华为云助力用户打开IoT无限可能

　　随着技术的发展与市场需求的深入，IoT物联网已进入快速发展期，给ICT行业带来了广阔的市场空间。在刚刚过去的2018华为中国生态伙伴大会期间，通过展区展示不难发现，在汽车、水、电、气、工业设备等等领域，越来越多的终端联接网络，源源不断的产生海量时序和时空数据，这些数据往往具有很强的时效性，随着时间的推移，其价值也就急速衰减，因此如何应对海量时序/时空数据的高速存储和查询、如何对数据进行实时的检测和监控、如何实时的挖掘出数据背后的价值都是很大的挑战。那么，华为云EI企业智能又是如何帮助用户与伙伴应对这些挑战呢？

　                               　车联网正成为IoT行业应用的先锋

　　IoT典型场景

　　根据笔者在IoT领域的一些实践经验，将IoT领域的在线应用场景归纳为如下：

　　物联网IoT数据源产生的数据大多是时序和时空数据，那么什么是时序数据和时空数据。我们一般认为时序数据是某个时间点发生了某件事情，但是在时序数据这个领域里定义的时序数据全都是跟数值有关的。举一个简单例子，一辆汽车在上午9点在某个加油站加油这条记录，相当于一条日志，本身不能构成一个时序数据，但是如果今天我们每一秒钟都记录了该汽车的油箱里具体油量的值，那么今天的86400条油量记录数据再加上每秒的时间点则构成了一个时序数据。那什么是时空数据呢？简单来说，如果今天我们每一秒钟都记录了该汽车的位置信息（XY坐标），这些位置数据则构成了二维空间数据，那么这86400条的坐标记录数据加上每秒的时间点则构成了一个时空数据。

　　对于这些时序和时空数据的在线业务可以简单的分为三大类，实时检测、实时查询和实时分析。

　　实时检测是期望可以实时的对异常数据、异常行为和故障进行检测，快速返回给管理系统或者通知相关人员等。比如车队管理则要求进行电子围栏的检测，一旦发现车辆行驶或停止的范围超出了规定的地理空间范围，则可以进行告警。或者货运公司发现某货运汽车并没有按照正常的路线行驶，偏离了正常航道，也可以进行告警，从而进行实时纠偏。

　　实时查询，主要是对于这些时序数据或者时空数据进行查询以进行下一步的分析或进行展现，比如查询早上7点到9点早高峰期间车的轨迹、车辆本周的油量变化曲线、用户用电曲线等。由于IoT采集数据的频率非常高，可能还需要绘制低精度的曲线。

　　实时分析，主要是对于采集到的指标数据进行分析，得到基于某些行业的知识，比如对于驾驶员的行为分析，对于汽车油耗的统计分析等。

　　IoT数据实时分析方案

　　在IoT领域，对于IoT数据的实时处理流程包括以下几个步骤：

　　1)通过IoT Hub进行数据采集或者通过GPS的接入；

　　2)对数据进行实时检测，或者预处理；

　　3)数据写入数据库/文件系统；

　　4)对数据库/文件系统中的数据进行查询、分析。

　　基于华为云服务来实现上述的处理流程，主要会如下图所示的几个服务：

　　IoT Hub可以对接物联网终端进行数据采集；DIS（数据接入服务）采用kafka内核将数据接入到华为云，并和CloudStream（实时流计算服务）无缝对接；CloudStream从DIS消费数据进行实时检测或分析，返回检测结果给在线应用，或者增加一些分析数据写入到CloudTable时序/时空数据库中；CloudTable（表格存储服务）作为毫秒级NoSQL数据库可以支持海量的数据存储，并提供时序/时空数据的查询和实时分析；对于一些近实时的查询分析可以通过spark内核的UQuery服务来进行。下面详细介绍核心服务CloudStream实时流计算和CloudTable时序/时空数据库能给企业带来什么价值。

　　实时流计算，IoT的核心引擎

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