信息化数据采集

    服务器安装应用服务器、数据库。浏览器通过HTTP/HTTPS协议同数据库进行数据交互。RB/S架构是RichUIBrower/Server的缩写,采用[客户端（JavaWebStart）－应用服务器－数据服务器]三层－多层纯J2EE技术架构。客户机上只要安装一个浏览器（Browser）+Java运行环境(客户端)，服务器安装应用服务器和数据库服务器，客户和应用服务器通过HTTP/HTTPS协议通讯，应用服务器和数据库服务器通过jdbc协议通讯。[1-2]C/S结构能充分发挥客户端PC的处理能力，很多工作可以在客户端处理后再提交给服务器。对应的优点就是客户端响应速度快，界面友好。B/S结构对移动办公、异地办公和分布式办公的支持比较好，而且不需要客户端的日常维护，但受到浏览器的限制，能够实现的功能不如C/S结构丰富。[2]软件定制应用特点编辑定制软件是根据用户的要求设计软件，开发过程遵循软件工程规范，提供新建系统的方案设想，并进行可行性分析。在程序编码前进行系统的概要设计和详细设计，在程序编制结束后进行软件测试，交付使用时，可对用户有关人员进行操作培训，并提供软件正常运行后常规维护和功能扩充开发。定制软件的应用特点体现在以下几个方面：☆针对性强每一个软件的开发都要经过细致的系统分析。数据采集需要持续进行，以跟踪和监测数据的变化和趋势，为决策提供及时的支持。信息化数据采集

    运营人员、数据分析人员等非技术人员均可埋点。缺点：由于可视化埋点是依赖于全埋点，因此他天然继承了全埋点的缺点，比如兼容性问题、无法采集和业务相关的数据问题。那么，埋点方案未来发展的趋势是什么呢？我理解，未来会逐步向场景化、行业化、智能化方向发展，比如如何通过可视化的方式，给事件添加动态属性，类似于可视化动态属性关联。三、数据采集的原则面对这么多的数据采集方案，我们究竟该如何选择呢？神策这5年来，已累计服务1500+家企业客户，通过深度服务客户，我们发现其实目前并没有一种非常完美的埋点方案能够适应所有的场景。不同的埋点方案，它们各有优缺点，都有他适应的场景和不适应的场景。面对这么多的埋点方案，不能一味追求省事，更不能追求埋点方式的「酷炫」，**主要的还是要根据实际的分析需求和业务场景，选择**能满足我们需求的埋点方式。若有多种埋点方案都能满足，我们可以再追求「省事」和「酷炫」的方案。比如对于上图中的搜索页面，我们的需求是，当用户点击搜索按钮时，触发一个事件，并将用户输入的关键词作为事件属性。对于这个数据采集需求，若使用代码埋点方案，操作和实现非常简单；若使用全埋点方案，无法单独完全满足。淮安附近哪里有数据采集开发数据采集可以通过智能医疗系统实现对医疗资源和需求的实时分析。

    ▲图2***代离线计算平台架构第二代架构从2012～2014年，在承载离线计算的基础上，扩展了平台能力，支持实时计算的需求，如图3所示。▲图3第二代实时计算平台架构在***代离线计算平台基础之上，我们融合Storm和Spark构建了第二代实时计算平台。主要的演进如下。1）集成Spark，离线计算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒级/毫秒级的流式计算任务。3）建设了实时采集系统TDBank，数据采集实现从天级（T+1）到秒级的飞跃。4）支持资源和任务调度方面，平台支持离线与在线混合部署，任务容器化，资源管理的维度支持CPU、内存，以及网络与I/O，进一步提升了平台轻量化、敏捷性与灵活性，极大提升了平台利用率，降低了成本。第三代架构从2015～2019年，在通用大数据计算外，开始支持机器学习、深度学习等AI场景，BigData与AI在平台层面逐步融合，如图4所示。▲图4第三代机器学习计算平台在第二代实时计算平台基础上，自主研发了机器学习平台Angel，并以Angel为**构建第三代机器学习计算平台生态。主要演进如下。1）我们与北京大学合作，自主研发了高性能分布式机器学习平台。该平台支持十亿至百亿维度模型，支持数据并行及模型并行，支持在线训练。同时。

    关于作者：胡典钢，***工业物联网**，顺丰物联网平台负责人，兼任顺丰集团职业发展评审委员和ZETA联盟工业物联网高级顾问，负责顺丰物联网平台建设及产品化工作。在物联网、边缘计算、工业大数据领域从业10余年，有丰富的实践经验。历任NI公司应用工程师、高级应用工程师、大区销售经理，兼任GSDZone社区专栏作者和海南大学校外**，NI（中国）**认证双架构师——LabVIEW架构师和TestStand架构师，主导大型工业自动化测试控制和工业物联网项目的开发工作。2016年受邀撰写专著《TestStand工业自动化测试管理》，广受业界好评，多次重印。本文摘编自《工业物联网：平台架构、关键技术与应用实践》，经出版方授权发布。（ISBN：978-7-111-70227-6）延伸阅读《工业物联网》点击上图了解及购买转载请联系微信：DoctorData推荐语：这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度***讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结，得到了行业里近10位**的一致推荐。数据采集可以帮助企业分析市场趋势和竞争对手的行为，为制定战略决策提供可靠的依据。

    二是各种网络标准统一后才能实现设备系统间的互联互通，而多种工业协议并存是目前工业数据采集的现状。广义上，工业数据采集分为工业现场数据采集和工厂外智能产品/移动装备的数据采集（工业数据采集并不局限于工厂，工厂之外的智慧楼宇、城市管理、物流运输、智能仓储、桥梁隧道和公共交通等都是工业数据采集的应用场景），以及对ERP、MES、APS等传统信息系统的数据采集。如果按传输介质划分，工业数据采集可分为有线网络数据采集和无线网络数据采集。02工业数据采集的特点工业数据采集具有一些鲜明的特征，在面对具体需求时，不同场景会对技术选型产生影响，例如设备的组网方式、数据传输方式、数据本地化处理、数据汇聚和管理等。1.多种工业协议并存工业领域使用的通信协议有很多，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPCUA，以及大量的厂商私有协议。这种状况出现，很大程度上是因为工业软硬件系统存在较强的封闭性和复杂性。设想在工业现场，不同厂商生产的设备，采用不同的工业协议，要实现所有设备的互联，需要对各种协议做解析并进行数据转换。数据采集可以通过智能农业系统实现对农产品质量和安全的实时保障。无锡生产数据采集哪个好

数据采集可以帮助企业进行精确的销售预测和库存管理，降低成本和风险。信息化数据采集

    因此对数据的实时处理有着较高的要求。如果将数据上传到云端，云端分析后再绕一圈回来，指导下一步动作，一来一回产生的时延，很多时候将变得不可接受。上述业务场景将在靠近数据源头的现场对数据进行即时处理，实时分析，提取特征量，然后基于分析的结果进行本地决策，指导下一步动作，同时将分析结果上传到云端，数据量经过本地处理后**减小了。图3-2所示是实时振动信号状态监测和数据分析。▲图3-2实时振动信号状态监测和数据分析03工业数据采集的体系结构工业数据采集体系包括设备接入、协议转换、边缘计算。设备接入是工业数据采集建立物理世界和数字世界连接的起点。设备接入利用有线或无线通信方式，实现工业现场和工厂外智能产品/移动装备的泛在连接，将数据上报到云端。工业数据采集发展了这么多年，存在设备接入的复杂性和多样性。数据接入后，将对数据进行解析、转换，并通过标准应用层协议如MQTT、HTTP上传到物联网平台。部分工业物联网应用场景，在协议转换后，可能在本地做即时数据分析和预处理，再上传到云端，提升即时性并降低网络带宽压力。边缘计算近几年发展迅速，大家越来越意识到数据就近处理的优势，无论是实效性还是出于数据安全性考虑。信息化数据采集