【物联网数据分析】基于华为云物联网数据分析服务的实践案例

一、背景介绍

随着物联网设备接入数量的快速增长，数据量急速增长，快捷有效的数据分析的价值越来越重要，

但是当前物联网数据分析面临着诸多关键挑战，在一个典型的数据分析过程包括：数据接入、数据准备、数据存储、数据分析、数据可视化，在每一阶段都面临挑战：

二、如何解决问题与挑战

基于以上物联网数据分析面临的挑战，华为推出以资产模型驱动的一站式物联网数据分析平台：

基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，包含（实时分析、时序分析、离线分析）等能力，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。

物联网资产模型感知：不同于通用型大数据分析相关产品，华为云物联网数据分析服务与资产模型深度整合，以DigitalTwins资产模型为中心驱动数据分析，开发者可以直接使用统一的物联网模型数据，大大提升数据分析的效率；

一站式开发体验：大数据开发技术门槛较高，而华为云物联网数据分析服务整合了大数据分析领域的最佳实践，为开发者打造一站式数据开发体验，并且跟华为云物联网相关服务（比如设备接入）无缝对接，降低开发者开发难度，提升开发效率

三、构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础

•        通过构建物与物，物与空间，物与人等复杂关系，将物联网数据置于模型的上下文中去理解

•        通过资产模型，在数字世界中构建与物理世界准实时同步的数字孪生

•        基于模型抽象，为后续数据分析提供统一一致的数据基础

四、物联网数据具备的显著时序特征：按照时间维度数据上报、存储、查询

1. 华为云数据分析服务在时序数据存储及时序数据分析上做了大量的优化：     

   如：数据存储压缩比20:1，高查询性能：多节点多线程并行查询，向量化查询引擎；高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式；

2. 时序洞察Explorer，提供了开箱即用的时序洞察能力，无需任何开发

3. 直接基于统一的资产模型进行洞察探索，无需重复建模，提升洞察效率

五、基于算子的无码编排开发实时分析作业系统

•        预置IoT行业实时处理的算子，行业开发者通过编出开发实时作业处理流程，无需专业算法知识。

•        面向行业开发者提供简单易用的无码化开发IDE，快速开发流处理实时分析作业，降低开发者的学习门槛，提高开发效率

六、低成本的大数据存储和计算&SQL作业开发

•        低成本IoT数据存储：与IoT设备管理无缝对接，自动进行IoT数据存储。采用公有云对象数据存储，提供IoT海量数据的低成本存储。

•        简单易用SQL离线作业开发：面向SQL开发离线作业，提供SQL编辑的易用IDE，比如关键字联想，SQL语法辅助校验等能力。

•        数据实时开放：存储数据和分析数据通过API开放给应用系统使用，方便应用使用数据。

七、下面我们通过：智慧楼宇业务分析场景为例，讲解如何解决问题与价值体现。

存在问题：在实际应用开发中，由于每个楼宇、楼层的设备为离散的物理设备，但是需要按照楼宇、楼层等为单位进行统计并监控设备，需要对楼宇、设备之间的关系进行标注关联，并且后续的数据分析阶段还需要重新理解实际设备&关联关系，开发效率低。

价值：通过IoTAnalytcis分析平台可以对楼宇进行快速资产建模、并基于统一模型做设备监控、实时分析、时序分析，降低开发门槛、提升数据分析开发效率。

1. 设备组织关系易维护：大楼内设备联动，当大楼建筑物(各房间、各楼层、以及大楼整体)平均温度监控，不同的建模就会有不同的计算模型，需要标注设备，而通过资产模型建模后，在楼层、房间添加或修改设备无需调整计算，模型自然就体现。以资产为维度进行管理，具备直观理解、动态易维护。

2. 快捷时序分析：对大楼某房间、楼层的历史温度进行分析，无需多次重复模型，可以直接基于资产模型进行时序分析，对任一时间段数据快捷高效分析，比如：对房间的温度和烟感趋势，最大值、平均值等进行快速分析，无需任何开发