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    頭尾規律:工业物联网需求驱动 时序数据库渐成新潮

      [  中关村在线 原创  ]   作者:徐鹏
    本文来源:http://www.ssb57.com/www_21cn_com/

    电子游戏支付宝充值,  据去哪儿网发布的《2017年春运大交通数据报告》预测,2016年12月15日将进入旅客2017春运抢票高峰,此轮去程购票高峰将和去年一样,一直持续到春节前结束。还会打开电脑网上购物,甚至谈情说爱,有几对情侣还诞生了下一代。岁月流逝,加上纺织行业的衰退,这些60岁的洋楼也渐渐破旧,但是像吉竹祥一样的老住户仍然住在这里,一晃就度过了大半生。  当然,这其中有一部分原因四西安区域发展的不均衡。

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    所以在这里奉劝那些没有内容资源又技术不深的厂商,把握好转型时机,这些坑你都必须得填,你不填就得掉下去,那才万劫不复!  ●白电厨卫:提升品质需求拒绝原地踏步  白电行业并不像黑电那样受到的“诱惑”那么大,因为白电的各项技术成型确实都比较早,一直都是处于缓慢的更新当中,但无可否认的是白电的发展确实遭遇了瓶颈,一度大家都认为白电并没有什么技术发展可言了,不过,在这一阶段,日系以及德系的厂商发挥了重要作用,因为他们把人们的生活理念转变了!  品质生活需要更好的白电产品  大家对于冰箱,空调,洗衣机以及厨房家电的最初认知是什么代替人的劳动,达到节省体力,仅此而已!但目前的白电都在传递着一个概念即是让你享受到更有品质的家庭生活,细化到产品层面来理解,即冰箱我需要更大的容量满足一个家庭的需求,需要更多的分区来满足不同食材的分类储藏需求,需要风冷技术来保证我不用手动除霜,需要除菌技术保证我的饮食健康...以此类推!  用户对于冰箱可能有更多需求  所以,目前以及今后白电产品线的大趋势都是让整个家庭的幸福感得到提升,我们对于洗衣机可能要求它能洗羽绒服,洗一整床被子,并且可以达到达人和孩子的衣服分开来洗,例如双筒洗衣机,可以无水洗涤只是除味,例如除味洗涤功能...,所以白电和黑电的不同是,白电需要厂商有一些新的思路能让用户得到更好的生活品质提升!  优质厨电成为共同需求  回家吃饭是大家经常说的话题,由于各种食品问题的出现,以及大家对于家庭概念的重新认知,厨电也成为目前增长最快的家电产品,厨电产品未来走的路应该更迎合年轻人的消费特点,操作简单,使用方便,并且一些善后型的产品比如油烟机,洗碗机,垃圾处理器等也要做到配套推出,从各种行业数据来看,未来的厨电行业预计将迎来爆发式的增长,机会颇多!  ●生活家电:细化分类提升产品体验  生活家电大致可以分为两类,家庭型和个人型,像我们日常使用的吸尘器,扫地机,料理机等属于家庭型;而像吹风机,剃须刀,电动牙刷等则属于个人型!这些产品的出现可以说极大的提升了我们的生活品质,不过也有不少人在购买之后后悔,认为这些产品对于生活品质提升非常有限!  扫地机器人依旧饱受诟病  首先来说说饱受诟病的扫地机器人,虽然目前带有路径规划,拥有更强爬坡能力以及更高续航的扫地机不在少数了,但大家始终觉得这个东西还是没有多少存在感,噱头的意味大于实际使用!而且扫地机的生产厂商在产品体验优化上也确实做得不够,比如家里有地毯和无地毯是不是应该区别对待,空间小的家庭是不是有对应的小型产品型号做补充,对于要养宠物的家庭毛发处理是不是能够过关,这些日常细节的使用体验提升都是留给扫地机厂商的难题!  高端产品的实际体验提升不明显  而对于像个护类的产品,实用性的好坏则体现的更为明显,而且还有性价比的问题,比如朋友经常问我的一个问题,一个价值千元的剃须刀和几十元的剃须刀的区别是什么,我可以告诉他从做工,电机,刮头上二者有明显区别,但在体验上实话是活,你的微妙感觉心理作用成份太大了,所以忠告个护家电厂商,你们应该在产品体验提升上多下功夫,少做些炫硬件的面子活儿!  ●健康家电:不做虚假营销亟待新标准  健康家电其实包含的产品线很多,但目前大家比较关注的两个产品线也就是净水器和空气净化器了,空气净化器从2011年雾霾肆虐以来经过近五年的发展已经历经了多次的行业洗牌,随着今年空净新国标的颁布,目前市场上真正盈利存活的品牌其实并不多了,但问题其实依旧严峻!  有大批空气净化器虚标严重  空气净化器的低门槛使得厂商期待在这个产品上谋取暴利,比如参数虚标,劣质组件采购,打智能化的噱头等等,所以目前空气净化器存在的技术问题即是产品的基本性能不过关,并且各个厂商对于风道的设计没有统一的解决方案,有的认为塔式好,有的认为传统式好,基本上都是厂家各执一词,而且滤网的更换提醒功能,有些业内人士也直言说就是鸡肋,但依旧成为了厂商营销的噱头,所以对于上述问题,如果空气净化器厂商能都做好,那么其产品也必然受到消费者的欢迎!  净水器行业亟待整顿  净水器行业从最开始的单纯过滤,到目前的超滤和RO的分庭抗礼,可以说这也是一个亟待整顿的行业,目前RO的声量已经基本盖过超滤,但RO的完全过滤可能会让水中的有益矿物质也同样被过滤到,所以目前净水器行业需要出现一个行业新标准来告诉大家哪些净水器是真正值得我们购买的,如果各大厂商如果能够抓住这个节点也能够让自己的产品先声夺人!  针对“机器人将来能否代替人吗?”的提问,朱频频回答,传统观念中人与人的“交流”,是思维的互动。今年在付费直播领域更是收获颇丰,不仅李宇春“野蛮生长”巡演采用会员免费模式,创造了最高在线人数566万的记录,华晨宇的火星演唱会还采用了单场付费50元的方式,演出结束时付费次数突破8万,堪称行业单场付费直播最亮眼成绩。  RavenH-1的音箱模块H-Sound运用WavesDSP数字音效处理,搭载双单元喇叭配置,采用独特仰角处理和迷宫腔体设计,在保证音箱体积轻便的同时,又保证了优秀的音质。

    在很多人的印象中,关系型数据库仍是市场的主流,甲骨文、Teradata、IBM、微软都是这个领域的主要玩家。不过当工业物联网、金融交易、空气预测等数据逐渐成为生产生活常态的时候,由需求推动的时序信息就成了数据库的关注重点。

    Gartner的研究显示,2018年全球数据库管理系统(DBMS)的收入增长18.4%,达到460亿美元。云数据库管理系统收入在该18.4%增长中的占比为68%,微软和AWS占到整体市场增长的75.5%。这一趋势表明,云服务提供商(CSP)基础设施和在该基础设施上运行的服务正在成为新的数据管理平台。当云成为决定数据库未来的重要指标,在云上开展的业务自然也影响着数据库的设计。

    围绕云服务提供商的生态系统正在形成——该生态系统将各项服务集成到一家云服务提供商并具有云间数据管理的初期环节。而这也与本地部署的方式截然相反。在本地部署方式中,个别产品常常具有多重作用,但很少自带支持与本地部署环境内邻近产品进行集成的能力。尽管本地系统出现了一些增长,但这一增长很少来自于新的本地部署,而是一般来自于价格的增长和为避免风险而强制进行的升级。个性化的部署在特定行业尤为明显。

    比如在工业领域,传统制造业把业务迁移到公有云颇有挑战。工业互联网时代产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度的,动态数据模型随时可变,这么大规模且复杂的数据上传到公有云,传统的数据库产品很难跟上节奏。要知道建设类似的数据仓库时,通常要对数百个KPI进行纵向挖掘,追踪生产、研发、制造、工艺、流程等层面的数据源头并对其进行分析。

    同样的例子也发生在零售生鲜,如果每个人都开一家零售店,每家店有两个爆款SKU,可能所有店员在补货时靠经验就可以了。但是当SKU变成200个甚至上千个时,恐怕店员大概率就会手忙脚乱了,而且还要考虑物流、天气、用户习惯等各种各样的外部因素,很容易就会因为高库存造成经济损失。这些零售品的特点是颗粒度比较小,如果每个门店有2000多个SKU,背后要围绕每个商品构建相应的很多算法模型,要是用传统方式计算的成本会非常高。

    那么有没有一种数据库专门针对这些需求所设计?时序数据库登场了。从概念上讲,时间序列数据就是一串按时间维度索引的数据,这些数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值,之前所说的股票价格、空气指数、工业传感器数据就适用于这个范围。

    时序数据的特点是写多读少、高并发写入、无事务要求、海量数据持续写入,可以基于时间区间聚合分析和高效检索。以此为基础,时序数据库可解释为为了处理时间序列数据而优化的软件系统,其按照时间数值或时间范围进行索引。在所有数据库的类别中,时序序列数据库也是过去两年中增长最快的,足以说明此类的用户需求很大。对象主题、所选时间点、测量值是时序数据库的三大组成部分,其特性是背后有成百上千万的终端设备,部署时常用是多机存储,也就是分布式存储。

    这种分片式的设计可以对各个区段进行存储和分析,为之后引入人工智能管理数据库埋下了伏笔。目前,市面上开源的时序数据库有不少,包括 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus、Graphite等等,所使用的开发语言不同。例如OpenTSDB基于HBase存储时序数据,后者在存储时在有效性、冗余、电子游戏支付宝充值压缩率方面均有不同程度的缺陷。

    因此,在选择时序数据库时要关注的地方包括写入速度、查询速度、数据完整性、磁盘占用率等因素,因为在物联网的场景中,首先用内存写缓存时对归档速度有着较高的要求,其次实时产生的数据在使用开源语言便写时,可能会发生数据库异常的情况,数据丢失了怎么办?再有,如果连接的测试终端较多,测试点会是成倍增长的,如果对设置的每个时间点都进行分析,那么数据量是难以估量的,所以压缩能力是企业客户看重的。

    当然,也不是所有场景都能用时序数据库解决,而且要对数据进行有效筛选,摘取那些影响决策的信息。而且在未来,像RDDTool、Graphite这样的数据可以智能的选择存留或删除特定数据,这更是传统关系型数据库难以做到的。

    调查区域:企业小调查(点击预览可查看效果)


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