另外一個(gè)技術(shù)理念是：一切要為業(yè)務(wù)所用。我們固執(zhí)地認(rèn)為，技術(shù)如果不能為業(yè)務(wù)所用，那它就是毫無(wú)價(jià)值的。我們自主研發(fā)的Angel項(xiàng)目，出發(fā)點(diǎn)也是因?yàn)楫?dāng)時(shí)開(kāi)源社區(qū)里面沒(méi)有符合我們業(yè)務(wù)需求的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，自主研發(fā)是因?yàn)閷?duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值，而不是因?yàn)樗诩夹g(shù)上很有挑戰(zhàn)性以及我們要證明自己技術(shù)很牛。Angel自2017年開(kāi)源后有超過(guò)一百多個(gè)公司和組織使用，包括華為、小米、OPPO、新浪微博、拼多多等，發(fā)揮了Angel在騰訊以外的價(jià)值。02騰訊大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)如前所述，騰訊大數(shù)據(jù)十余年的發(fā)展，經(jīng)歷了三代的技術(shù)演變，如圖1所示?！鴪D1騰訊大數(shù)據(jù)三代技術(shù)演變***代架構(gòu)從2009～2011年，以承載離線計(jì)算任務(wù)為主，如圖2所示。TDW主要以Hadoop為基礎(chǔ)構(gòu)建，我們主要做了兩方面的優(yōu)化：其一擴(kuò)大了集群規(guī)模，包括增強(qiáng)了集群拓展性，優(yōu)化了調(diào)度性能，增強(qiáng)了容災(zāi)能力，通過(guò)差異化存儲(chǔ)降低了存儲(chǔ)成本；其二是利用周邊生態(tài)降低應(yīng)用門(mén)檻，建設(shè)配套的調(diào)度與開(kāi)發(fā)平臺(tái)，兼容Oracle的語(yǔ)法，以及集成PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)以提升小數(shù)據(jù)量的分析性能。***代平臺(tái)總結(jié)起來(lái)就是，技術(shù)上主要滿足離線計(jì)算需求，技術(shù)挑戰(zhàn)主要在不斷擴(kuò)展和優(yōu)化集群規(guī)模，單集群規(guī)模從幾十臺(tái)到幾百臺(tái)，再到幾千臺(tái)不斷突破。數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能物流系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)物流路徑和成本的實(shí)時(shí)優(yōu)化。鎮(zhèn)江生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商

    將其儲(chǔ)存為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件，并以結(jié)構(gòu)化的方法儲(chǔ)存。它贊同圖表、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動(dòng)聯(lián)系。除了網(wǎng)絡(luò)中涵蓋的內(nèi)容之外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的采集可以采用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)展開(kāi)處理。?其他數(shù)據(jù)采集方式對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)或?qū)W科研究數(shù)據(jù)等保密性要求較高的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與企業(yè)或研究部門(mén)協(xié)作，用到特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方法收集數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)或許有些小的公司無(wú)法自己迅速的得到自己的所需的數(shù)據(jù)，這就需到了第三方的數(shù)據(jù)供給或平臺(tái)來(lái)采集數(shù)據(jù)。在這里，為大家介紹一款大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)——觀向數(shù)據(jù)，觀向數(shù)據(jù)是一款針對(duì)品牌商、零售商的線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，匯流全網(wǎng)多平臺(tái)、多維度數(shù)據(jù)，形成可視化表格，為企業(yè)提供行業(yè)分析、渠道監(jiān)控、數(shù)據(jù)包等服務(wù)，協(xié)助企業(yè)品牌發(fā)展提供科學(xué)化決策。杭州本地?cái)?shù)據(jù)采集哪個(gè)好數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)社交媒體平臺(tái)獲取用戶生成的內(nèi)容和互動(dòng)信息。

    3、質(zhì)量檢測(cè)儀器設(shè)備相關(guān)接口比較簡(jiǎn)單、原始，一般的檢測(cè)儀器配有串口用于輸出測(cè)試數(shù)據(jù)，只要儀器廠商提供通信協(xié)議，就可以實(shí)施檢測(cè)儀器的數(shù)據(jù)采集。4、一般工廠的動(dòng)力儀表以機(jī)械式儀表居多，需要改造為智能儀表才能通訊?？傮w來(lái)講，設(shè)備數(shù)采的實(shí)施難點(diǎn)在于包裝設(shè)備的數(shù)據(jù)采集?？傮w介紹：PLC/DCS通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)接入，實(shí)現(xiàn)設(shè)備層的數(shù)據(jù)采集，基本的優(yōu)先級(jí)如下：中控系統(tǒng)>操作面板>PLC網(wǎng)口>PLC串口，具體的建議如下：1.控制系統(tǒng)采用工業(yè)以太網(wǎng)通信，對(duì)于不能采用工業(yè)以太網(wǎng)通信的，可采用ModbusRTU通信，并轉(zhuǎn)換為工業(yè)以太網(wǎng)通訊。2.優(yōu)先從中控系統(tǒng)的上層軟件系統(tǒng)中讀取數(shù)據(jù)，也可以通過(guò)直接驅(qū)動(dòng)從底層控制系統(tǒng)中讀取。3.已有以太網(wǎng)接口的PLC控制系統(tǒng)，如果可以新增以太網(wǎng)接口的，可通過(guò)新增以太網(wǎng)接口，采用工業(yè)以太網(wǎng)接入。4.對(duì)于無(wú)以太網(wǎng)接口，但可以新增以太網(wǎng)口的系統(tǒng)，通過(guò)新增以太網(wǎng)口，采用工業(yè)以太網(wǎng)接入。

    或是網(wǎng)絡(luò)的可靠性，邊緣計(jì)算在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系中扮演著重要角色，邊云協(xié)同也逐漸成了共識(shí)。根據(jù)硬件載體不同，將設(shè)備接入產(chǎn)品分為以下3類，分類并非***，不同類別之間的差異，在于其側(cè)重點(diǎn)不同。1.通用控制器***類是通用控制器，來(lái)自工業(yè)裝備大腦主控，例如可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicController，PLC）、微控制單位（MicroControllerUnit，MCU）等，工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域存在很多控制和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，如分布式控制系統(tǒng)（DistributedControlSystem，DCS）和數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SupervisoryControlandDataAcquisition，SCADA），它們?cè)诔袚?dān)本職功能的同時(shí)，可以作為接入設(shè)備使用。通用控制器通常集成了數(shù)字輸入輸出I/O單元、網(wǎng)絡(luò)通信單元，以及針對(duì)特定應(yīng)用的選配功能，如模擬量輸入單元、模擬量輸出單元、計(jì)數(shù)器單元、運(yùn)動(dòng)控制單元等，通過(guò)串口或以太網(wǎng)物理接口連接，然后基于現(xiàn)場(chǎng)總線、工業(yè)以太網(wǎng)或標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)完成數(shù)據(jù)采集協(xié)議的解析，如圖3-3所示?！鴪D3-3通用控制器通用控制器應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床、激光切割機(jī)等各種自動(dòng)化裝備、機(jī)器人（如機(jī)械臂和移動(dòng)機(jī)器人）、SCADA系統(tǒng)的通信管理機(jī)，有些自動(dòng)化裝備擁有**控制器，采用不同的硬件架構(gòu)如PowerPC、ARMCortex等。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟之一。

    導(dǎo)讀：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知層作為物理世界與數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的***入口?，F(xiàn)實(shí)情況下，由于感知層數(shù)據(jù)來(lái)源非常多樣，來(lái)自各種多源異構(gòu)設(shè)備和系統(tǒng)，因此如何從這些設(shè)備和系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)面臨的***道門(mén)檻。在工業(yè)領(lǐng)域，感知即通常所說(shuō)的工業(yè)數(shù)據(jù)采集。作者：胡典鋼來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）01工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源異構(gòu)設(shè)備和系統(tǒng)、環(huán)境、人員等一切要素信息進(jìn)行采集，并通過(guò)一定的接口與協(xié)議對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。信息可能來(lái)自加裝的物理傳感器，也可能來(lái)自裝備與系統(tǒng)本身?！吨悄苤圃旃こ虒?shí)施指南（2016—2020）》將智能傳感與控制裝備作為關(guān)鍵技術(shù)裝備研制重點(diǎn)；針對(duì)智能制造提出了“體系架構(gòu)、互聯(lián)互通和互操作、現(xiàn)場(chǎng)總線和工業(yè)以太網(wǎng)融合、工業(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)無(wú)線、工業(yè)網(wǎng)關(guān)通信協(xié)議和接口等網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)”，并指出：“針對(duì)智能制造感知、控制、決策和執(zhí)行過(guò)程中面臨的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)計(jì)算分析等方面存在的問(wèn)題，開(kāi)展信息物理系統(tǒng)的頂層設(shè)計(jì)?！边@里面蘊(yùn)含兩方面信息：一是工業(yè)數(shù)據(jù)采集是智能制造和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)和先決條件，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析處理依賴于前端的感知。數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通事故和違章的實(shí)時(shí)預(yù)警。鎮(zhèn)江生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商

數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)智能航天系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星軌道和空間環(huán)境的分析。鎮(zhèn)江生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商

    非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒(méi)有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等等。大數(shù)據(jù)采集，是大數(shù)據(jù)分析的入口，所以是相當(dāng)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。而數(shù)據(jù)采集的要點(diǎn)，主要有以下三點(diǎn)：1、***性數(shù)據(jù)量足夠具有分析價(jià)值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如對(duì)于“查看商品詳情”這一行為，需要采集用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會(huì)話、以及背后的用戶id，**后需要統(tǒng)計(jì)這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。2、多維性數(shù)據(jù)更重要的是能夠滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。比如“查看商品詳情”這一行為，通過(guò)埋點(diǎn)，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價(jià)格、類型、商品id等多個(gè)屬性。從而知道用戶看過(guò)哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個(gè)商品被查看了多少次，而不**是知道用戶進(jìn)入了商品詳情頁(yè)。3、高效性高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的高效性。也就是說(shuō)采集數(shù)據(jù)一定要明確采集目的，帶著問(wèn)題搜集信息，使信息采集更高效、更有針對(duì)性。此外，還要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性。鎮(zhèn)江生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集供應(yīng)商