隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的深度滲入，智慧城市已經(jīng)成為城市現(xiàn)代化發(fā)展的首要任務(wù)和目標(biāo)，即將大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)融入城市生活和管理的各個(gè)方面，使城市的各項(xiàng)數(shù)據(jù)均能得到整合利用。那么大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)能夠提供哪些服務(wù)？

1、高并發(fā)采集服務(wù)

支持多種移動(dòng)終端和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展接入，并具備大規(guī)模接入并發(fā)處理能力。能夠兼容主流行業(yè)通用的可擴(kuò)展協(xié)議和規(guī)范，并采用高可靠的集群或者負(fù)載均衡技術(shù)框架來解決。如引入Mina或者Netty技術(shù)框架后適配各種多種移動(dòng)終端接入。標(biāo)準(zhǔn)化接入要求常用的字節(jié)流、文件、Json等數(shù)據(jù)格式符合主流標(biāo)準(zhǔn)格式。

2、靈活分發(fā)服務(wù)

按照分析應(yīng)用需求，轉(zhuǎn)發(fā)不同的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)格式，交互方式之一是主流的消息中間件MQ或者Kafka，保證高效的轉(zhuǎn)發(fā)并轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)服務(wù)運(yùn)營(yíng)方。交互的方式之二是Restful方式，保證數(shù)據(jù)可以按照協(xié)議規(guī)范進(jìn)行安全可靠的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和傳輸。

3、高可擴(kuò)展海量存儲(chǔ)服務(wù)

支持?jǐn)?shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)表可擴(kuò)展，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行海量存儲(chǔ)和計(jì)算，尤其適用于初創(chuàng)公司研發(fā)百萬級(jí)用戶之內(nèi)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

4、高可并發(fā)海量存儲(chǔ)服務(wù)

支持?jǐn)?shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量的高速增長(zhǎng)，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理，適合構(gòu)建PB級(jí)數(shù)據(jù)量和千萬級(jí)用戶量的云平臺(tái)。

5、高可靠海量存儲(chǔ)服務(wù)

支持物聯(lián)網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一高效和海量存儲(chǔ)，并提供易于擴(kuò)展的行業(yè)數(shù)據(jù)的離線計(jì)算和批處理架構(gòu)，適合構(gòu)建ZB級(jí)數(shù)據(jù)量和億級(jí)用戶量的分布式大平臺(tái)。

6、基于Spark生態(tài)的實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)

支持對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)智能分析能力，通過企業(yè)級(jí)中間件服務(wù)框架提供安全可靠接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)和計(jì)算。

7、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分析服務(wù)

支持安全高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過支持分布式分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法，為用戶和物聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)提供個(gè)性化的智能分析服務(wù)。

8、自定義遷移服務(wù)

支持對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的整體遷移和同步，通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)遷移工具對(duì)不同數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)格式進(jìn)行整體遷移，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的自定義生成。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)可以提供哪些服務(wù)．中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(tái)表示用戶對(duì)于數(shù)據(jù)的需求是越來越豐富的，在大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)沒有一招鮮的解決方案了，只有見招拆招，有針對(duì)性的主打細(xì)分的場(chǎng)景，逐個(gè)擊破才是近期的發(fā)展方向。

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