物联网的连物联网数据有哪些特点?有没有合理化的分类方式?我们有没有应对物联网数据带来的压力和挑战的能力?物联网1.0阶段有价值的数据有哪些?
数据分类
静态数据与动态数据
单从数据的变化上来说,物联网数据可以分为静态数据和动态数据,数据数据静态数据多为标签类,都理跌落地址类数据,不清RFID产生的楚还数据多为静态数据,静态数据多以结构性、分析关系型数据库存储;动态数据是连物联网以时间为序列的数据,物联网动态数据的数据数据特点是每个数据都与时间有一一对应关系,并且这种关系在数据处理中尤其重要,都理这类数据存储通常采用时序数据库方式存储。不清
静态数据会随着传感器的楚还跌落增多,控制设备数量的分析增多而增加;动态数据不仅随设备数量,传感器数量增加而增加,连物联网还会随时间的数据数据增加而增加。
无论静态数据还是都理动态数据,在物联网1.0阶段数据的增长是线性的,并非是指数级的,但是因为物联网动态数据是连续不间断的,因此数据的量也是海量的。因此物联网1.0阶段数据的压力是可控的,并不是如宣传的那样不可数,不可控。
能源类/资产属性类/诊断类/信号类
就数据的原始特性来说,我们可以把物联网数据分为能源类数据、资产属性类数据、诊断类数据、信号类数据。
数据之间的关联性
数据之间的关联性是不同数据之间的关系,数据之间的关系对了解整个系统的运行有着最直接的影响,数据之间的正确关系的梳理是系统有效运行,产生价值的基石。
数据之间的关联性可以从下面几个方面分析:
流程关联性:即一个点的数据进过一定时间后影响第二个点数据的产生,它体现的是系统动态的流程展示。数据之间的流程关系性需要模型提供,并在实施中进行修正。
数据的时效性
数据的时效性是指数据产生到其被清除的时间,数据时效性是由系统的实施部署所决定。数据可以被使用多次也可以被使用一次后就可以被清除。总体来说远程部署数据还是边缘部署数据影响着数据的时效性,通常边缘部署的数据时效性短,远程数据的时效性长。边缘部署需要的数据通常及时性强,但是边缘存储空间,计算能力弱因此不能长期保存;远程数据通常为历史性数据展示、计算分析,同时云端空间、计算的伸缩性强,因此数据时效性长。
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