物联网

您需要了解的关于实时分析和物联网的所有信息

在facebook上分享
在twitter上分享
在linkedin上分享
分享whatsapp

我们生活在一个日益相互联系的世界。我们现在拥有必要的技术手段,可以在全球两端进行近实时的通信。在数字时代,即使是机器现在也可以在没有人类干预的情况下相互通信、处理信息和分析数据。这种相互关联的计算设备系统被称为“物联网”。

物联网是现在许多设备的一部分——从灯泡和人体器官植入物到相机和自动驾驶车辆。数据由嵌入这些设备中的物联网传感器捕获,并通过互联网(通过有线或无线网络)传输,以供其他连接设备存储或进一步处理。物联网与大数据(可以挖掘出有用见解的超大数据集)和尖端商业智能工具一起,正在重塑我们的世界运作方式。

物联网与大数据

预计到2020年,将有501亿台设备启用物联网(参见上图)。而IDC在其2018年全球半年期物联网消费指南,估计到2022年,物联网支出将达到惊人的1.2万亿美元,复合年增长率为13.6%。

实时分析

物联网、大数据、人工智能和机器学习的发展速度如此之快,以至于需要更好的处理能力。为了使这个系统可持续发展,技术正在慢慢地从传统的CPU转向更大的GPU,这有助于跟上这些新兴技术的步伐。在几个小时内,从这些设备收集的数据将超过千兆字节。至关重要的是,我们要维护和处理这些数据,而不出现任何复杂情况,为此,我们使用了大数据技术。

随着过去几年全球物联网设备数量从数百万台激增至数十亿台,有必要利用数据的力量产生有意义的见解。物联网被广泛应用于电子商务网站、自动驾驶车辆、制造业、医疗保健公司、运输部门和公用事业等行业。

正在利用物联网数据的新兴行业之一是汽车行业。埃隆·马斯克(Elon Musk)的特斯拉(Tesla)和科技巨头谷歌(Google)等公司在利用物联网制造未来汽车方面取得了重大进展。那么,物联网在汽车中的用途是什么?我们将在以下部分进行探讨。

物联网数据和互联车辆的实时分析

从这些物联网传感器获得的大量数据可以使用预测建模进行分析。该数据可用于:

  1. 了解驾驶风格
  2. 创建驱动程序分段
  3. 识别有风险的邻居
  4. 创建风险简介
  5. 比较微段

现在,让我们试着更详细地了解这些用法。

了解驾驶风格
利用传感器提供的数据,我们可以更深入地了解特定细分市场中每辆汽车的驾驶状况。这有助于为一组车辆找到用户独特的驾驶行为。平行坐标可视化是同时理解多个度量的有效方法。例如,我们可以考虑一组出租车司机的传感器数据,并比较他们的驾驶变量,以检查驾驶风格的相似性,并找出常见的缺陷。

创建驱动程序分段

创建驱动程序分段需要应用聚类技术。聚类有助于确定给定数据中的内在分组。这有助于将具有相似驾驶模式的车辆分组,从而使我们能够将车辆分为不同的类别,如出租车司机、警车、救护车、旅游车、家用车等。

识别有风险的邻居

通过随机森林模型,我们可以根据一组车辆的驾驶模式找到最近的邻居。这对于发现可能在不久的将来成为特定缺陷牺牲品的潜在汽车非常有用。

创建风险简介

风险分析涉及分析和比较特定车辆的传感器数据与整个数据范围,以根据驾驶风格和缺陷模式建议定制的延长保修服务包。这有助于以车辆级别的客户为目标,并将因过度保修索赔而产生的成本降至最低。

比较微段

从可用的数据中,我们可以通过比较驾驶变量、顶部缺陷、全球车辆分布等获得有意义的见解。这使我们能够创建微段。例如,我们可以比较两个国家同一系列的汽车,以了解其驾驶标准和缺陷模式的变化。

物联网数据和自动驾驶汽车

通过物联网连接的无人驾驶汽车的广泛实现有可能大大降低人为错误,提高交通规范的效率,并在驾驶风格中减轻随机性。在连接的汽车中使用物联网数据的优点包括主动维护,使用OBD(车载诊断)的实时监控,远程诊断潜在问题。从车辆获得的传感器数据是在实时收集并在专用数据库上保存。

数据通过实时管道流动,该管道由Kafka和Spark streaming、Cassandra和Spark MLlib组成,用于在线机器学习。Kafka用于从不时分配给特定设备的各个IP收集和传输数据。Spark提供了处理数据以获取见解的平台。Cassandra是我们存储所有物联网数据的主要数据库。市场上还提供了各种其他框架来实现相同的体系结构。

自动驾驶汽车有三大类。他们是:

  1. 驾驶员辅助
  2. 半自动驾驶
  3. 全自动驾驶

驾驶员辅助

在这一类中,驾驶员辅助系统仅支持驾驶员,而不控制车辆。这些系统使用自然语言处理和支持语音的互动功能,提供行车辅助。驾驶员辅助系统的示例包括自动制动、自动停车、防撞系统、驾驶员睡意检测、全球定位系统(GPS)导航等。

半自动驾驶

半自动驾驶是人机交互的结合,可实现高效轻松的驾驶。驾驶员可以选择从各种模式(城市道路、高速公路等)自动驾驶,以防他们想要快速小睡。巡航控制是最常见的例子之一。

全自动驾驶

在全自动驾驶系统中,人工智能(AI)在物联网设备的帮助下完全负责移动。车辆承担所有驾驶功能,车内人员仅为乘客。

前方道路

物联网数据标志着计算领域的新纪元,然而,该技术带来了一些潜在问题,包括处理如此大量数据所需的处理能力和安全威胁。

虽然车载计算机和其他设备可以获得有用的信息,但用现有处理器计算大量的堆叠数据并不总是可能的。为此,我们需要利用强大的处理系统。物联网是一项新兴技术,没有任何安全法规,因此安全性对物联网构成了巨大威胁。世界各地的科技公司都在不断开发其物联网模型的功能,以确保设备和网络的安全。

显然,物联网和实时分析提供了一个拓展新领域的机会——技术和人类进化的可能性无限。

帮助您的企业实现高级分析的承诺

188bet金宝搏彩票LatentView Analytics正与各行业的公司合作,以利用高级分析的力量,AI和ML,以改变其业务流程,推动创新并增强客户体验。要了解LatentView Analytics如何帮助您规划人工智能并在您的业务中充分利用其潜力,请联系我们188bet金宝搏彩票marketing@latentview.com