天質分析引擎系統
- 分布式、數據量大、強大API
全稱:Analysis Engine System
支持系統: Linux
支持集群或分布式:支持
跨平臺運行:支持
安全保障:支持授權安全接入方式
開發語言:C/C++,go
開發工具:gcc、g++、golang等
實時
高效
可擴展
全稱:Analysis Engine System
支持系統: Linux
支持集群或分布式:支持
跨平臺運行:支持
安全保障:支持授權安全接入方式
開發語言:C/C++,go
開發工具:gcc、g++、golang等
實時
高效
可擴展
天質分析引擎系統主要包含兩個部分,實時分析引擎系統和歷史數據分析引擎系統.
實時規則引擎系統:
實時引擎主要在數據監控或采集平臺中,往往需要設置一些規則來觸發一些系統事件、控制事件、短信等報警事件。比如溫度過高過低,電壓超出預設范圍等,觸發一些報警或異常事件,來提醒一些維護人員。類似地,在物聯網中,由于數據量巨大,業務規則可能多種多用,也需要將規則的設置變得簡單和友好以適應業務規則的多樣與變化。實時規則引擎就是實時的獲取數據并通過靈活的設定規則進行分析,然后按照一定得優先級別,依次觸發不同的輸出事件(系統事件、控制事件、短信事件)。
數據分析引擎系統:
數據分析引擎系統是對采集的大量數據,進行統計、分析、處理,通過前端可視化分析工具進行友好的展現與判斷。同時基于類似大數據處理框架Apache Hadoop、Apache Spark的自主研發的輕量級架構,運用內存計算機器學習算法,行業大數據深度機器學習模型,新型內存迭代數據挖掘算法,對大規模數據中隱藏的信息和知識挖掘出來,為行業預測提供依據和判斷,提高各個領域的運行效率,減少行業風險。
靈活易用
規則設置靈活簡單,一鍵啟停規則,支持各種事件和動作。
效率高
響應速度快,執行效率高,同時支持多種規則并發處理。
分布式
基于DMBUS通信機制,實現分布式運行。
數據維度多
多維度分析數據,更大程度的挖掘數據的價值
數據量大
基于大數據處理框架,能夠分析海量數據,效率高,預測準確率大大提高。
強大的API
提供開發標準的API,方便本地調用或第三方快捷集成云端服務
分布式
基于DMBUS通信機制,實現分布式運行。
實時規則引擎系統
構建應用程序
收集和處理設備生產的數據并根據預定的規則執行操作
并行操作
同一個規則可以應用至一臺或多臺設備,并且可以并行執行一個或多個 操作
規則操作
規則模板支持增刪改查
規則驗證
支持對已經創建的規則進行驗證,檢查數據篩選結果是否符合預期。
數據分析引擎系統
自定義指標
根據業務需求,對基礎指標加減乘除,組合成新的指標,進一步分析。
實時分析
MS級監控活動效果,發現產品內的異常情況。支持預判和預警。
關聯分析
通過用戶采集的實數據分析,能源分析、進行工藝優化分析等。
用戶分群
將不同的用戶分組分析,更有針對性地進行用戶運營。
用戶細查
清楚而明晰地看清每一個用戶的屬性信息、行為軌跡以及具體操作。
智能轉化分析
只要確定轉化目標,就可以智能展現所有行為路徑和占比。
描述
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