▲圖2***代離線計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)第二代架構(gòu)從2012～2014年，在承載離線計(jì)算的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展了平臺(tái)能力，支持實(shí)時(shí)計(jì)算的需求，如圖3所示?！鴪D3第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)在***代離線計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)之上，我們?nèi)诤蟂torm和Spark構(gòu)建了第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。主要的演進(jìn)如下。1）集成Spark，離線計(jì)算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒級(jí)/毫秒級(jí)的流式計(jì)算任務(wù)。3）建設(shè)了實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)TDBank，數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)從天級(jí)（T+1）到秒級(jí)的飛躍。4）支持資源和任務(wù)調(diào)度方面，平臺(tái)支持離線與在線混合部署，任務(wù)容器化，資源管理的維度支持CPU、內(nèi)存，以及網(wǎng)絡(luò)與I/O，進(jìn)一步提升了平臺(tái)輕量化、敏捷性與靈活性，極大提升了平臺(tái)利用率，降低了成本。第三代架構(gòu)從2015～2019年，在通用大數(shù)據(jù)計(jì)算外，開始支持機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI場(chǎng)景，BigData與AI在平臺(tái)層面逐步融合，如圖4所示?！鴪D4第三代機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)在第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)上，自主研發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Angel，并以Angel為**構(gòu)建第三代機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)生態(tài)。主要演進(jìn)如下。1）我們與北京大學(xué)合作，自主研發(fā)了高性能分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。該平臺(tái)支持十億至百億維度模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)并行及模型并行，支持在線訓(xùn)練。同時(shí)。特種設(shè)備數(shù)據(jù)采集定制開。泉州智能化數(shù)據(jù)采集參考價(jià)
這種情況作決定的依據(jù)是，考慮以后可能會(huì)出現(xiàn)功能改動(dòng)，勢(shì)必會(huì)對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)造成影響，選擇受變動(dòng)影響比較小的方案。2）確定方案，編碼3）編碼結(jié)束，進(jìn)入測(cè)試、調(diào)試階段4）交付使用接口對(duì)接方式的數(shù)據(jù)可靠性較高，一般不存在數(shù)據(jù)重復(fù)的情況，且都是客戶業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要的有價(jià)值的數(shù)據(jù)；同時(shí)數(shù)據(jù)是通過接口實(shí)時(shí)傳遞過來，完全滿足了大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求。但是接口對(duì)接方式需花費(fèi)大量人力和時(shí)間協(xié)調(diào)各個(gè)軟件廠商做數(shù)據(jù)接口對(duì)接；同時(shí)其擴(kuò)展性不高，比如：由于業(yè)務(wù)需要各軟件系統(tǒng)開發(fā)出新的業(yè)務(wù)模塊，其和大數(shù)據(jù)平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)接口也需要做相應(yīng)的修改和變動(dòng)，甚至要**以前的所有數(shù)據(jù)接口編碼，工作量很大且耗時(shí)長。2、開放數(shù)據(jù)庫方式一般情況，來自不同公司的系統(tǒng)，不太會(huì)開放自己的數(shù)據(jù)庫給對(duì)方連接，因?yàn)檫@樣會(huì)有安全性的問題。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和匯聚，開放數(shù)據(jù)庫是**直接的一種方式。兩個(gè)系統(tǒng)分別有各自的數(shù)據(jù)庫，同類型的數(shù)據(jù)庫之間是比較方便的：1）如果兩個(gè)數(shù)據(jù)庫在同一個(gè)服務(wù)器上，只要用戶名設(shè)置的沒有問題，就可以直接相互訪問，需要在from后將其數(shù)據(jù)庫名稱及表的架構(gòu)所有者帶上即可。select*from2）如果兩個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不在一個(gè)服務(wù)器上?；窗脖镜?cái)?shù)據(jù)采集商家進(jìn)口儀器數(shù)據(jù)采集定制開。
數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)應(yīng)用的源頭，指導(dǎo)企業(yè)在產(chǎn)品、運(yùn)營和業(yè)務(wù)等多方面決策。本文作者王灼洲從數(shù)據(jù)采集需求出發(fā)，詳細(xì)解讀了如何實(shí)現(xiàn)高效、可用的數(shù)據(jù)采集方案。主要內(nèi)容如下：數(shù)據(jù)采集的定義和重要性業(yè)內(nèi)常見的數(shù)據(jù)采集方案數(shù)據(jù)采集的原則數(shù)據(jù)采集案例分析一、數(shù)據(jù)采集的定義和重要性所謂數(shù)據(jù)采集，即為了滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘的需要，搜集和獲取各種數(shù)據(jù)的過程。通常情況下，數(shù)據(jù)采集指的是采集企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)。在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，隨著流量紅利的衰退，越來越多的企業(yè)通過精細(xì)化運(yùn)營，深度挖掘每一位用戶的價(jià)值。當(dāng)下流行的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、精細(xì)化運(yùn)營等方法論和實(shí)踐方式，也變得越來越重要，并且被越來越多的企業(yè)所接受和采納。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、精細(xì)化運(yùn)營都要基于數(shù)據(jù)來做各種決策。數(shù)據(jù)采集，正是它們的基礎(chǔ)和前提條件。數(shù)據(jù)采集，本質(zhì)上是為了數(shù)據(jù)應(yīng)用。如果我們沒有任何數(shù)據(jù)上的應(yīng)用需求，投入再大的精力，去做好數(shù)據(jù)采集其實(shí)也是沒有任何意義的。而數(shù)據(jù)應(yīng)用，其實(shí)是一個(gè)比較大的范疇，包含**簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，復(fù)雜的交互式在線分析，當(dāng)下非常熱門的個(gè)性化推薦等。不管哪一類數(shù)據(jù)應(yīng)用，都可以在大體上分成五個(gè)環(huán)節(jié)，如下圖：在進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)候，我們首先要通過各種方式采集數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)量大邏輯要素架構(gòu) 對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的數(shù)據(jù)采取本地暫存，數(shù)據(jù)壓縮，定時(shí)上報(bào)的策略，同時(shí)協(xié)議層可采用輕量級(jí)協(xié)議如mqtt，減小數(shù)據(jù)包大小。配置中心需要具備配置本地存儲(chǔ)，定時(shí)上報(bào)策略的能力。部署架構(gòu) 提高服務(wù)端入口帶寬，采用多數(shù)據(jù)中心部署，每個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù)就近存放到靠近（物理距離）它的數(shù)據(jù)中心，定時(shí)將將多數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)匯總到總數(shù)據(jù)中心。傳輸不穩(wěn)定邏輯要素架構(gòu) 協(xié)議層采用具備服務(wù)質(zhì)量控制的協(xié)議如mqtt，設(shè)置需要的服務(wù)質(zhì)量（Qos）要求。配置中心需要具備配置協(xié)議選擇的能力。部署架構(gòu) 采用多數(shù)據(jù)中心部署，就近存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，多數(shù)據(jù)中心與總數(shù)據(jù)中心間采用專線連接保證傳輸質(zhì)量。WMES數(shù)據(jù)對(duì)接開發(fā)系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)采集就是搜集符合數(shù)據(jù)挖掘研究要求的原始數(shù)據(jù)（RawData）。原始數(shù)據(jù)是研究者拿到的一手或者二手資源。數(shù)據(jù)采集既可以從現(xiàn)有、可用的無盡數(shù)據(jù)中搜集提取你想要的二手?jǐn)?shù)據(jù)，也可以經(jīng)過問卷調(diào)查、采訪、溝通等方式獲得一手資料。不管用哪種方法得到數(shù)據(jù)的過程，都可以叫做數(shù)據(jù)采集。一句話解釋版本：數(shù)據(jù)采集就是怎么獲得原始數(shù)據(jù)，如果把數(shù)據(jù)采集看成吃飯，自己擼起袖子做飯就是用一手?jǐn)?shù)據(jù)，點(diǎn)外賣就是用二手?jǐn)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析與挖掘體系位置數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘如果是建房子，數(shù)據(jù)采集就是那些磚跟水泥等等基礎(chǔ)材料。沒有磚，拿什么蓋房子，總不能用空氣吧？所以，找磚、找水泥的工作就是數(shù)據(jù)采集。它是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作的第一步。數(shù)據(jù)采集的工作中，包含著部分與樣本的知識(shí)，但是那部分我們單獨(dú)在“樣本抽取”單元講解。這里我們只說能夠通過什么樣的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。因此，它在整個(gè)數(shù)據(jù)分析與挖掘體系中的位置如下圖所示。TcpIP數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)定制開發(fā)。衢州靠譜的數(shù)據(jù)采集價(jià)格
多臺(tái)設(shè)備數(shù)據(jù)采集軟件。泉州智能化數(shù)據(jù)采集參考價(jià)
4.可視化車間看板，異構(gòu)件備料看板、物流（裝車）計(jì)劃看板、生產(chǎn)指令看板、快速返修看板、在制品流量監(jiān)控看板、異?？窗?、庫位目視化看板、差異看板、消滅看板等的運(yùn)用5.安燈系統(tǒng)異常管理。通過操作輔助設(shè)備主動(dòng)匯報(bào)異常（例如PDA進(jìn)行異常匯報(bào)），自動(dòng)發(fā)送郵件，短信，看板等方式展現(xiàn)給相關(guān)負(fù)責(zé)人員6.多維度的KPI考核數(shù)據(jù)客觀反饋設(shè)備以及相關(guān)管理人員的績(jī)效；7.生產(chǎn)運(yùn)營集控中心的建立。在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建生產(chǎn)運(yùn)營集控中心。將差異化看板系統(tǒng)、設(shè)備聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)、安防監(jiān)控系統(tǒng)、異常預(yù)警系統(tǒng)統(tǒng)一集成部署到運(yùn)營集控中心，使管理者在一個(gè)地方實(shí)時(shí)匯總現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，作出管理決策。泉州智能化數(shù)據(jù)采集參考價(jià)
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