阿里云實時計算Flink版IoT行業(yè)解決方案,阿里云flink實時計算阿里云實時計算Flink版IoT行業(yè)解決方案行業(yè)挑戰(zhàn)物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,以下簡寫為IoT)是互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)等資訊的承載體,能讓所有具備獨立功能的普通物體實現(xiàn)互聯(lián)互通的網(wǎng)絡。物聯(lián)網(wǎng)將現(xiàn)實世界數(shù)位化,應用范圍十分廣泛。物聯(lián)網(wǎng)......
行業(yè)挑戰(zhàn)
物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,以下簡寫為IoT)是互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)等資訊的承載體,能讓所有具備獨立功能的普通物體實現(xiàn)互聯(lián)互通的網(wǎng)絡。物聯(lián)網(wǎng)將現(xiàn)實世界數(shù)位化,應用范圍十分廣泛。物聯(lián)網(wǎng)拉近分散的資訊,統(tǒng)整物與物的數(shù)位信息,主要應用領域包括以下方面:運輸和物流領域、健康醫(yī)療領域、智慧環(huán)境(家庭、辦公、工廠)領域、個人和社會領域等,具有十分廣闊的市場應用前景。物聯(lián)網(wǎng)將智能感知、識別技術、網(wǎng)絡通信與普適計算等技術融合起來,被認為是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)、智能手機之后世界信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的下一個風口。
據(jù)IDC估計,到2020年物聯(lián)網(wǎng)將在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生1.46萬億美元的價值;而Chinaidr預測,屆時中國的物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模將超過1.8萬億人民幣。人們普遍認為,中國將成為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的主要參與者。得益于龐大的人口基數(shù)和低廉的芯片制造成本,中國將在推動全球物聯(lián)網(wǎng)市場增長上發(fā)揮重要的作用。
目前IoT行業(yè)在如下領域使用日趨廣泛和深入:
1.工業(yè)領域
工業(yè)領域是目前物聯(lián)網(wǎng)項目最多的應用領域,工業(yè)領域所涵蓋的能夠聯(lián)網(wǎng)的事物最豐富,比如印刷設備、車間機械、礦井與廠房等。
2.醫(yī)療領域
目前物聯(lián)網(wǎng)技術在醫(yī)療行業(yè)中的應用包括人員管理智能化、醫(yī)療過程智能化、供應鏈管理智能化、醫(yī)療廢棄物管理智能化以及健康管理智能化。最典型的應用就是可穿戴設備,這種幫助用戶實現(xiàn)個性化的自我健康管理的設備已經(jīng)成為很多注重健康人士的新寵。
3.智能交通與車聯(lián)網(wǎng)
當前,物聯(lián)網(wǎng)應用于智能交通已見雛形,并具有極強的發(fā)展?jié)摿ΑN锫?lián)網(wǎng)在智能交通的應用包括實時監(jiān)控系統(tǒng)、自動收費系統(tǒng)、智能停車系統(tǒng)和實時車輛跟蹤系統(tǒng),可以自動檢測并報告公路、橋梁的健康狀況,并能幫助交通運輸業(yè)緩解能耗、污染以及擁堵等問題。
4.智能家居
物聯(lián)網(wǎng)解決了智能家居中設備聯(lián)網(wǎng)的問題。國內(nèi)已經(jīng)有很多不同領域的廠商開始涉足智能家居行業(yè),包括互聯(lián)網(wǎng)科技廠商、傳統(tǒng)家電廠商以及互聯(lián)網(wǎng)巨頭。智能電視、智能音箱等智能硬件也可以當做智能家居的控制中心和樞紐,“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”將掀起改變生活方式的狂潮。
5.智慧物流
智慧物流是把條形碼、射頻識別技術、傳感器、全球定位系統(tǒng)等物聯(lián)網(wǎng)技術,廣泛應用于物流業(yè)運輸、倉庫、配快遞、包裝、裝卸等環(huán)節(jié)。智慧物流的崛起離不開電商爆發(fā)的催化,更離不開物聯(lián)網(wǎng)技術的加持。
IoT時代的數(shù)據(jù)特征
物聯(lián)網(wǎng)傳感器不斷從大量連接的各種各樣的設備接收數(shù)據(jù)。隨著連接設備數(shù)量的增加,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要可擴展以適應數(shù)據(jù)流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價值的分析報告,這些報告將給企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。IoT大數(shù)據(jù)來源于物聯(lián)網(wǎng)設備傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)領域的數(shù)據(jù)特征不完全一樣,IoT大數(shù)據(jù)具有“6V”特點,如下所示:
容量(Volume):數(shù)據(jù)量是判斷數(shù)據(jù)集為大數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)的大規(guī)?;虺笠?guī)模數(shù)據(jù)的一個決定性因素,使用物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比以前要多得多,明顯符合這一特點。**
速度(Velocity):物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速率要足夠高,以支持實時大數(shù)據(jù)的可用性。鑒于這種高數(shù)據(jù)率,也證明了需要先進的工具和技術分析才能有效地運作。**
多樣性(Variety):一般來說,大數(shù)據(jù)有不同的形式和類型。這可能包括結構化的、半結構化的和非結構化的數(shù)據(jù)。各種各樣的數(shù)據(jù)類型可以通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生,如文本、音頻、視頻、傳感器數(shù)據(jù)等等。
真實性(Veracity):真實性是指質(zhì)量、一致性和數(shù)據(jù)的可信性,有真實性的數(shù)據(jù)才能進行準確的分析。這一點對于物聯(lián)網(wǎng)來說尤其重要,特別是那些群體感知數(shù)據(jù)。**
易變性(Variability):這個屬性是指數(shù)據(jù)流的速率不同。由于物聯(lián)網(wǎng)應用的性質(zhì),不同的數(shù)據(jù)生成組件可能會有不一致的數(shù)據(jù)流。此外,在特定時間,一個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)加載速率可能不同。例如,利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器的停車服務應用在高峰期的數(shù)據(jù)加載會達到峰值。**
價值(Value):價值是指大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為有用的信息和內(nèi)容,為組織帶來競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)的價值的高度不僅僅取決于對數(shù)據(jù)的處理過程或服務,還取決于對待數(shù)據(jù)的方式。
針對以上IoT的數(shù)據(jù)特征,IoT相關大數(shù)據(jù)以及AI分析工具需要解決如下數(shù)據(jù)計算問題:
越來越多的實時數(shù)據(jù)需求:目前需要更多的實時數(shù)據(jù)來支持IoT設備分析、操控、管理。比如需要IoT設備數(shù)據(jù)進行實時化分析進而直接反饋到工業(yè)車床進行加工參數(shù)調(diào)整。
越來越多的半結構化、非結構化數(shù)據(jù)分析需求:越來越多的IoT設備產(chǎn)生半結構化、甚至非結構化數(shù)據(jù),包括日志、圖片、音頻、視頻。這些都需要大數(shù)據(jù)以及AI相關分析工具進行分析處理。**
越來越多的智能化數(shù)據(jù)處理需求:大量圖片、音頻、視頻場景,需要使用AI增強的實時化處理工具進行分析處理,而非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)工具。**
由數(shù)據(jù)分析人工決策到數(shù)據(jù)計算反向控制生產(chǎn)鏈路:IoT的大數(shù)據(jù)分析從產(chǎn)生報表進而交給人工決策,逐步過渡到數(shù)據(jù)計算結果直接反向控制生產(chǎn)鏈路,節(jié)省人力決策的成本。
解決方案
阿里云實時計算Flink版是阿里云打造的基于Apache Flink的企業(yè)級系列產(chǎn)品,其底層技術引擎由Flink創(chuàng)始團隊提供的商業(yè)化產(chǎn)品Ververica Platform所驅(qū)動。針對IoT時代下大數(shù)據(jù)分析的需求,阿里云實時計算Flink版結合阿里云整個IaaS以及PaaS的基礎設施,能夠為IoT客戶解決如下問題:
數(shù)據(jù)實時化處理:阿里云實時計算Flink版具備低延遲、高吞吐、一致性等特點,非常適合IoT的實時化數(shù)據(jù)清洗、分析、處理的計算需求。
越來越多的半結構化、非結構化數(shù)據(jù)分析需求:具備結構化數(shù)據(jù)處理(分析、統(tǒng)計類計算處理),提供包括SQL、TableAPI、PyFlink等高效API解決數(shù)據(jù)分析難題;同時實時計算Flink版提供包括DataStream的Flink底層API,針對非結構化的音頻、視頻等內(nèi)容也能夠從容分析。
越來越多的智能化數(shù)據(jù)處理需求:提供流式數(shù)據(jù)底層框架,基于Flink開源API,用戶可以自由組合圖像、音頻、視頻處理算法包,提供靈活的智能化處理數(shù)據(jù)需求。
成功案例
協(xié)鑫光伏
引入阿里云飛天大數(shù)據(jù)平臺以來,光伏生產(chǎn)良品率已經(jīng)提升了1個百分點,節(jié)省成本數(shù)千萬。
客戶簡介
協(xié)鑫光伏坐落在環(huán)境優(yōu)美的蘇州工業(yè)園區(qū),是全球領先的光伏材料制造商,硅片產(chǎn)品占國內(nèi)流通硅片的70%,處于國內(nèi)同行業(yè)龍頭地位。在技術研發(fā)、品質(zhì)控制、自動化升級等方面也都處于較高水平。
通過多年對生產(chǎn)流程的優(yōu)化,協(xié)鑫的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品品質(zhì)始終保持著行業(yè)領先,然而,他們漸漸感到如果繼續(xù)保持傳統(tǒng)的方式,可優(yōu)化的空間將越來越小。對于追求卓越的協(xié)鑫人來說,生產(chǎn)品質(zhì)提升的最后一公里要怎么走,這無疑是一個巨大的難題。蘇州協(xié)鑫光伏總經(jīng)理曾表示:“未來蘇州協(xié)鑫的繼續(xù)突破還是要靠新技術和新產(chǎn)品。”
阿里云實時計算Flink版解決方案
智能制造的興起,將大數(shù)據(jù)分析引入到制造革命中。通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集并上傳云端,能夠進行數(shù)據(jù)實時和長期分析,并對生產(chǎn)過程進行監(jiān)控,分析生產(chǎn)流程中可優(yōu)化的部分;監(jiān)控影響產(chǎn)品質(zhì)量的環(huán)節(jié),對產(chǎn)品質(zhì)量進行量化分析和提升;對設備情況進行預測,優(yōu)化備本備件。
2016年協(xié)鑫光伏正式與阿里云合作,希望通過云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術推動內(nèi)部管理升級、進一步提高市場競爭力。此次合作的主要目標是透明化生產(chǎn)、數(shù)據(jù)化管理以及良品率提升。具體包括:
低成本長期保存協(xié)鑫生產(chǎn)過程所有數(shù)據(jù);
通過大數(shù)據(jù)分析,建立良品率預測模型;
通過大數(shù)據(jù)分析,建立關鍵參數(shù)監(jiān)控模型,對生產(chǎn)過程監(jiān)控和報警;
通過阿里云BI系統(tǒng),對協(xié)鑫生產(chǎn)數(shù)據(jù)做多維度統(tǒng)計分析;
通過阿里云大屏技術,建立車間和事業(yè)部生產(chǎn)大屏看板等多方面內(nèi)容。
整體技術框架可以分為三大部分,車間源數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)存儲分析區(qū),以及業(yè)務區(qū)。具體包括數(shù)據(jù)上云、關鍵參數(shù)
監(jiān)控模型、關鍵及全量參數(shù)標準曲線模型、生產(chǎn)過程監(jiān)控報警、良品率預測、備件損耗分析、大屏看板、BI分析。
客戶收益
經(jīng)過項目一期的實施,每年節(jié)省成本數(shù)千萬。
通過阿里云的大數(shù)據(jù)分析算法,協(xié)鑫光伏可以對生產(chǎn)過程中采集到的全部變量進行分析,找出與良品率最為相關的關鍵變量?!案鶕?jù)這些關鍵變量為協(xié)鑫光伏搭建生產(chǎn)的參數(shù)監(jiān)控模型,在生產(chǎn)過程中對這些變量進行分析處理,一旦變量超出模型范圍,協(xié)鑫光伏的監(jiān)測系統(tǒng)就會及時預警?!?/p>
協(xié)鑫光伏作為追求卓越的制造業(yè)企業(yè)代表,為同類企業(yè)轉(zhuǎn)型升級摸索出了一條道路。大數(shù)據(jù)作為企業(yè)的重要資產(chǎn),借助于云計算等新技術,可以實現(xiàn)企業(yè)的智能改造和升級,完成提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品品質(zhì)的最后一公里。
協(xié)鑫與阿里云合作的模式可以直接復制,利用制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)驗,和云計算、大數(shù)據(jù)分析提供的穩(wěn)定高效的大數(shù)據(jù)存儲、分析能力,打造企業(yè)級數(shù)據(jù)分析平臺。
上海鷗新
客戶簡介
上海鷗新軟件有限公司專注于室內(nèi)定位技術和客流統(tǒng)計與分析的研發(fā),如室內(nèi)定位引擎、客流統(tǒng)計與分析系統(tǒng)。在用戶導入客流系統(tǒng)的同時,為商業(yè)零售實體店提供了覆蓋微信上網(wǎng)、定時定地點向客戶推快遞精準化商業(yè)信息等一體化解決方案。
業(yè)務需求
實時熱力圖,通過實時客流分析系統(tǒng),制作每個樓層的實時熱力圖,不同顏色代表客流人數(shù)的密集程度。
實時客流統(tǒng)計圖,實時客流分析產(chǎn)品主要服務于商場運營方,提供的功能包括商場熱力圖、店鋪熱力圖、客流數(shù)、新老客占比、停留時間和客流時間分布等,為運營決策提供數(shù)據(jù)支持。
精準推快遞,WiFi采集到的地址跟現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫進行碰撞,對碰撞出的用戶建立用戶畫像,根據(jù)來店情況可進行更為精準的推快遞。
位置定向廣告,與商場線下廣告屏幕打通,設定地理圍欄與規(guī)則,命中規(guī)則后個性化推薦相關廣告。
系統(tǒng)架構
整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源都是WiFi,WiFi設備的布點是系統(tǒng)成功的關鍵。在WiFi鋪設的過程中會預先記錄好設備的位置(所屬樓層、平面坐標、所屬店鋪等),且根據(jù)業(yè)務情況來確認WiFi之間是否重疊:如果要精確,需要多點定位,否則盡量確保WiFi的范圍不重疊,防止數(shù)據(jù)互相污染。
數(shù)據(jù)流程
使用WiFi采集設備信息。
把采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過SLB發(fā)國際快遞接收服務器。
接受服務器把數(shù)據(jù)發(fā)國際快遞消息隊列(DataHub)。
實時計算Flink版訂閱DataHub數(shù)據(jù)。
把設備采集到的用戶信息跟設備的地理位置信息進行關聯(lián)。
完成處理,然后把結果寫出供下游使用。
實時計算Flink版的處理邏輯:
數(shù)據(jù)清洗、去重。
維表關聯(lián),用戶Mac地址與設備地理信息關聯(lián),實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)關聯(lián)。
手機品牌識別、位置識別、新客識別。
計算停留時間、生成軌跡。
說明:數(shù)據(jù)收集與清洗部分是整個系統(tǒng)的基礎,在這些數(shù)據(jù)的基礎上可再進行精準推快遞和位置廣告等服務。
業(yè)務總結
鷗新商場實時客流分析平臺涉及多臺線下設備(2000臺設備),實時計算Flink版每秒處理輸入30K條數(shù)據(jù),每秒輸出20K條處理后的數(shù)據(jù),整體延遲為秒級,整體收益包括:
節(jié)省運維成本:免運維,阿里云提供高保障;
對接上下游:直接注冊,免開發(fā);
降低開發(fā)成本:SQL開發(fā),效率高,門檻低,原來單作業(yè)Java開發(fā)3天的工作量降低到1天內(nèi),且BUG少,整個系統(tǒng)重構只需一周。
這套系統(tǒng)打通了線下與線上,為商場的運營方提供了不同維度的數(shù)據(jù)支持,提高了運營活動的效果;為在顧客打造更好的購物體驗的同時也提升了商場的整體營收。商場實時客流分析系統(tǒng)是IoT技術與大數(shù)據(jù)實時處理技術結合起來的典型案例。
特別聲明:以上文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點,不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關于作品內(nèi)容、版權或其它問題請于作品發(fā)表后的30日內(nèi)與ESG跨境電商聯(lián)系。
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