我們?cè)谔剿髟圃髷?shù)據(jù)，我們也在嘗試AI、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算結(jié)合和軟硬件結(jié)合，我們還在研究數(shù)據(jù)湖和隱私計(jì)算等前沿技術(shù)……大數(shù)據(jù)、人工智能和云計(jì)算，正在成為支撐業(yè)務(wù)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，下一代，會(huì)更精彩。本文摘編于《騰訊大數(shù)據(jù)構(gòu)建之道》，（書號(hào)：69）。推薦語：騰訊官方出品！騰訊大數(shù)據(jù)構(gòu)建之道***對(duì)外披露！騰訊大數(shù)據(jù)平臺(tái)十年磨一劍，踐行“科技向善”落地方案更多精彩回顧書訊|8月書訊（上）|重磅新書來襲！書訊|8月書訊（下）|重磅新書來襲！資訊|《Java**技術(shù)》基于Java17***升級(jí)！干貨|再見了Java8，Java17：我要取代你干貨|李三紅：Java版本升級(jí)需要納入到可持續(xù)性維度干貨|市面上的大前端崗位到底是做什么的？新書|全球首本系統(tǒng)介紹對(duì)偶學(xué)習(xí)理論、算法、應(yīng)用的著作。數(shù)據(jù)采集可以通過自動(dòng)化技術(shù)來提高效率和準(zhǔn)確性，如自動(dòng)化傳感器網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。三明哪里有數(shù)據(jù)采集參考價(jià)

    這是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)存量改造項(xiàng)目開展時(shí)**先遇到的問題——想要解決“萬國(guó)牌”設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，耗時(shí)又費(fèi)力。如果是新建設(shè)的工廠，應(yīng)從**開始的規(guī)劃階段考慮車間、廠級(jí)和跨地域的企業(yè)級(jí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用要求，在沒有歷史包袱的情況下，通過制定標(biāo)準(zhǔn)，綜合評(píng)估現(xiàn)場(chǎng)的電磁環(huán)境抗干擾要求、數(shù)據(jù)帶寬要求、傳輸距離、實(shí)時(shí)性、組網(wǎng)時(shí)支持的設(shè)備節(jié)點(diǎn)數(shù)量限制、星形或Daisy-Chain網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、后期擴(kuò)展性等因素，選擇合適的技術(shù)路線，并設(shè)計(jì)好OT與IT互通的接口，這將**降低數(shù)據(jù)采集的難度和工作量。2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)采集大多數(shù)時(shí)候帶有時(shí)間戳，即數(shù)據(jù)在什么時(shí)刻采集。大量工業(yè)數(shù)據(jù)建模、工業(yè)知識(shí)組件和算法組件，均以時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，例如時(shí)域分析或頻域分析方法，都要求原始數(shù)據(jù)包含時(shí)間維度信息。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越來越豐富，延伸到了更多的場(chǎng)景下，例如室內(nèi)定位開始在智慧倉(cāng)儲(chǔ)、無人化工廠中探索應(yīng)用，無論是基于時(shí)間還是基于接收功率強(qiáng)度的定位方式，其定位引擎都要求信號(hào)帶有時(shí)間標(biāo)簽，才能完成定位計(jì)算，保證時(shí)空信息的準(zhǔn)確性和可追溯性。在搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，應(yīng)結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、分析方面做針對(duì)性的考慮。例如時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。紹興智能化數(shù)據(jù)采集價(jià)格數(shù)據(jù)采集是指收集、整理和分析各種數(shù)據(jù)以獲取有用信息的過程。

    圍繞規(guī)劃、系統(tǒng)與實(shí)施三個(gè)**階段工作，面向運(yùn)維數(shù)據(jù)的全生命周期與業(yè)務(wù)導(dǎo)向結(jié)果，從數(shù)據(jù)的整體規(guī)劃、運(yùn)維數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的計(jì)算與處理、指標(biāo)管理體系的規(guī)劃與實(shí)施、專業(yè)運(yùn)維數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景等多角度進(jìn)行思考。但需要正視的是我們對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)及應(yīng)用還處于皮毛階段，雖有理念但缺乏必要的、可執(zhí)行的方法。隨著運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，將極有可能出現(xiàn)當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域出現(xiàn)的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)不可用、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、融合應(yīng)用難、有數(shù)據(jù)不會(huì)用等諸多問題。上述問題，在當(dāng)前運(yùn)維領(lǐng)域資源投入不足時(shí)顯得尤其重要。借鑒大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗(yàn)，反思運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)該關(guān)注的問題，減少不必要的坑，做好運(yùn)維數(shù)據(jù)治理，讓運(yùn)維數(shù)據(jù)更好用、用得更好，完善運(yùn)維數(shù)字化工作空間。在運(yùn)維領(lǐng)域，運(yùn)維數(shù)據(jù)分布在大量的機(jī)器、軟件和“監(jiān)管控析”工具上，除了上面大數(shù)據(jù)領(lǐng)域提到的數(shù)據(jù)孤島、質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)不可知、數(shù)據(jù)服務(wù)不夠的痛點(diǎn)外，運(yùn)維數(shù)據(jù)還有以下突出痛點(diǎn)：一、資源投入不夠。從組織的定位看，運(yùn)維屬于企業(yè)后臺(tái)中的后臺(tái)部門。

    模糊和不確定會(huì)讓客戶遠(yuǎn)離，會(huì)讓團(tuán)隊(duì)混亂。明確傳達(dá)是什么，可以有效吸引和增進(jìn)目標(biāo)客戶了解的可能。定位可以明確產(chǎn)品一個(gè)階段的方向和邊界，也明確的團(tuán)隊(duì)努力的方向和工作內(nèi)容，正所謂團(tuán)隊(duì)一心，其利斷金。三.SaaS定位的價(jià)值基于上面的為什么，也從另外一面反映出了SaaS定位的價(jià)值。主要可以分為以下4個(gè)方面。打造：定位與團(tuán)隊(duì)。產(chǎn)品和開發(fā)團(tuán)隊(duì)知道力往哪里使，明確方向和邊界，有所為，有所不為，而不是東一榔頭，西一棒槌。市場(chǎng)和銷售團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一聲音，減少不一致和混亂，提高潛在客戶轉(zhuǎn)化率。宣傳：定位與客戶。向關(guān)心產(chǎn)品價(jià)值的人群傳遞契合的點(diǎn)是高效且聰明的方式，宣傳的同時(shí)也回答了客戶為什么購(gòu)買我們產(chǎn)品而不是其他廠商的。區(qū)分：定位與競(jìng)爭(zhēng)。有利的競(jìng)爭(zhēng)是制造不平等，基于差異化的定位就是制造競(jìng)爭(zhēng)不平等的優(yōu)勢(shì)。介紹：定位與介紹。方便當(dāng)前客戶介紹給朋友時(shí)，知道如何進(jìn)行表述。四.如何做SaaS定位從外面看，定位是出于競(jìng)爭(zhēng)，其里子，是明確自己的優(yōu)勢(shì)和服務(wù)的客戶。定位構(gòu)成解構(gòu)定位時(shí)，我們需要回答以下幾個(gè)問題。為誰提供服務(wù)。涉及目標(biāo)客戶、工作內(nèi)容、障礙或挑戰(zhàn)。市場(chǎng)情況如何。包括規(guī)模、需求、增長(zhǎng)和趨勢(shì)的有關(guān)信息。提供什么樣的產(chǎn)品或服務(wù)。通過數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，提高管理決策的準(zhǔn)確性和效率。

    另外一個(gè)技術(shù)理念是：一切要為業(yè)務(wù)所用。我們固執(zhí)地認(rèn)為，技術(shù)如果不能為業(yè)務(wù)所用，那它就是毫無價(jià)值的。我們自主研發(fā)的Angel項(xiàng)目，出發(fā)點(diǎn)也是因?yàn)楫?dāng)時(shí)開源社區(qū)里面沒有符合我們業(yè)務(wù)需求的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，自主研發(fā)是因?yàn)閷?duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值，而不是因?yàn)樗诩夹g(shù)上很有挑戰(zhàn)性以及我們要證明自己技術(shù)很牛。Angel自2017年開源后有超過一百多個(gè)公司和組織使用，包括華為、小米、OPPO、新浪微博、拼多多等，發(fā)揮了Angel在騰訊以外的價(jià)值。02騰訊大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)如前所述，騰訊大數(shù)據(jù)十余年的發(fā)展，經(jīng)歷了三代的技術(shù)演變，如圖1所示?！鴪D1騰訊大數(shù)據(jù)三代技術(shù)演變***代架構(gòu)從2009～2011年，以承載離線計(jì)算任務(wù)為主，如圖2所示。TDW主要以Hadoop為基礎(chǔ)構(gòu)建，我們主要做了兩方面的優(yōu)化：其一擴(kuò)大了集群規(guī)模，包括增強(qiáng)了集群拓展性，優(yōu)化了調(diào)度性能，增強(qiáng)了容災(zāi)能力，通過差異化存儲(chǔ)降低了存儲(chǔ)成本；其二是利用周邊生態(tài)降低應(yīng)用門檻，建設(shè)配套的調(diào)度與開發(fā)平臺(tái)，兼容Oracle的語法，以及集成PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)以提升小數(shù)據(jù)量的分析性能。***代平臺(tái)總結(jié)起來就是，技術(shù)上主要滿足離線計(jì)算需求，技術(shù)挑戰(zhàn)主要在不斷擴(kuò)展和優(yōu)化集群規(guī)模，單集群規(guī)模從幾十臺(tái)到幾百臺(tái)，再到幾千臺(tái)不斷突破。數(shù)據(jù)采集需要考慮數(shù)據(jù)來源的可靠性和數(shù)據(jù)采集的成本效益。南通制造業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和目標(biāo)進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)。三明哪里有數(shù)據(jù)采集參考價(jià)

**系統(tǒng)：**系統(tǒng)是一種基于規(guī)則和知識(shí)庫(kù)的智能系統(tǒng)，能夠模擬**的知識(shí)和推理過程，用于解決特定領(lǐng)域的問題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種讓智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)決策策略，以比較大化累積獎(jiǎng)勵(lì)的技術(shù)，常用于游戲、機(jī)器人控制等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)正在不斷發(fā)展和應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，包括醫(yī)療保健、金融、交通、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等，為人類社會(huì)帶來了許多新的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加、計(jì)算能力的提升和算法的改進(jìn)，人工智能在未來將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，并對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。三明哪里有數(shù)據(jù)采集參考價(jià)