- 規(guī)則引擎flink 內(nèi)容精選 換一換
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務(wù)??蓪?shí)現(xiàn)海量設(shè)備與云端之間雙向通信連接、設(shè)備數(shù)據(jù)采集上云,支持上層應(yīng)用通過(guò)調(diào)用API遠(yuǎn)程控制設(shè)備,還提供了與華為云其他云服務(wù)無(wú)縫對(duì)接的規(guī)則引擎,可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。 設(shè)備接入服務(wù) 還可以現(xiàn)產(chǎn)品模型定義、設(shè)備生命周期可視化管理,提供強(qiáng)大的面向行業(yè)應(yīng)用開(kāi)放能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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設(shè)備的管理、智能控制。 邊緣節(jié)點(diǎn) 設(shè)備連接到邊緣節(jié)點(diǎn)后,節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、清洗和上報(bào)設(shè)備數(shù)據(jù)至云端,同時(shí)邊緣側(cè)提供規(guī)則引擎、應(yīng)用集成等功能,方便場(chǎng)景編排和業(yè)務(wù)擴(kuò)展。 云端 云端提供設(shè)備管理、IEF、EI等云服務(wù),設(shè)備數(shù)據(jù)上云后通過(guò)這些云服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)API實(shí)現(xiàn)更多功能和應(yīng)用。來(lái)自:百科DAYU版本支持的組件 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖 探索(Data Lake Insight,簡(jiǎn)稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài), 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理來(lái)自:百科
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析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹(shù),分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化來(lái)自:百科的設(shè)備管理能力(包括設(shè)備接入、設(shè)備鑒權(quán)、云邊數(shù)據(jù)同步等),在邊緣節(jié)點(diǎn)與云端斷鏈情況下也能提供設(shè)備的本地自治(包括設(shè)備數(shù)據(jù)緩存、設(shè)備命令、規(guī)則引擎等),為您提供低成本、本地自閉環(huán)、邊緣智能、云邊協(xié)同的軟硬一體化方案。 IoT邊緣基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的設(shè)備接入服務(wù),給您提供邊緣側(cè)設(shè)備接入、來(lái)自:百科大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級(jí)運(yùn)營(yíng)商 數(shù)據(jù)治理 能力,能快速將海量運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)做ETL處理,為分布式批處理計(jì)算提供分布式數(shù)據(jù)集。 高吞吐低時(shí)延:采用Apache Flink的Dataflow模型,高性能計(jì)算資源,從用戶自建的Kafka、 MRS -Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù),單CU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息。來(lái)自:百科實(shí)例介紹:配置云服務(wù)訪問(wèn)授權(quán) 管理規(guī)則:云服務(wù)配置管理 規(guī)則引擎(聯(lián)通用戶專用):云服務(wù)配置管理 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)支持在華為云的哪些區(qū)域開(kāi)通? 消息結(jié)構(gòu)體說(shuō)明:轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備上報(bào)的消息 使用Postman調(diào)測(cè):調(diào)測(cè)“創(chuàng)建設(shè)備”接口 規(guī)則引擎(聯(lián)通用戶專用):數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方案對(duì)比 管理規(guī)則:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方案對(duì)比來(lái)自:百科Access)是華為云的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),主要包含設(shè)備管理、消息通信、規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、監(jiān)控運(yùn)維等功能。使用設(shè)備接入控制臺(tái),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的創(chuàng)建、開(kāi)發(fā)、調(diào)試,設(shè)備的注冊(cè)、管理、鑒權(quán)、軟固件升級(jí)。在設(shè)備接入控制臺(tái),可以創(chuàng)建規(guī)則引擎,滿足用戶實(shí)現(xiàn)設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的需求;還可以存儲(chǔ)產(chǎn)品和設(shè)備來(lái)自:百科Hive分布式 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 第10章 Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng) 第11章來(lái)自:百科什么是Spark SQL作業(yè)_數(shù)據(jù)湖探索DLISpark SQL作業(yè) 什么是彈性資源池_數(shù)據(jù)湖探索DLI彈性資源池 什么是Flink OpenSource SQL_數(shù)據(jù)湖探索_Flink OpenSource SQL 數(shù)據(jù)治理中心 _數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)_數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力_腳本和節(jié)點(diǎn)介紹-華為云 華為云會(huì)議_智能會(huì)議室_智能協(xié)作_華為云來(lái)自:專題文件上傳 支持設(shè)備上傳文件至平臺(tái),如圖片、音頻、視頻 設(shè)備聯(lián)動(dòng)規(guī)則 支持基于時(shí)間、數(shù)據(jù)閥值、自定義屬性等條件靈活設(shè)定設(shè)備聯(lián)動(dòng)規(guī)則 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 通過(guò)規(guī)則引擎數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能,設(shè)備數(shù)據(jù)可無(wú)縫路由(透?jìng)?到DIS、OBS、Roma、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析等云服務(wù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)、分析 轉(zhuǎn)發(fā)至DIS來(lái)自:百科
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