java就业方向有哪些

物联网092

java就业方向有哪些,第1张

JAVA的工作方向我认为由两个因素决定,一是个人意识,也就是个人的求职意愿;二是技术能力,所谓“没有金刚钻,不揽瓷器活”说的就是这个道理。职位永远同个人业务能力相匹配,同样,只有在自己喜欢、擅长的领域,才能将个人价值和企业效益最大化。

关于Java工作方向的建议,我主要从知识掌握情况和技能胜任度进行举例说明,大致分为四大阶段:Java基础、Javaweb、Java框架、Java+云数据,希望对大家的学习和求职就业有一定帮助。

第一阶段:Java基础

掌握基本语法、面向对象、常用类、正则、集合、Io流、多线程、Nio、网络编程、JDK新特性、函数式编程。

可胜任工作(工作方向):数据采集与嵌入式交互,负责公司业务平台开发和维护工作,根据需求,独立、快速、高质量完成技术开发编程任务; 参与核心代码编写工作,负责数据库及相关端口的设计及开发等。

核心知识点:

DOS命令,JAVA发展简史,JAVA体系,JAVA的特性

安装jdk, 配置环境变量,安装编译工具,第一个HelloWorld

文档注释,单行注释,多行注释

二进制,进制转换

标识符,命名规则,命名习惯,关键字,保留字

八种基本数据类型,常量,变量,运算符,表达式

执行语句, if 语句, switch case语句

while, do-while 循环

循环,特殊流程控制

方法,方法重载,递归算法

OOP(面向对象的设计思想)

对象的创建和内存,构造方法的定义, this 关键字

封装和集成, static ,super 关键字

方法重写

访问权限,转型和多态, Object 类

final 关键字

Eclipse,数组, Arrays 工具类,可变参数,二维数组,内部类,设计模式

单例设计模式,工厂设计模式

包装类和字符串

正则表达式,枚举

泛型, Iterator 迭代, List 接口, Set,Map,Collections

File,IO 流,转换流

缓冲流,内存流

对象流, Properties 类,装饰者设计模式

多线程的三种实现,线程的常用方法,线程的生命周期,线程同步

网络编程, TCP/IP,UDP

NIO, Channel,Buffer

Selector,FileChannel

JDK8新特性

JDK9新特性

JDK10新特性

反射

第二阶段:Javaweb

掌握数据库(MySQL)、前端(Html5、CSS3、JS、BootStrap、jQuery)、后端技术(Servlet、Filter、Listener、JSP)、会话跟踪技术(Cookie、Session)、版本控制器(SVN)、在线支付等技能。

可胜任工作(工作方向):能根据产品需求和组长设计的方案独立完成代码编写,熟悉高并发、海量数据系统经验,能持续对自己系统进行调优。

核心知识点:

数据库简介和安装, DML 操作, DQL 查询数据

数据的完整性,多表查询

视图,索引

SQL 注入,批处理,数据库事务

C3P0连接池, Druid 连接池

DBUtils 工具类封装

Html 简介, Html 基本标签, Html 表单标签

CSS 简介, CSS 导入方式, CSS 选择器, CSS 属性

CSS盒子模型, CSS 扩展属性

Bootstrap

SVN

JavaScript基本语法

函数,弹窗函数,事件, JavaScript 正则表达式

JavaScript 的 DOM,BOM

JavaScript 定时任务

Tomcat,XML

Dom4j 解析 XML

SAX 解析

XML 生成

>

Servlet 生命周期

Servlet 跳转

>

Servlet 新特性

Cookie,Session

URL 重写

过滤器 Filter, 监听器 Listener

Jsp,Jsp 内对象

EL 表达式, JSTL

JSON 语法,JSON 解析, JSON 生成

Gson,FastJson,Jackson工具

Ajax 简介, Ajax 工作原理, Ajax 核心

Ajax 综合案例

jQuery概述, jQuery作用,jQuery引用

jQuery语法, jQuery选择器,jQuery时间

jQuery效果, jQuery HTML

jQuery Ajax, jQuery 插件

Validate 插件, Moment 插件

MVC 模式

第三阶段:Java框架

掌握主流的企业级框架,开发和管理工具(Maven、Git、Idea)、Spring、webMVC框架(SpringMVC、Struts2)、ORM框架(Hibernate、MyBatis)、权限管理(Shiro)、工作流(Activite)、POI、Echarts、Spring新特性等。

可胜任工作(工作方向):常见中小型互联网项目开发, OA/CRM/ERP 系统开发, APP 服务端开发等等,可胜任中高级Java开发工程师。

核心知识点:

Maven 和 Maven私服Nexus

IntellijIDEA

MarkDown

Git

LayUI

Mybatis

Spring5

SpringMVC

Struts2

Hibernate

Hibernate Validate

>

RESTful API

Shiro

Activiti

POI

Echarts

第四阶段:Java+云数据

完成金融/电商类大型分布式项目/APP 服务端项目等。

可胜任工作(工作方向):可负责开发框架的搭建、改进、跟踪管理方案落地实施,指导开发人员开发工作,管控代码质量。对关键模块的代码编写与集成对java架构体系,主流开源框架有深入研究,对微服务技术有大项目实践经验。熟悉常用的中间件、数据库,对分库分表技术、消息中间件、分布式框架等。

项目架构演进

Linux 常用命令

Linux 安装 JDK,MySQL

Nginx 安装, 负载均衡,反向代理

Redis 安装,常见数据类型

Redis 集群,高可用

SpringDataRedis

Zookeeper

Dubbo

WebMagic

Quartz

FreeMarker

OSS

CAS 单点登录

SpringBoot

Thymeleaf

MyCat

KeepAlive

Elasticsearch

Solr

ActiveMQ

RabbitMQ

RocketMQ

FastDFS

Oracle

Docker

SpringCloud Eureka

SpringCloud Ribbon

SpringCloud  Feign

SpringCloud Hystrix

SpringCloud  Zuul

SpringCloud Config

SpringCloud ZipKin

SpringCloud Sleuth

SpringBoot Admin

Jenkins

ELK

GitLab Runner

Kuberntes

Zbus

微信小程序

微信公众号

微信支付

微信提现

花开半夏

面向物联网的21个开源软件项目有哪些,物联网开源平台搭建

admin 07-26 04:41 166次浏览

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准

51CTOcom直译物联网市场呈现碎片化、无定形化、不断变化的特征,其性质通常只需关注互操作性。 难怪开源在这方面不俗。 ——客户犹豫不决,害怕将物联网的未来寄托在可能难以定制或互联的专有平台上。

本文介绍了主要的开源软件项目,重点讨论了面向家庭和工业自动化的开源技术。 我们忽略了专注于垂直领域的物联网项目,如Automotive Grade Linux和Dronecode。 我们还忽略了面向互联网的开源操作系统发行版,包括Brillo、Contiki、Mbed、OpenWrt、Ostro、Riot和Ubuntusnappping。这次,我们将智能

这里介绍的21个项目包括由Linuxfoundation管理的两个大型项目: Allseen(Alljoyn )和ocf (iotivity ),以及物联网传感器的端点和网关我还介绍了几个专门针对物联网生态系统特定领域的小项目。 我们曾介绍过更多的项目,但越来越难分清物联网软件和普通软件的区别。 从嵌入式环境到云,越来越多的项目都带有物联网元素。

您声称这21个项目都是开源的,但请确保完整的名称不在本文的范围内。 它们至少在生态系统的一个部分运行Linux,大多数都完全支持Linux,从开发环境到云/服务器、网关和传感器端点部件。 大多数组件都有可以在Linux开发板(如Raspberry Pi和BeagleBone )上运行的组件,大多数都支持Arduino。

物联网领域仍然有很多专有技术,特别是在自上而下的企业平台上。 但是,其中也提供了部分开放访问权限。 例如,威瑞森的ThingSpace针对4G智慧城市APP应用,拥有一套免费的开发API,支持开发板,尽管核心平台本身是独一无二的。 相似的是,亚马逊的AWS物联网工具包包括部分开放的设备SDK和开源入门工具包。

其他主要的专有平台包括苹果的HomeKit和微软的Azure物联网工具包。 在拥有230个成员的Thread Group中,该组织监督基于6LoWPAN的对等Thread网络协议。 Thread Group由谷歌的母公司Alphbet旗下的Nest设立,没有提供像AllSeen和OCF那样全面的开源框架。 但是,它与Brillo相关,也与Weave物联网通信协议相关。 5月,Nest发布了名为OpenThread的开源版Thread。

介绍21个面向物联网的开源软件项目。

AllseenAlliance(Alljoyn ) )。

由Allseenalliance(asa )监管的AllJoyn互操作系统框架可能是市场上采用最广泛的开源物联网平台。

Bug Labs dweet和freeboard

bugglas是从制造基于模块化Linux的有bugh的硬件设备开始的,但很久以前就演变成了与硬件无关的企业级物联网平台。 Bug Labs提供“dweet”消息、警告系统和“freeboard”物联网设计APP。 dweet使用HAPI Web API和JSON来帮助发布和描述数据。 freeboard是一种拖放式工具,用于设计物联网仪表板和可视元素。

DeviceHive

DataArt基于AllJoyn的设备管理平台可以运行在许多云服务上,包括Azure、AWS、Apache Mesos和OpenStack。 DeviceHive专注于使用ElasticSearch、Apache Spark、Cassandra和Kafka,分析大数据。 有些网关组件可以在运行Ubuntu Snappy Core的任何设备上运行。 模块化网关软件与DeviceHive云软件和物联网协议配合使用,作为Snappy Core服务进行部署。

DSA

分布式服务架构(DSA )便于集中式设备的互操作性、逻辑和APP应用。 DSA项目正在构建分布式服务链接(DSLinks )库,以支持协议转换以及与第三方数据源的数据集成。 DSA提供了一个可扩展的网络拓扑,其中包括多个DSLinks,用于在连接到分层代理分层结构的物理互联网边缘设备上运行。

EclipseIOT(Kura ) )。

Eclipse基金会的物联网主要围绕基于Java/OSGi的Kura API容器和聚合平台,支持在服务网上运行的m2m APP应用。 Kura基于Eurotech的Everywhere Cloud物联网框架往往与Apache Camel集成,后者是基于Java的基于规则的路由和中介引擎。 Eclipse物联网子项目包括Paho消息传递协议框架、面向轻量级服务器的Mosquitto MQTT体系结构和Eclipse SmartHome框架。 有些项目实现名为Californium的基于Java的受限APP应用协议(CoAP )。

Kaa

CyberVision支持的Kaa项目为云互联的大型物联网提供了可扩展的端到端物联网框架。

该平台包括一种支持REST的服务器功能,可用于服务、分析和数据管理,通常部署成由Apache Zookeeper协调的节点集群。Kaa的端点SDK支持Java、C++和C开发,负责处理客户机/服务器通信、验证、加密、持久性和数据编排。SDK包括针对特定服务器、支持GUI的模式,这些模式可转换成物联网物件绑定。模式治理语义,并抽象一组迥异设备的功能。

Macchinaio

Macchinaio提供了一种“支持Web、模块化、可扩展的”JavaScript和C++运行时环境,可用于开发在Linux开发板上运行的物联网网关应用程序。Macchinaio支持一系列广泛的传感器和连接技术,包括Tinkerforge bricklet、XBee ZB传感器、GPS/GNSS接收器、串行和GPIO联网设备以及方向感应器。

GE Predix

GE面向工业物联网的平台即服务(PaaS)软件基于Cloud Foundry。它增添了资产管理、设备安全、实时预测分析,并支持不同数据的采集、存储和访问。GE Predix是GE为内部运营而开发的,它已成为最成功的企业物联网平台之一,收入大约60亿美元。GE最近与HPE达成了合作伙伴关系,HPE将把Predix整合到自己的服务中。

Home Assistant

这个作为后起之秀的草根项目提供了一种面向Python的家居自动化方法。

Mainspring

M2MLabs的基于Java的框架针对远程监控、车队管理和智能电网等应用领域中的M2M通信。与许多物联网框架一样,Mainspring高度依赖REST Web服务,并提供了设备配置和建模工具。

Node-RED

这种面向Nodejs开发人员的可视化布线工具拥有基于浏览器的数据流编辑器,可用于设计物联网节点当中的数据流。然后,节点可以迅速部署成运行时环境,并使用JSON来存储和共享。端点可以在Linux开发板上运行,支持的云包括Docker、IBM Bluemix、AWS和Azure。

Open Connectivity Foundation(IoTivity)

英特尔和三星支持的开放互联联盟(OIC)组织和UPnP论坛组成的这个组织正在努力成为物联网方面领先的开源标准组织。OCF的开源IoTivity项目依赖充分利用的JSON和CoAP。

openHAB

OpenIoT

这款基于Java的OpenIoT中间件旨在使用一种公用云计算交付模式,为开放、大规模的物联网应用提供便利。除了表示物联网物件的本体、语义模型和标注外,该平台还包括传感器和传感器网络中间件。

OpenRemote

OpenRemote为家庭和楼宇自动化而设计,它以广泛支持众多智能设备和网络规范而出名,比如1-Wire、EnOcean、 xPL、Insteon和X10等规范。规则、脚本和事件都得到支持,还有基于云的设计工具,可用于用户界面、安装、配置、远程更新及诊断。

OpenThread

这是Nest最近从基于6LoWPAN的物联网Thread无线网络标准分离出来的开源项目,它还得到了ARM、Microchip旗下的Atmel、Dialog、高通和德州仪器的支持。OpenThread实现了所有Thread网络层,还实现了Thread的端点设备、路由器、Leader和边界路由器等角色。

Physical Web/Eddystone

谷歌的Physical Web让蓝牙低能耗(BLE)信标可以将URL发送到智能手机。它针对谷歌的Eddystone BLE信标经过了优化,这提供了除苹果的iBeacon之外的一种开放技术。其想法是,行人可以与任何具有BLE功能的支持性设备(比如汽车停放计时器、标牌或零售产品)联系。

PlatformIO

基于Python的PlatformIO包括IDE、项目生成器和基于Web的库管理器,它是为访问来自基于微控制器的Arduino和基于ARM Mbed的端点的数据设计的。它为200多种板卡提供了预先配置的设置,并与Eclipse、Qt Creator及其他IDE整合起来。

The Thing System

这种基于Nodejs的智能家居“监管”软件声称支持真正的自动化,而不是简单的通知。其自学习人工智能软件可处理许多协同式M2M操作,不需要由人干预。缺少云组件恰恰提供了更好的安全性、隐私性和控制性。

ThingSpeak

成立五年的ThingSpeak项目专注于传感器日志、位置跟踪、触发器及提醒以及分析。ThingSpeak用户可以使用用于物联网分析和可视化的MATLAB版本,不需要向Mathworks购买许可证。

Zetta

Zetta是一种面向服务器的物联网平台,利用Nodejs、REST和WebSockets构建而成,奉行基于数据流的“响应式编程”开发理念,用Siren超媒体API连接起来。设备被抽取成REST API,用云服务连接起来,这些服务包括可视化工具,并支持Splunk之类的机器分析工具。该平台可将Linux和Arduino开发板之类的端点与Heroku之类的云平台连接起来,以便构建地理分布式网络。

转载于:>

随着互联网的都不发展,消费者对区块链技术和数字虚拟货币的认知程度也在不断的提高。

今天,我们就一起来了解一下区块链技术的基础运算方法都有哪些结构构成的。

下面java课程>

大数据分析的未来图景:万物皆可分析

在云计算、大数据之后物联网成为新晋热点话题,物联网改变了我们看待世界的方法,改变了我们做业务的方法,甚至改变我们的生活方式。但是即使是最精通技术的企业也承认,从物联网生成的数据中获取价值非常困难,需要大量技巧。

Teradata认为的数据分析未来图景是“万物皆可分析”,所以在本次大会上也发布了Teradata Listener,其是一款具有实时“听取”功能的自助式智能软件,对客户而言可跟踪他们世界各地存放的多条传感器和物联网数据流,并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台,使得我们能够在数据源的发生地就可以进行分析。

Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦

同时Teradata也强调,在建设数据分析系统中,要避免数据孤岛。由于单一技术无法解决全面数据分析的需求,必须简化各种技术难度,创建统一生态数据管理系统。简化是非常重要的需求,任何数据分析系统都要使得架构简化。所以,在本次大会上,Teradata还更新了其统一数据架构(UDA),推出了在单一机箱内整合Teradata数据仓库、Teradata Aster Analytics和Hadoop系统,使用户能够在更小的数据中心空间内发挥整个分析生态系统管理的优势。

在本次大会上,ZDNet采访了Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦,以下为访谈实录:

ZDNet:2015年的大会以Breaking Big为主题,请问其寓意是什么?这是否代表Teradata对于大数据认知在概念上的颠覆?

辛儿伦:Breaking Big这个主题,我理解最核心的应该是“打破束缚和限制”,不管是企业还是个人应该探索和追求“创新、差异化、勇气、重大进展和卓越表现。”

第一,在大数据时代,企业必须坚持创新和追求创新,不管技术上寻找突破,还是从业务流程、商业模式、组织架构、企业的分析文化上,都可进行积极的创新。例如,去年我们刚刚收购的Think Big公司,帮助我们增强对Hadoop的咨询、顾问和实施能力, 以及与其它分析平台的交互能力。在本次大会上,我们刚宣布Think Big成为业内首个能够为Hadoop数据湖(数据资源池)提供全面的管理服务,这将帮助企业非常便利地创建数据分析的生态系统,确保数据质量、可靠性、实时性以及日常的运营任务。

我强调一下,我们的Think Big公司支持主要的Apache Hadoop,包括Cloudera、Hortonworks、MapR、Spark、Kafka、NoSQL以及其他开源技术,非常全面。而且更重要的是,我这里也是首次宣布,我们的Think Big业务已经确定引入到大中华区,目前已经在完成人员的配备。

第二,我觉得企业中在数据分析上的务实和积极进取的文化非常重要。其中,这个主题中提到“勇气”是企业实现大数据项目成功的重要保证。很多的企业,曾经面对大数据项目的投资犹豫、徘徊,其实这就需要更大的勇气支持。Teradata以及广大客户的反馈已经看到,我们是时候积极行动了。我们也理解,文化上的转变可能比技术和分析流程上的转变历时更久,但是我们一直强调,大数据从小做起,相信你也能很快看到大数据的价值,看到大数据分析在商业变革中带来的不可替代的驱动力。

ZDNet:每年的全球用户大会,Teradata都会发布业界注目的新产品。今年发布的产品中,您认为哪些是最具亮点的?

辛儿伦:今年,我们在大数据技术、开源技术的支持以及咨询服务上都有重要的更新和发布。这里,我特别强调一下,本次大会上最亮点的应该是针对物联网的传感器数据的分析能力,甚至实现了万物皆可分析(Analytics of Everything)。Teradata Listener技术能够通过整合开源技术,帮助客户分析物联网中不计其数的数据源,简化数据分析的难度。Teradata QueryGrid技术能在统一数据架构上快速有效地进行主题分析或查询多元化的大数据,以取得业务需要的信息。

同时,Teradata Aster新的版本能直接交互Hadoop数据资源池或数据仓库平台,帮助客户进行实时的数据探索,例如高效营销中进行客户路径和消费模式分析,等等

ZDNet:最近,Gartner发布了2016 年可能影响企业的十大技术趋势,其中万物信息化以及物联网等技术入选。在目前发展出现这些趋势之时,您怎们看技术的发展趋势?如果时间放长远一点,据您观察未来5年甚至10年,那些技术可能会成为影响企业比较显著的技术趋势?

辛儿伦:我们看到这些十大技术趋势,这些都是战略性大趋势,其中包括Information of Everything(万物信息化)以及物联网架构和平台。其实,我认为这不仅是趋势,而是新的IT现实。

关于万物信息化,可以理解为我们身处在一个数字网格之中,这个环境会产生、使用其产生的无计其数的信息。在这些数据和信息的海洋中,不管是企业还是个人,必须学会判断和识别哪些信息能够带来战略性的价值,掌握如何访问这些不同的数据源,并通过各种分析方法和算法找出其中的业务价值。

其实,这些预测也是真实IT现实的写照。实现万物皆联网或者信息化,最主要之一靠传感器技术。在我们目前生活的时代,传感器技术结合大规模并行处理能力,使我们能够测量并整体分析几乎所有现象。先进的仪器使我们能够跟踪万物的变化,例如天气变化模式、汽车驾驶习惯、乃至快餐店冰箱的温度、医院里(或家里)病人的生命体征。将这些数据采集至数据库,并运用广泛的统计、分析及可视化工具对这些数据进行细致的分析。

正是由于这些传感器,我们的生活、工作中产生了新的数据源。例如,通过射频识别读取器,我们能够进行零售库存跟踪与控制、医疗测试采样跟踪、预防欺诈行为等;通过GPS定位跟踪器,能够进行车队管理和交通运输和货运管理;通过数据采集传感器,我们就能在制造业、环境保护、交通运输系统中采集到实时的数据用于分析。

例如,西门子公司就通过部署Teradata技术提升其制造流程及产品质量。西门子首次实现了整合来自传感器、制造流程、机器生成数据,以及各种源系统的数据。西门子技术领域商业分析及监测总监Michael May博士对此说:“现在,我们可以更快、更有效地获得数据中的价值。把大数据转换为智能数据,我们将能够优化产品质量,为客户提供更加优质的服务。”

关于物联网我提两点:《2014-2015年中国物联网发展年度报告》中指出,物联网技术与云计算、大数据、移动互联网等新兴一代信息技术的协同创新进一步深化,与农业、制造业、服务业等传统产业,与新能源、新材料、先进制造业等新兴产业的“双向融合”不断加强。物联网加快向经济、社会、生活众多领域渗透,不断催生新变革、新应用和新业态。这些都是非常可喜的发展成绩。现在快速发展的物联网,以及未来的“万物皆联网”,任何人、事、物之间将能实现连接,这将带来沟通模式的变化、业务模式的变化,甚至发展模式的变化。

但是,我们更要强调,要想让物联网发挥出价值,企业必须对传感器数据进行整合和分析,并把分析结果利用到生产流程中来,而由大数据驱动的物联网才是有价值的物联。

由于物联网数据都是非结构化数据,这种JSON数据的分析都非常复杂。在今年5月,我们就宣布首次在同一数据库实现三大JSON数据格式的原生存储,这将为客户提供更强的查询性能。通过对Teradata数据库升级,能够帮助业务用户充分利用网页应用、传感器和物联网机器生成JSON数据的商业价值。而Teradata数据库具备分析JSON数据、操作数据和历史业务数据的强大功能,而这一顶级查询性能使其成为物联网分析枢纽。此外,本次大会上发布的Teradata Listener是一款自助式智能软件,具有实时“听取”功能,可协助客户跟踪他们世界各地存放的多条传感器和物联网数据流,并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台,这些都是巨大的技术突破。

针对未来更长时间的趋势预测,如果从更加宏观的角度看,我们先梳理一下整个IT 行业的发展,然后就能看到未来的发展趋势。过去从70或者80年代开始,对整个IT产业的关注,不管是产业给予的专注,还是IT供应商的专注,或是企业对于成立自己的IT部门的专注,更多的是一种小I大T的专注,什么叫小I大T?小的专注于Information能够体现的价值,而大量专注于运用用和研发Technology方面的议题。这就是小I大T,更多地认为IT就只是Technology这个课题,但是我们要注意IT不仅仅是Technology,IT是两个课题,是Information和Technology。

随着技术的发展,现在的技术能够承载的Information的价值度是迅速提升的,,未来更多的机会会更多在Information这个主题,延伸出来未来10年、20年、30年的前景。特别是未来这30年,这个时代将会是大I小T的时代,更多的主轴是在Information主题。,

ZDNet:从Teradata以及服务客户的经验看,如果让您建议一个企业要建立起自己的大数据战略,应该要去准备什么战略?

辛儿伦:首先建议客户要先问自身几个问题,那就是为什么要建立自己的大数据战略?是什么业务发展方向需要数据驱动型战略?。大数据战略要针对具体的业务场景,有了明确的业务场景目标,建设驾驭大数据的能力才有针对性性和使命感。

例如某企业要提升他的客户价值贡献度,希望建立起大数据战略,能够通过与客户的多种互动渠道的信息中获得洞察例如通过360度的统一客户视图等,在正确的时间、正确的地点、适当的方式,提供这位客户需要的服务或产品。又如金融机构通过建立起针对风险控制的大数据战略,能够发现和判断自己企业面对的风险以及危害程度,如担保圈分析等。如电信运营商可以通过建立针对客户服务品质优化的大数据战略,发现即将离网的用户等,提高自己的业务支持并挽留用户。

但是,在这里我要强调一点,数据驱动型战略不等同于数据收集战略,目前企业应尽量避免“存而不用”,建立大数据能力绝不是收集数据、存数据。

根据我们协助全球许多客户建设高效的大数据战略呢?,我想分享几个成功的关键:

第一,全面。企业需要采取宏观视角来识别构成高效体系的诸多不同要素,将不同的数据集(比如内部和外部数据流,或来自企业不同职能部门的信息)链接起来,通过关联分析,找出富有意义的信息。

第二,以业务为核心。针对大数据的战略规划应当以业务为导向,大数据战略并非科学项目,而是必须以满足实际的业务需求为核心。

第三,灵活。必须考虑到未来的使用情形,大数据战略和大数据分析方法论应避免常见的限制,比如过多地依赖于单一技术或单一平台模式或过于制式的流程等;由于数据驱动的转型不会一步到位或立刻传遍整个企业,因此在制定战略时,必须认识到价值是逐步创造出来的,并将整个演变过程考虑在内。

第四,有条理且可扩展。要确保大数据战略能够得到全面贯彻,而不是导致另一大群数据孤岛的产生。

第五,数据分析、科学决策。形成以分析为导向的思维方式,并培养真正的数据驱动文化。

以上是小编为大家分享的关于大数据分析的未来图景 万物皆可分析的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

这里我们使用了一个库: PubSubClient

创建产品

创建新设备

(1) 产品ID, 用户ID,和登录key

(2) 设备名称, ID和 设备key

OneNet MQTTS用携带token的方式进行鉴权

访问者(可以为应用或者设备)固化访问密钥于软件中,在需要进行服务访问时,通过密钥计算临时token,通过临时token进行服务访问认证

访问者首先通过访问管理者获取临时访问token,访问管理者可根据需要自定义该token的访问有效期(即过期时间),访问者获取该token后方才能访问OneNET

访问管理者直接将密钥授权给访问者(例如,直接为设备烧写key),访问者通过密钥生成token进行访问

计算方法: >

OneNET在物联网中的基本架构如下图所示,作为PaaS层,OneNET为SaaS层和IaaS层搭建连接桥梁,分别向上下游提供中间层核心能力。

OneNET在物联网中的基本架构如下图所示,作为PaaS层,OneNET为SaaS层和IaaS层搭建连接桥梁,分别向上下游提供中间层核心能力。

应用场景示意图

OneNET聚焦各大行业痛点需求,在智能家居、智慧车载、智慧穿戴、智慧能源以及工业制造等行业提供完整的解决方案。

OneNET聚焦各大行业痛点需求,在智能家居、智慧车载、智慧穿戴、智慧能源以及工业制造等行业提供完整的解决方案。

价值与优势

一站式托管—高效性、低成本

电信级设备集群,满足海量设备高并发快速接入

云主机服务和平台级基础化服务,降低硬件成本和时间成本

开放的API接口,快速生成应用

多协议智慧解析—包容性、适应性

支持多种行业标准协议的解析和转换,如MQTT、Modbus、EDP等

适配多种网络接入方式,多种语言开发环境

面向全行业领域,提供全开源SDK,开放24小时交流社区和论坛

数据存储和大数据分析—可靠性、安全性

分布式结构和多重数据保障机制,提供安全的数据存储

提供私有云功能模块和特有的私有协议RGMP,将数据安全性能最大化

提供统一的数据管理、丰富的数据服务、智慧的数据分析,深挖数据价值

多维度支撑—即时性、持续性

产品、技术、营销等全方位培训,专业团队全程支持

最快反应速度响应客户需求和问题,不间断的售后服务支持

强大的品牌实力,为客户提供营销渠道和持续服务能力,共建物联生态圈

OneNET作为中国移动通信集团推出的第一个也是唯一一个专业的物联网开放云平台,提供了丰富的智能硬件开发工具和可靠的服务,助力各类终端设备迅速接入网络,实现数据传输、数据存储、数据管理等完整的交互流程。

简介

本文档只从逻辑上简单梳理设备真正接入OneNET之前,在平台侧需要做的准备工作,目的在于让初次使用OneNET的用户了解设备接入OneNET的前期流程。

下面将详细介绍,希望帮助您更加快速地在OneNET上创建您的产品,即您真实的硬件产品在平台的对应。

用户注册

为了使用OneNET设备云的强大功能,您首要做的是在OneNET上注册您的开发者账号,来创建您专属的“开发者中心”;

点击首页右上角的“注册”按钮,注册用户账号;

填写用户名、用户密码、有效邮箱地址(或者有效手机号码)等,点击获取验证码,打开邮箱邮件查看验证码,并完成注册;

OneNET支持“个人用户”和“企业用户”两种入驻方式,您可以根据您的实际情况选择注册方式;

注册完成后,回到主页点击“登录”,即可进入OneNET的官方主页,并由此进入到您的“开发者中心”。

产品创建

接下来,为了使用OneNET的强大功能和服务,您需要在OneNET平台上创建您的产品;

点击“

开发者中心

”,进入相应的“

产品列表

”管理页面,在这里您可以新建并管理您的产品;

点击“开发者中心”,进入相应的“产品列表”管理页面,在这里您可以新建并管理您的产品;

点击右上角的 “创建产品”,在弹出页面中按照提示填写产品的基本信息,进行产品创建;

在创建过程中,请您按照提示尽可能完整、全面地填写相应内容,这样更方便您后期对产品进行管理;

在创建过程最后一步,系统会提示让您选择“设备接入方式”和“设备接入协议”,OneNET提供公开协议和私有协议两种产品类型,关于这两类协议,请看下面详细介绍。

协议介绍

OneNET作为一个开放的物联网服务平台,能够支持符合当前行业应用的多种协议的解析和转换。公开协议包括EDP、MODBUS、MQTT以及>

公开协议

EDP协议(Enhanced Device Protocol)是OneNET平台根据物联网特点专门定制的完全公开的基于TCP的长连接协议,提供设备接入、加密传输、数据存储等功能,协议的特点和功能包括:

长连接协议

终端数据点上报,支持的数据点类型包括

整型(int)

浮点数(float)

字符串(string)

JSON

二进制数据

平台数据下发

端到端数据转发

2Modbus协议

Modbus协议是应用于电子控制器上的一种通用工业标准协议。此协议支持传统的RS-232、RS-422、RS-485和以太网设备。典型工业设备包括 PLC、DTU等均使用Modbus协议作为它们之间的标准协议,协议的特点和功能包括:

长连接协议

OneNET平台为Modbus主机

通过单条数据流的属性确定单条下发命令的内容以及周期

自动将终端上报的数据转化为数据流中的数据点

协议的典型应用场景如下:

3MQTT协议

MQTT协议是一个面向物联网应用的即时通信协议,使用TCP/IP提供网络连接,能够对负载内容实现消息屏蔽传输,开销小,可以有效降低网络流量,协议的特点和功能包括:

长连接协议

终端数据点上报,支持的数据点类型包括:

整型(int)

浮点数(float)

字符串(string)

JSON格式

平台消息下发

基于Topic的订阅、发布以及消息推送,可以实现设备间的消息单播以及组播

4>

OneNET支持设备采用>

短连接协议

终端数据点上报,支持的数据点类型包括:

整型(int)

浮点数(float)

字符串(string)

JSON格式

二进制数据

平台侧相关资源管理(见API接口文档)

5JT/T808协议

OneNET基于JT/T808协议定义了一个扩展协议JTEXT,可以让已经基于JT/T808协议传输数据的设备快速接入平台,协议的特点和功能包括:

交通部定制的用于车辆动态监控的标准通信协议

设备和平台可以保持长连接,可及时检测设备的上/下线状态

标准的“位置信息汇报”等消息格式,方便已支持JT/T808协议的终端快速接入平台

基于“上/下数据透传”模式,可以灵活上传用户自定义的数据,查询数据最新响应

私有协议RGMP

考虑到尽可能简化开发者的开发流程,提高用户设备数据传输的安全性,OneNET为设备接入平台提供了专门的私有协议,即RGMP协议(Remote Gateway Management Protocol)。

RGMP 协议与公开协议最大的不同是OneNET平台不提供协议的报文说明,而是根据开发者定义的设备数据模型自动生成SDK源码,开发者将SDK嵌入到设备中,实现与平台的对接。

RGMP协议具有业务数据格式灵活、数据传输紧凑高效以及实时性高等优点,其主要特点和功能包括:

私有的报文格式,保证数据安全性

终端数据点上报,支持的数据点类型包括:

整型(int)

浮点数(float)

字符串(string)

二进制数据

布尔值

远程配置更新

平台通知信息下发

远程固件升级(OTA)

协议的典型应用场景如下:

请根据您的产品功能需求,选择接入协议,点击“确定”按钮,完成产品创建。

创建完成后,在弹出的对话框可进一步创建设备或者返回到产品列表页面;

在产品列表页面会列出您创建的全部产品,可直接对各产品进行编辑和删除操作,也可以点击产品名称,进入该产品的管理页面;

至此,您已经在OneNET上完成了产品的创建。

若您选择的是EDP,MQTT,>

若您选择的是RGMP作为接入协议,请进入私有协议产品指南了解详情。

大数据或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

下个NewtonsoftJson插件

引用 NewtonsoftJsondll

1、json字符串

string xxx = "{\"count\":\"1\",\"Product_Code\":\"14003949\",\"Product_Name\":\"聚丙烯树脂\",\"Product_Batch\":\"20140228D8103\",\"Certification_Code\":\"SCSH20140226-001-01\",\"Plate_Code\":\"L5E-89\",\"Grade\":\"合格品\",\"WarehouseIn_Num\":\"191200000000\",\"WarehouseIn_Weight\":\"478000\",\"WarehouseIn_Confirm_Date\":\"2014-03-01\"}";

则直接转换为对象:

M_WarehouseInResult whh = JsonConvertDeserializeObject<M_WarehouseInResult>(xxx);

2、如果为json数组(注意:最外是中括号)

string xxx = "[{\"count\":\"1\",\"Product_Code\":\"14003949\",\"Product_Name\":\"聚丙烯树脂\",\"Product_Batch\":\"20140228D8103\",\"Certification_Code\":\"SCSH20140226-001-01\",\"Plate_Code\":\"L5E-89\",\"Grade\":\"合格品\",\"WarehouseIn_Num\":\"191200000000\",\"WarehouseIn_Weight\":\"478000\",\"WarehouseIn_Confirm_Date\":\"2014-03-01\"}]";

json数组转换为list

List<M_WarehouseInResult> whh = JsonConvertDeserializeObject<List<M_WarehouseInResult>>(xxx);

附:

public class M_WarehouseInResult

{

public string count { get; set; }

public string Product_Code { get; set; }

public string Product_Name { get; set; }

public string Product_Batch { get; set; }

public string Certification_Code { get; set; }

public string Plate_Code { get; set; }

public string Grade { get; set; }

public string WarehouseIn_Num { get; set; }

public string WarehouseIn_Weight { get; set; }

public string WarehouseIn_Confirm_Date { get; set; }

}

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