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产——被管理的任何物理或逻辑的对象，比如产线，楼层，设备，人等；实测点——来自物理采集设备/传感器的测量数据，比如温度传感器上报的温度读数虚测点——基于实测点与特定的计算逻辑计算而得的指标 立即学习 最新文章 炎炎夏日都要热融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到达各地的？ IoT边缘如何实现海量IoT数据就地处理来自：百科源源不断采集到的数据进行合适的处理等等。而这篇博客我主要想分享下个人认为物联网的数据分析可能应该是什么样的。 我把物联网数据的特点和挑战归纳如下。我觉得最主要的4个特点是“大”，“小”，“高”，“低”。 “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发动机有成百上千来自：百科
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点： “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。来自：百科![]()
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您可对其进行修改，关系型数据库会根据您的配置，自动创建数据库实例的备份。 创建实例时，云数据库RDS默认开启自动备份策略，实例创建成功后，您可对其进行修改，关系型数据库会根据您的配置，自动创建数据库实例的备份。 手动备份 手动备份是由用户启动的数据库实例的全量备份，它会一直保存，直到用户手动删除。来自：专题![]()
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下面我们将从资产建模、高效存储、时序分析三个方面进行展开介绍： 资产模型 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础。现实世界的设备不是离散的，而是具有空间、组织、人等复杂关系与上下文存在的。如何打通物理世界与数字世界的关联，如何更好的理解设备从而快捷高效地分析数据，成为物联网企业急需的基础业务。 不同于来自：百科![]()
下面就让小编带你一起回顾和探秘周老师在直播间聊到的IoT数据分析那些事儿~ IoT数据分析面临的问题与挑战 随着物联网设备接入数量的快速增长，IoT数据量也急速增长，快捷有效的数据分析的价值越来越重要。然而，当前IoT数据分析面临着诸多关键挑战，贯穿着数据分析的整个过程： 数据接入阶段：数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入来自：百科![]()
5G通信关键技术解读 5G三大场景的应用介绍 5G商用解决方案介绍来自：百科![]()
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