利用NBI可视化+influxDB时序数据库构建物联网大数据分析平台

简介: 先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。

什么是时序数据库

      先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。

时序数据库就是存放时序数据的数据库,并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。

      对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值,时序数据库则记录了所有的历史数据。同时时序数据的查询也总是会带上时间作为过滤条件。

时序数据库的场景

所有有时序数据产生,并且需要展现其历史趋势、周期规律、异常性的,进一步对未来做出预测分析的,都是时序数据库适合的场景。

在工业物联网环境监控方向,由于工业上面的要求,需要将工况数据存储起来。举例客户每个厂区具有20000个监测点,500毫秒一个采集周期,一共20个厂区。这样算起来一年将产生惊人的26万亿个数据点。假设每个点50Byte,数据总量将达1P(如果每台服务器10T的硬盘,那么总共需要100多台服务器)。这些数据不只是要实时生成,写入存储;还要支持快速查询,做可视化的展示,帮助管理者分析决策;并且也能够用来做大数据分析,发现深层次的问题,帮助企业节能减排,增加效益。最终客户采用了influxDB时序数据库方案,帮助他解决了难题。

在互联网场景中,也有大量的时序数据产生。举个例子,为了保障用户的使用体验,将用户的每次网络卡顿、网络延迟都会记录到百度天工的时序数据库。由时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析,尽早的发现、解决问题,保证用户的使用体验。

什么是InfluxDB

InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成,着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据,IoT行业的实时数据等场景。

1Q1.png

Influxdb关键特性

1. 支持类似SQL的查询语法

2.提供了Http Api直接访问

3.存储超过10亿级别的时间序列数据

4.灵活的数据保留策略,可以定义到Database级别(只保留最热的数据)

5.内置管理接口和CMD

6.飞一般速度的聚合查询

7.按不同时间段进行聚合查询

8.内置持续查询功能,定时计算指定时间段的数据,插入到指定表中,可以理解为定时归集数据

9. 水平扩展,支持集群模式

方案介绍:

1Q2.png

技术架构:

1Q3.png

NBI可视化平台介绍:

NBI大数据可视化分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具,在产品设计理念上始终从用户的角度出发,一直围绕简单、易用,强调交互分析为目的的新型产品。我们将数据分析的各环节(数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控)融入到系统当中,让企业有序的、安全的管理数据和分析数据。

1Q4.png

产品特点:

1Q5.png

案例展示:

1Q6.png1Q8.pngQ7.pngQ9.png

 

更多信息请参考(http://www.easydatavis.com

相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
相关文章
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 SQL
大数据处理与分析技术
大数据处理与分析技术
145 2
|
10天前
|
存储 人工智能 数据管理
|
3天前
|
存储 人工智能 数据管理
媒体声音|专访阿里云数据库周文超博士:AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中,数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中,必须有海量数据的支撑:经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程,才能最终产生业务价值。事实上,大模型本身就是数据处理后的产物,以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题,这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
机器学习与大数据分析的结合:智能决策的新引擎
100 15
|
22天前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先,通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组,接着创建MaxCompute项目和数据源。随后,利用DataWorks的数据集成和数据开发模块,将业务数据同步至MaxCompute,并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工,最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程,包括任务开发、运行、运维操作和资源释放,帮助读者顺利完成用户画像分析。此外,还指出了文档中的一些不一致之处,并提供了相应的解决方法。
|
20天前
|
分布式计算 DataWorks 搜索推荐
用户画像分析(MaxCompute简化版)
通过本教程,您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析,并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
95 4
|
2月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB 以其出色的性能和可扩展性,成为大数据分析的重要工具
在数字化时代,企业面对海量数据的挑战,PolarDB 以其出色的性能和可扩展性,成为大数据分析的重要工具。它不仅支持高速数据读写,还通过数据分区、索引优化等策略提升分析效率,适用于电商、金融等多个行业,助力企业精准决策。
37 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
本文主要介绍分布式机器学习基础知识,并介绍主流的分布式机器学习框架,结合实例介绍一些机器学习算法。
250 5
|
2月前
|
存储 监控 数据挖掘
【Clikhouse 探秘】ClickHouse 物化视图:加速大数据分析的新利器
ClickHouse 的物化视图是一种特殊表,通过预先计算并存储查询结果,显著提高查询性能,减少资源消耗,适用于实时报表、日志分析、用户行为分析、金融数据分析和物联网数据分析等场景。物化视图的创建、数据插入、更新和一致性保证通过事务机制实现。
215 14

热门文章

最新文章

相关产品

  • 物联网平台