数据中心。
数据中心布局，一个旧数据中心布局。分布式电源（PDU）和计算机房空调（CRAC）系统都是固定放置在适当的地方；不间断电源（UPS）和辅助发电机是固定型号的，以适应原始的数据中心布局设计。数据中心布局建筑平面图：建造数据中心布局的第一个要着手的地方是物理设计。如果倾斜的地面和较高的数据中心地面能够处理洪水危机，那么最好建造多个而不是单一的V形系统排水道。
物联网架构中智能公交实例中的四个层次分别是感知层、网络层、数据处理层和应用层。
感知层：感知层是物联网架构的最底层，包括传感器、执行器等各类物联网设备，用于采集各种物理量、环境数据和状态信息等。在智能公交实例中，感知层包括GPS定位、车载摄像头、气象传感器、车载计算机等设备，用于实时采集公交车运行的位置、状态、路况、天气等信息。
网络层：网络层是物联网的中间层，主要负责数据的传输和处理，将感知层采集到的数据传输到数据处理层进行分析和处理。在智能公交实例中，网络层包括无线通信网络和互联网，用于连接各个公交车辆和数据处理中心。
数据处理层：数据处理层是物联网实现数据智能分析和决策的核心层次，主要由数据存储、数据分析、数据挖掘等组成，用于对感知层采集到的海量数据进行处理和分析。在智能公交实例中，数据处理层包括云端服务器、物联网平台等设施，用于对公交车的实时位置、车速、路况等信息进行处理、分析和预测。
应用层：应用层是物联网架构的最高层，主要是由各种智能应用程序组成，用于实现物联网数据的应用和展示。在智能公交实例中，应用层包括公交车调度和管理系统、智能导航系统、乘客安全监控系统等应用程序，用于指导公交车的运行、改善乘客出行体验等。
总之，物联网架构中智能公交实例的四个层次，构成了一个完整的物联网生态系统，涵盖了物联网系统的各个方面，为智慧城市的建设和公共交通业的发展提供了有力的支持。
物联网数据分析技术
物联网的发展是产生大数据的直接原因之一，目前物联网也为大数据提供了主要的数据来源，也可以说没有物联网就没有大数据，所以物联网的发展对于大数据的发展有重要的影响。从技术体系结构上来看，目前大数据分析位于物联网体系结构的第四层，前面三层分别是设备、网络和物联网平台，所以大数据分析对于前面三层的依赖是比较明显的。数据分析本身处在物联网体系结构的中间位置，随着5G通信和边缘计算的应用，未来物联网体系结构下的大数据分析也会有对应的处理方案，一部分数据处理任务会放在本地进行，而最终的数据分析处理会在云计算平台完成。
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