通过多线程和并行扩展 通过恢复处理错误和故障场景，以确保不会丢失任何数据 以下各节说明了我们如何针对各种不同的源类别（数据库，文件和日志，消息传递系统，云和API，以及设备和IoT）实施这些要求，并将提供示例以阐明每种情况...3.2 文件和日志 许多应用程序，如web服务器、应用服务器、物联网边缘服务器或企业应用程序，不断地生成写入文件或日志的数据记录。这些文件可以位于本地磁盘子系统、分布式文件系统或云存储中。...3.5.1 从物联网设备收集数据 “IoT设备”涵盖了广泛的硬件。通过WiFi发送数据的单个温度传感器可以视为IoT设备。...3.5.2 物联网可扩展性注意事项 关于物联网数据的任何讨论几乎总是包含边缘处理的概念。边缘处理是指计算尽可能靠近物理边缘设备（通常位于其中）使IoT设备尽可能“智能”。...为了减少由IoT生成的数据量，可以通过单个边缘设备收集来自多个单独传感器的数据。在这里，可以对数据进行过滤，汇总和转换以提取信息内容。
Gartner最近发布的“工业物联网平台的魔力象限”概述了企业如何利用物联网(IoT)推动其数字化转型计划。...更多的实时传感器和设备数据加上更多的计算能力正在将分析推向“边缘”，这将为希望更有效地利用数据和分析来支持业务模型的组织带来新的业务和运营货币化机会(参见图1)。 ?...图2：“在物联网中获胜”BCG视角 这是一个关键点，由于这些物联网驱动因素，数字化转型战场将向边缘移动，在那里可以更快地挖掘实时洞察并采取行动。...SCADA采用可编程逻辑控制器（PLC）、远程终端设备（RTU）和比例-积分-微分（PID）控制器从嵌入机器和设备中的传感器中捕获数据。...然而，中间还可能有几个分析层（n层），它们支持混合设备和机器的组、联合或合并之间的分布式分析。如何确定在这个n层分析架构中的哪个点上需要定位那些分析?简单。
了解数据流是什么，它如何实现实时洞察和决策，以及其在金融、物联网和电子商务等行业的应用。 译自 Introduction to Data Streaming，作者 TNS Staff。...数据流的关键概念 数据流和数据流的定义 数据流就像一条永无止境的信息之河，来自传感器、移动应用程序和分布式设备等来源，包括边缘计算的网关基础设施和其他去中心化架构。...数据源和摄取：数据可以来自各种渠道，例如物联网设备、社交媒体平台、事务日志等等。摄取层负责捕获这些数据并将其馈送到流处理管道。...即时分析还可以通过提供有关绩效指标的详细信息来改进决策。 物联网和传感器数据处理 物联网 (IoT) 产生大量由分布式环境中的传感器和设备传输的数据。...这种转变对于物联网 (IoT) 应用尤其重要，在物联网应用中，即时数据处理至关重要。将边缘计算与数据流集成允许更有效的数据分析，从而带来进步的可能性。
，也给生产制造商带来高额的维护保养成本；如何有效、精准地对设备进行维护，成为工业制造公司数字化转型亟需攻克的难题、 随着IoT、大数据、边缘计算等技术的成熟，高端制造业信息化预测性维护应运而生： 生产制造业预测性维护通过对制造行业设备运行状态的实时监测...； 使用生产制造业工业数据建模和分析来进行设备故障诊断； 预判设备的状态发展趋势和可能的故障模式； 提前制定维护计划，降低计划外停机时间； 制造业企业预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用...生态体系广 制造业工业预集成IoT领域主流厂商的模组/终端，支撑广泛的IoT应用生态合作伙伴。...工业数据难以洞察 传统制造业企业熟悉设备的机理和典型的故障模型，但企业内部缺少专业的工业制造业数据科学家，也缺乏应用新兴数据分析/AI工具处理海量数据的能力。...应用开发难度大 传统制造业企业的IT能力有限，而IoT场景多涉及新应用开发，如果缺乏面向IoT场景的端云协同的应用开发使能能力，使得客户不能充分聚焦在生产制造业业务创新本身，造成制造业企业业务创新缓慢。
组织正在使用边缘计算来创建更智能的建筑、城市、工作空间、零售体验、工厂楼层等。探索智能边缘如何更快地提供更深入的洞察力，以实现业务转型。...计算：系统可以计算这些数据，提供对应用程序的访问，并显示有关连接的事物、设备和周围环境的深入见解。...控制：然后，这些计算得出的洞察力可用于采取行动，控制边缘的设备和事物，或提示与边缘连接的业务或企业关联的其他类型的控制操作。 ?...边缘计算可以通过将企业级计算、存储和管理从数据中心转移到边缘来改进。组织可以利用边缘的计算来： 1.减少延迟。有许多应用程序需要实时分析和控制。...如果这个小项目看起来很有希望，那么可以使用更多连接的东西和额外的数据捕获缓慢地扩展，并在进行过程中重新评估价值。 您还需要促进OT和IT的融合与合作。
很多企业并没有为与物联网技术相关的风险做好准备，但边缘计算使用IoT设备的处理能力来聚合、预处理和过滤数据源，并增强数字工具的功能，将边缘应用于云连接相结合，以执行复杂的分析，并促进决策和行动将促进更快的连接速度和相关的支持...边缘计算通过调整每个应用程序的处理需求来解决物联网困境，利用低延迟需求，边缘网络使IoT设备自己运行机器学习算法。...此外，需要网络连接的应用程序不会因为IoT设备的流失受到干扰，随着更多设备的接入，网络和云需求的考虑取决于边缘计算的应用。...但是，物联网中隐私保护的需求远远超出了传统的威胁，包括使用边缘计算来保护数据。 随着物联网技术成为从医疗保健到银行市场的行业规范，IoT设备捕获的数据也需要隐私保护。...使用边缘计算可以使用设备组件来处理来自摄像机或麦克风的数据，而不是依赖于云。
IQT：解锁IoT的无限可能 2018年3月1日 IQT是物联网与人工智能实际应用的结合。 1.jpeg 新时代的技术，如物联网，正在全球范围内重新定义企业产生和消费数据的方式。...换句话说，IQT是物联网和智能应用的结合。IQT的概念全是关于如何提升所有的联网设备的智商、进而使我们周围的技术生态圈更加智能的。 据IDC称，印度的物联网市场将在2021年底前达到340亿美元。...随着物联网的不断发展，带来了越来越多的在线数据源，最大的挑战之一就是如何实时地理解全部联网设备所产生的数据，并根据这些数据采取行动。这需要一种跨越物联网整体的智能层。...可以想象一下，运动员和教练员一般都是通过观看在白板上放映的电影和图表，并分析自己和竞争对手的表现来进行学习的。 云是大容量数据存储、处理和分析的最复杂的地方，可用于获取较长期的业务洞察。...在这种生态系统中，联网的设备、人工智能和机器学习共同使设备变得更加聪明。当边缘设备变得更聪明时，组织可以利用不断上升的“智商”来改变企业和行业。 注1：IQT的概念来自于戴尔公司，中文翻译待修正。
缺少的一章是关于数据的，它总是与数据有关，最重要的是，从边缘端到人工智能洞察所编织而成的数据旅程。...这个故事将展示如何使用Cloudera Data Platform收集、丰富、存储、服务数据，然后将其用于预测汽车制造过程中的事件。...数据收集挑战 在制造过程中管理所有工厂的所有数据的收集是一项艰巨的任务，它带来了一些挑战： 难以评估IoT数据的容量和种类：许多工厂利用来自多家供应商的现代和传统制造资产以及设备，并使用各种协议和数据格式...为了实现互连的制造和新兴的IoT用例，ECC需要一种解决方案，该解决方案可以从边缘处理所有类型的各种数据结构和架构，对数据进行规范化，然后与包括大数据应用程序在内的任何类型的数据使用者共享。...“正确处理”的价值包括使用来自任何企业源的数据，从而打破数据孤岛，使用所有数据（无论是流数据还是面向批量的数据），以及将数据发送到正确位置以产生所需的下游洞察力的能力。
，这将依赖于高速实时流量管理来实现削减延迟的边缘计算策略。...“这种分布式架构模式的解决方案将是企业将计算和数据中心转移到边缘的物联网设备附近，反过来，企业将越来越依赖包括智能流量管理在内的DNS技术来将工作负载引导到高度分布式的边缘架构“。...“几乎所有的硬件供应商都有一个强化的产品线来促进边缘处理，这表明这个市场是采用工业物联网（IoT）的主要原因，随着技术巨头宣布软件堆栈的优势，毫无疑问，而且传统行业如制造业一直在努力展示差异化的产品，现在将采用边缘分析技术来为客户带来新的收入来源和...“ Rackspace应用服务高级副总裁兼总经理Gina Murphy认为，这将对其他业务系统产生影响。 “在ERP方面，业界必须克服许多连接和标准化问题才能从物联网（IoT）中受益。...首先，企业需要考虑如何收集数据，然后使用这些数据目前，他们正在淹没数据点，但无法进行任何分析，例如，制造公司有许多设备不断地从他们每台机器收集信息;但是，他们还没有指出他们能够实时捕获集体数据集，并生成一个分析报告
由于物联网（IoT）和传感器技术的进步，越来越需要在收集数据的位置处或附近处理该数据。通过使计算能力更接近数据收集设备，系统可以利用较低的延迟来为用户提供近乎实时的洞察力。...该公司最近还推出了Azure IoT Edge服务，由容器模块，边缘运行时和基于云的管理界面组成。 2.亚马逊 亚马逊网络服务（AWS）还提供了大量工具，可以轻松使用边缘计算。...Hopkins表示，惠普提供“边缘服务，迷你数据中心和智能路由器”，这使得它比其他供应商具有吸引力，因为它可以覆盖广泛的工具来支持边缘计算。...451 Research的Hughes指出，该公司还使用“ Ubuntu Snaps来管理边缘的客户应用程序”。...ClearBlade Edge在设备和网关上自主运行，独立于网络连接，使用与通信无关的AutoSync技术确保环境始终保持最新。
CEM允许您在数千个边缘设备上开发，部署，运行和监控边缘流应用程序。 ?...3.日志摄取 - 无法从企业中的数千个应用程序或系统中摄取日志数据。 4.IoT数据处理 - 无法从数千个边缘agent中摄取企业需要的IoT数据。...如何帮助您解决此类问题： 1.缺乏在边缘收集和处理数据的工具 2.将数据从边缘移动到云非常昂贵 3.构建边缘数据收集/IoT应用程序需要大量编码并且可能非常耗时 4.在数千个边缘点上管理应用程序非常复杂...5.没有工具来监控边缘上运行的数千个应用程序 6.难以在用户无法控制的环境中开发安全数据管道 通过利用Cloudera Edge Management，您的企业可以获得这些好处： 1.与NiFi构建流程应用程序一样...2.通过收集，策划和分析来自数千个边缘设备的数据，构建成功的IoT。 3.通过可视化的监控和管理所有已部署的agent，简化你的运营和维护。 ?
Armis Security Armis采用一种独特的方法来提供对跨IT网络非托管的、支持IoT的设备的可见性。...他们的Element Platform 帮助行业组织方便快捷地使用行业时间序列数据来提高生产效率和产品质量。他们的平台准备时间序列数据，用分析相关的上下文丰富数据，创造更大的上下文洞察力。...Particle Particle是一个物联网(IoT)设备平台，它使组织能够使用可伸缩的api和软件开发资源开发和优化跨操作的连接。...Splice Machine以其易于开发和使用基于IoT的应用程序而闻名，它可以成功地从Oracle、Teradata和Netezza遗留系统卸载操作和分析工作负载。...Swim将其软件部署在边缘，将数据实时转化为洞察力，并将其交付给企业、员工、运营商和客户。Swim项目已经成功部署，目前正在现有设备和棕地环境中使用。
例如，在过去的十年中，风力涡轮机已经迅速从孤立的机器演变为联网的，充满传感器的智能设备。...尽管上一代商业智能专注于将数据放在图表上，但洞察系统却专注于看到数据的本质并指导决策，并且洞察系统正在被部署到运输和物流系统，数字客户和智能工业物联网等应用。...信号被捕获并散布到整个神经系统中。我们的物联网传感器神经系统正在发展进化。今天，许多物联网应用程序必须依赖数十年前的SCADA网络。...Vestas的每天利用从其风力涡轮机捕获TB级数据不断训练算法，这些算法不断指导涡轮机如何对风和大气条件作出反应，并优化电力生产。他们认为这种洞察系统是其最宝贵和最秘密的公司资产之一。...物联网系统必须在智能化（从设备到边缘）到核心（全网可见性）之间保持安全。要在无人机在大规模下运行，安全性必须是算法化和自动化的，并且要非常搞笑。
云原生安全 1 ECapture：无需CA证书抓https网络明文通讯 ECapture是一款基于eBPF技术实现的用户态数据捕获工具，无需要CA证书，即可捕获https/tls的通讯明文 https...v20.10.14中修复 https://mp.weixin.qq.com/s/BVvxkVnO0kVsoEa_uVK-TA 3 云上攻防二三事（续） 本文是通过对近期国外TOP3云厂商已公开攻击方法的洞察分析后的阶段性总结提炼...https://mp.weixin.qq.com/s/2bjetm0Y6347eKJmWUeS2Q 8 Gartner发布《中国云安全市场概览》：细看云安全发展如何进入黄金时代 近期，国际权威咨询机构...本文对K8s日志审计的方法论展开了讲解，方便大家了解K8s日志审计配置以及细节 https://mp.weixin.qq.com/s/lH3NpQWwmF12MOn3oB06OA 10 微软 Azure...Defender for IoT存在多个缺陷导致任意身份远程代码执行 微软Azure Defender for IoT密码还原机制存在漏洞，攻击者可以远程控制设备 https://www.sentinelone.com
CENTRI消除了数据盗窃的风险，并通过集成广泛的基于标准的技术来加速客户的上市时间，从而实现设备的完整性。它们同样擅长于对端点和网关边缘数据进行分层安全。...IoT应用程序。...，工业4.0控制器，企业边缘设备和IoT端点。...SecuriThings通过实时无缝评估IoT活动来缓解攻击，同时为制造商和服务提供商提供跨身份和设备的威胁的整体视图。...它的软件在本地处理和分析来自设备和传感器的大量流数据，从而减少网络流量并生成实时的机器学习业务洞察力。Swim在边缘部署其软件，以将数据实时转换为见解，并将其交付给企业，员工，运营商和客户。
在软件架构中，Telemetry 主要用于记录应用程序的性能指标、错误日志、用户行为和安全事件等数据。这些数据通常被发送到远程服务器，供开发团队进行分析，以优化软件质量、提高用户体验。2....Telemetry 允许开发者在问题发生时捕获异常数据，并通过日志分析确定根因。例如，崩溃日志（Crash Logs）和堆栈跟踪（Stack Traces）可以帮助工程师快速找到问题所在。...Telemetry 的架构设计Telemetry 由多个组件构成，主要包括：数据收集层（Data Collection Layer）：应用程序中的代码负责捕获相关的运行数据，如 HTTP 请求、数据库查询...Telemetry 的实现示例为了更清晰地理解 Telemetry 如何在软件架构中运作，下面提供一个简单的 Node.js 示例，展示如何使用 Telemetry 记录 HTTP 请求日志并存储到远程服务器...例如，Kubernetes 使用 Prometheus 采集容器的 Telemetry 数据，确保系统稳定运行。5.2 物联网（IoT）IoT 设备通常需要远程监控，如智能家居设备、工业传感器等。
AWS IoT Greengrass 是将云功能扩展到本地设备的软件。这使得设备可以更靠近信息源来收集和分析数据，自主响应本地事件，同时在本地网络上彼此安全地通信。...AWS IoT Greengrass 开发人员可以使用 AWS Lambda 函数和预构建的连接器来创建无服务器应用程序，这些应用程序将部署到设备上以进行本地执行。...利用 AWS IoT Greengrass，您可以使用熟悉的语言和编程模型在云中创建和测试设备软件，然后将其部署到设备中。...您还可以使用 AWS IoT Greengrass 连接器连接到第三方应用程序、本地软件和即时可用的 AWS 服务。...Azure IoT Edge 主要将基于云的分析和定制的业务逻辑转移到边缘设备，使企业能够专注于洞察商业机会而非数据管理。微软表示，这些设备现在将能够立即采取实时数据行动。
数据传输：通过无线通信协议（如Bluetooth、Wi-Fi、5G）将数据传输至IoT平台。数据处理与分析：在IoT平台或云端对数据进行清洗、分析，生成洞察。...↓[反馈或设备控制]实际应用场景场景一：健康管理在健康领域，可穿戴设备结合IoT的应用无疑是最热门的。...else: print("设备未靠近家，维持当前设置")control_home("near_home")技术挑战与未来发展数据隐私与安全：由于可穿戴设备采集大量个人数据，如何确保数据安全是一个重要课题...设备续航与小型化：如何在小体积内实现高性能与长续航是设备开发的难点。互操作性问题：不同品牌、设备间的互通性需要进一步优化。未来，随着5G、边缘计算和区块链等技术的发展，这些挑战将逐步被解决。...正如一句话所说，“未来已来，只是分布不均。”那么，你准备好拥抱这种变化了吗？
如今，边缘计算正在成为第四波的计算趋势。Gartner研究表明，到2020 年，将有200亿台设备组成物联网(IoT)。设备数量的爆炸式增长将导致产生的数据量出现更大规模的爆炸式增长。...智能城市可使用安装的摄像机所提供的算法，将实时交通数据与历史交通状况进行比较。监控摄像头可在火车站和机场捕获数百张人脸并实时分析这些图像，从而确保公共安全。...应用边缘计算的挑战有哪些？ 边缘计算能够给社会、生活带来诸多的好处，但同时，由于边缘计算技术的发展尚处于初期，要想将边缘计算的价值真正发挥出来，挑战也是多方面的： 第一，设备的安全性。...而传统的数据中心体系结构往往没有针对边缘型计划进行优化，所以如何找到拥有IoT和大数据项目经验的服务商将是一个项目能否成功的一个关键。 最后，更重要的是，边缘计算部署必须能够实现合适的性能。...边缘计算的不断发展，就会需要部署更多的边缘设备，海量边缘设备的部署、管理、高效维护变得越来越重要，这就必须依靠5G网络来解决网络带宽和时延等问题，从而进一步5G技术的发展。
物联网（IoT）是一个由大量互联的设备组成的网络，这些设备能够收集、交换和处理数据。物联网的目标是实现设备间的智能协作，以提高效率、优化资源使用，并为用户提供更好的服务。 嵌入式系统与物联网的关系？...嵌入式系统与物联网（IoT）的关系非常紧密。物联网中的智能设备往往依赖于嵌入式系统来执行其核心功能，如数据采集、处理和通信。...边缘计算特别适用于需要快速响应的应用场景，如物联网(IoT)、自动驾驶、智慧城市等。 嵌入式技术与边缘计算之间存在紧密的关系。...智能分析：人工智能算法可以应用于物联网数据的分析中，从而实现更深层次的洞察和预测。 2. 自动化控制：通过人工智能，物联网设备可以自动执行任务，如智能调节温度、自动诊断故障等，而无需人工干预。 3....云计算与物联网（IoT） 云计算为物联网提供了强大的数据处理和存储能力。物联网设备可以将数据传输到云端进行处理和分析，云服务还可以提供必要的计算资源来支持复杂的数据分析和机器学习任务。
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