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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
基于大数据的全生命周期智能管网解决方案
董绍华 张河苇 中国石油大学（北京） 摘要 ： 智能管网可以解决当前系统繁多以及数据采集与应用脱节的问题，实现油气管道安全、高效、可持续发展。全面阐述了国内外数字化管道、智能管网的实施进展，分析了智能管网发展的特点、难点以及存在的问题，研究建立了管道全生命周期数据标准，构建了管道全生命周期数据库。提出了全生命周期智能管网的设计架构，包括管道全生命周期资产设施管控、运行管理控制、决策支持 3个方面
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
新质生产力：新基建下的大数据产业链解析
一、大数据产业链的构成 大数据产业链涵盖了多个方面，从硬件设备提供商到软件服务商，再到运营商和互联网平台服务提供商，每一个环节都不可或缺。 1. 硬件设备 硬件设备是大数据产业链的物理基础，包括基础设备、IT设备、电力设备等。这些设备为大数据的存储和处理提供了必要的支持。 思科：网络设备供应商 浪潮信息、联想：服务器和存储设备制造商 星呈网锐捷、艾默生：数据中心基础设施供应商 英维克、科士达
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
物联网大数据存储与管理技术研究
【摘要】： 物联网(The Internet of Things,IoT)是一个将海量传感设备与互联网相结合起来而形成的巨大网络。在物联网中,海量传感设备不断地采集数据并发送到数据中心;随着感知技术与网络技术的不断发展,数据呈现出海量特性,形成了物联网大数据。对物联网大数据进行持久化存储,可以获得任一传感器的历史与当前感知数据,通过对数据进行检索和统计分析,可以实现复杂与规律的感知和趋势分析
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
2022上半年盘点：20+主流数据库重大更新及技术要点汇总
2022年上半年，MySQL 8.0发布了8.0.28和8.0.29两个版本，修复了大量的bug，在性能和稳定性方面进一步增强。另外，HeatWave发布了重磅的机器学习功能，以下是详细介绍。 一、优化 InnoDB：InnoDB现在支持 ALTER TABLE ... RENAME COLUMN和ALTER TABLE ... DROP
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
为什么物联网用时序数据库
物联网用时序数据库的原因在于：高效处理大量数据、快速写入和查询性能、适应实时分析需求、支持数据压缩和存储优化。 物联网设备生成的数据通常是时间序列数据，这意味着数据是按时间顺序生成和存储的。时序数据库专为处理这种类型的数据而设计，它们可以高效地存储和查询大量数据，并且能够支持实时分析和监控功能。例如，在智能家居环境中，多个传感器会持续生成温度、湿度等数据
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
物联网开发适合什么数据库
物联网（IoT）开发适合的数据库主要包括NoSQL数据库、时间序列数据库、边缘计算数据库 。NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等，适合处理物联网的大数据量，因为它们支持水平扩展，并提供了一种高效的方式来存储和检索数据。时间序列数据库，如InfluxDB和OpenTSDB，特别适合物联网应用，因为物联网设备通常生成时间序列数据。边缘计算数据库，如SQLite和RocksDB
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
【大数据平台】物联网数据的存储与管理
一、摘要 物联网（IoT）设备每天产生海量的数据，这些数据如何存储、管理和利用，直接影响到系统的性能和业务价值。本文将深入探讨IoT数据的存储需求，从边缘设备到云端存储的设计，解析时序数据库如InfluxDB、TimescaleDB的应用，并详细介绍如何对物联网数据进行清洗与预处理，以应对噪声与冗余问题。本文内容通俗易懂，带有幽默感，通过丰富的案例、代码示例和图示，为您揭示物联网数据管理的奥秘。
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
物联网平台用什么数据库
物联网平台可以使用多种数据库，这些数据库包括但不限于传统的关系型数据库如MySQL、PostgreSQL，非关系型数据库如MongoDB、Cassandra，以及时序数据库如InfluxDB、OpenTSDB 。选择哪种数据库取决于物联网平台的实际需求，例如数据量大小、数据类型、数据处理速度等。当数据量较大、数据类型多样、需要快速处理大量数据时，非关系型数据库和时序数据库会更为合适。 其中
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
物联网大数据处理技术与实践（第2版）课件 第7
物联网大数据处理技术与实践 InternetofThingsBigDataprocessingTechnologyandPractice;物联网大数据存储与管理;PARTONE;物联网大数据存储与管理;HDFS的目标和基本假设条件;HDFS的目标和基本假设条件;HDFS的目标和基本假设条件;HDFS体系架构;HDFS体系架构;HDFS体系架构;性能保障;性能保障;性能保障;性能保障;性能保障
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来源：新闻资讯 / 时间: 2024-11-23
【我的物联网成长记5】如何进行物联网大数据分析？
【摘要】 在物联网时代，数量庞大的“物”会产生海量数据，本文为您介绍两种基于物联网平台进行大数据分析的方法-实时分析和离线分析。 在物联网时代，数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据，传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值最大化，大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况
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