛，缩短开发周期。

 

 

 

 

 

 

 

 

（蜂耘物联网 责任编辑：李莲花）