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到现在的毫米波，同时对应的传输速率也越 来越高了。不同的技术也有对应的不同的应用，所以在进行技术选择时应该是选择最合适的而 不一定要选择最好的，像 POS 机或者自动售货机，这些设备在 2G、3G 的网络中使用就已经 足够了，所以也没有必要去使用更高级的网络。毕竟不同的网络模组的成本肯定是不一样的， 所以虽然 5G来自：百科Docker的技术优势： 统一的交付标准可以屏蔽环境差异，使能DevOps 更小的资源消耗，提高资源利用率，匹配微服务架构 极速的弹性伸缩，故障恢复，解放运维生产力 Kubernetes的技术特点： 通过声明性语法直接定义应用的最终状态 提供开放的插件机制 灵活的资源权限隔离机制来自：百科
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Docker技术和VM技术相比的优势 Docker技术和VM技术相比的优势 时间：2021-06-30 18:31:48 Docker技术和VM技术相比，具有以下这些显著的优势： 1. Docker启动快速属于秒级别。虚拟机通常需要几分钟去启动。 2. Docker需要的资源更少，来自：百科![]()
备 大数据分析：使用大数据高可用，可水平扩展框架，基于内存计算模型，DAG调度框架、高效的优化器，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，帮助开发者轻松完成物联网数据批分析 标准SQL作业：提供标准的SQL接口，物联网数据开发者无需关心SQL处理引擎的部署和运维，只需聚焦来自：百科![]()
数据统一为业务可理解的数据格式。如下图所示。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理写入功能：怎样满足海量设备高并发，实时写入的要求？ 压缩比例：某些物联网设备可能产生巨量数据，最大限度的压缩是减少成本的直接手段。 查询效率：面对长时间积累的物联网数据，如何满足高性能查询，特别是经常做时间维度的聚合查询。来自：百科![]()
云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据有哪些实际的应用类型 大数据有哪些实际的应用类型 时间：2021-05-24 09:06:01 大数据 大数据在当今实际的应用中，按照场景基本可以区分为如下几种类型： 1. 经营类 在电信/金融/电力领域，主要用于经营分析、电信信令等。 2. 管理类 在来自：百科![]()
方案案例。 课程目标 学习本课程，了解当前大数据发展趋势、TaiShan大数据解决方案及其应用。 课程大纲 第1章 华为TaiShan大数据解决方案介绍 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
下，每个设备都对应一个统一的标准物模型，它对外提供一致的接口，可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型，比如可以将摄像头和灯组装在一起，组成一个带摄像头的灯，组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型，既能够满足复杂场景的需要，也能够保持其标准模型与应用进行对接。 标准物来自：百科![]()
行生命周期管理。客户自己开发的应用可以部署到现场，统一远程管理，共享数据流；让第三方应用更容易二开，客户的业务场景可选择的第三方更多。 华为云IoT边缘-最佳实践 基于IoT边缘实现模拟MQTT设备的快速接入 本实验将指导您搭建一个基于IoT边缘服务的边缘节点，并通过边缘节点实现来自：专题![]()
完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合华为云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮来自：百科![]()
“大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物联网数据时效来自：百科![]()
通过Onvif协议实现和设备的交互 基于IoT边缘实现模拟IEC104网关的接入 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法 零代码搭建工业物联网监控大屏 熟悉工业场景下数据的流转 工业物联网常见场景介绍 智能制造 行业痛点 工业制造步入智能化时代，而当前生产工艺无法匹配下游客户对于产品质量的个性化需求。来自：专题
