規(guī)格參數(shù)
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交換平臺是指將分散建設的若干應用信息系統(tǒng)進行整合,通過計算機網(wǎng)絡構建的信息交換平臺,它使若干個應用子系統(tǒng)進行信息/數(shù)據(jù)的傳輸及共享,提高信息資源的利用率,成為進行信息化建設的基本目標,保證分布異構系統(tǒng)之間互聯(lián)互通,建立中心數(shù)據(jù)庫,完成數(shù)據(jù)的抽取、集中、加載、展現(xiàn),構造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理和交換
包裝
三維數(shù)據(jù)可視化
簡單拖拽建模+物聯(lián)網(wǎng)平臺設備關聯(lián),兩步輕松構建三維空間可視化
二維數(shù)據(jù)可視化
設備分布及運行實況盡收眼底,支持全域搜索設備
數(shù)據(jù)源支持
目前支持常用的RDS MySql和MetaQ數(shù)據(jù)源
流計算任務編排
通過組件編排或者寫SQL,可以實現(xiàn)流計算的業(yè)務邏輯
選項卡四
物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析引擎:
Analytic Visualizations(可視化分析)
可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù),
讓數(shù)據(jù)自己說話,使數(shù)據(jù)變得直觀化。
Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)通過集群、分割、孤立點分析還有其他的算法,挖掘數(shù)據(jù)價值。
Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)
預測性分析可以讓系統(tǒng)根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
Semantic Engines(語義引擎)
語義引擎能夠從“文檔”中智能提取信息,解析,提取,分析數(shù)據(jù)。
Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理)
通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數(shù)據(jù)庫,為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。
應用場景舉例:
智慧城市管理系統(tǒng)、智慧交通、智慧水務、能源分析等