Teradata天睿公司突破性软件运用物联网数据将分析发挥到极致

简介:

Teradata天睿公司(Teradata Corporation,纽交所:TDC)宣布推出两项全新突破性软件功能,帮助商业用户发掘并运用隐藏在物联网(IoT)数据中的洞察力。全新Teradata® Listener™和Teradata Aster® Analytics on Hadoop软件将实现智能化实时听取,并运用分析找出海量物联网数据流中的独特模式。

目前,无处不在的互联的设备正在生成持续的海量数据流。随着这些设备及其无处不在的连接能力得到普遍使用,推动技术不断发展。然而,企业并未专注于运用机器学习算法获取并充分运用数据的价值。即使是最精通技术的企业也承认,从物联网生成的数据中获取价值非常困难,需要大量技巧。而整合物联网数据与企业运营及用户行为数据更加困难。

为应对这些挑战,Teradata最新的创新性物联网软件功能可解决复杂性和延时问题,并为企业提供运用数据的全新功能。Teradata Listener是一款自助式智能软件,具有实时“听取”功能,可跟踪世界各地存放的多条传感器和物联网数据流,并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台。数据可传送至最近发布的Teradata整合型大数据平台1800,为访问海量数据提供对JSON(JavaScript 对象表示法)数据格式的原生支持。数据还可传送至Hadoop®平台,使用Teradata Aster Analytics on Hadoop进行大规模分析。

Teradata天睿公司联席总裁Hermann Wimmer表示:“目前,客户能够充分利用从设备生成的物联网数据,而几乎不受设备数量与类型的限制。此外,Teradata天睿公司还帮助客户将物联网数据与企业运营及用户行为数据相结合,充分挖掘分析的价值。Teradata Listener和Teradata Aster Analytics on Hadoop软件是突破性的物联网技术,将分析发挥至极致,实现‘万物皆可分析’(analytics of everything)。”

以Teradata天睿公司一家客户为例,某大型厂商面向全球医院和诊所销售并维修核磁共振成像(MRI)、X光照相和超声成像设备。这些医疗设备每天进行数千次患者扫描,已成为全球医疗服务中不可或缺的重要设备。描述患者行为的文本日志及传感器数据全天候不间断地从这些设备串流至该厂商的Hadoop数据湖。Teradata天睿公司对这些数据运行文本分析,获取可帮助全球现场维修人员提升设备正常运行时间及延长维护周期的洞察力。与此同时,来自设备制造过程的数据则串流至Teradata专用平台,通过平台上高级分析,为提高质量和生产效率提供洞察力,并有助于避免问题遗留到下一代产品。

西门子移动数据服务部门分析服务总监Gerhard Kress表示:“我们每天从设备中采集数百万条传感器观测数据,并收到工程师数千份电子版书面报告。我们对这些数据进行各种分析,发现隐藏的模式,以确保设备的最佳性能。与Teradata天睿公司的合作帮助我们预测列车设备故障的重要指标。传感器及物联网数据采集与分析对提升列车业务效率至关重要。”

Teradata Listener - Teradata Listener是一款自助式智能软件,一次运行即可采集并发布快速迁移的单条或多条数据流。该软件帮助客户将数据推送至Hadoop、Teradata Aster Analytics、Teradata数据库和其它平台,帮助数据科学家、业务分析师和开发人员快速、轻松地分析新数据流,更快地应对企业问题。用户无需依靠IT部门的帮助,即可分析来自传感器、远程信息系统、移动设备事件、点击流、社交媒体消息、IT服务器日志等数据源的数据。

Teradata Aster Analytics on Hadoop – Teradata天睿公司推出的增强型Aster Analytics on Hadoop是业内独特的整合分析解决方案,它拥有一套百余种与众不同的业务就绪型分析技术以及七大垂直行业应用,可在Hadoop®平台上直接运行。这将帮助企业运用整合分析解决方案,无缝解决企业问题。

运用这些灵活易用的软件功能处理企业最棘手的问题,使普通业务分析师也能像数据科学家一样工作。Teradata Aster Analytics on Hadoop帮助用户在单一工作流程中将机器学习、文本、路径、模型、图形和统计高效结合。Teradata天睿公司提供灵活的Aster Analytics部署方式,包括Teradata Big Analytics专用平台、Hadoop平台、纯软件版或在Teradata Cloud部署。

Teradata整合型大数据平台1800

Teradata天睿公司最近发布的Teradata整合型大数据平台1800是支持物联网新功能的完美平台。它帮助客户进行复杂的大规模分析,而且具有高成本效益。用户在Teradata整合型大数据平台上运行Teradata数据库,可访问多种格式的数据,包括来自页面应用、传感器和物联网设备的XML、名称/值对、BSON(二进制JSON)和JSON等数据。

Teradata Listener软件目前已推出Beta版本,并将于2016年一季度全球正式发布。Teradata Aster Analytics on Hadoop软件将于2016年二季度全球出货。而Teradata整合型大数据平台1800目前已在全球上市。


原文发布时间为:2015年10月21日

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
相关文章
|
7月前
|
人工智能 边缘计算 监控
【开源视频联动物联网平台】视频AI智能分析部署方式
【开源视频联动物联网平台】视频AI智能分析部署方式
361 3
|
4月前
|
物联网 数据管理 Apache
拥抱IoT浪潮,Apache IoTDB如何成为你的智能数据守护者?解锁物联网新纪元的数据管理秘籍!
【8月更文挑战第22天】随着物联网技术的发展,数据量激增对数据库提出新挑战。Apache IoTDB凭借其面向时间序列数据的设计,在IoT领域脱颖而出。相较于传统数据库,IoTDB采用树形数据模型高效管理实时数据,具备轻量级结构与高并发能力,并集成Hadoop/Spark支持复杂分析。在智能城市等场景下,IoTDB能处理如交通流量等数据,为决策提供支持。IoTDB还提供InfluxDB协议适配器简化迁移过程,并支持细致的权限管理确保数据安全。综上所述,IoTDB在IoT数据管理中展现出巨大潜力与竞争力。
109 1
|
16天前
|
传感器 安全 算法
物联网发布者在数据传输过程中如何防止数据被篡改
在物联网数据传输中,为防止数据被篡改,可采用加密技术、数字签名、数据完整性校验等方法,确保数据的完整性和安全性。
|
16天前
|
存储 安全 算法
物联网发布者在发送数据时如何保证数据的安全性和完整性
数据加密、密钥管理和数据完整性验证是物联网安全的重要组成部分。对称加密(如AES)和非对称加密(如RSA)分别适用于大量数据和高安全需求的场景。密钥需安全存储并定期更新。数据完整性通过MAC(如HMAC-SHA256)和数字签名(如RSA签名)验证。通信协议如MQTT over TLS/SSL和CoAP over DTLS增强传输安全,确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
|
6月前
|
人工智能 物联网 5G
物联网投资趋势:市场分析与预测
【6月更文挑战第7天】物联网驱动全球经济,市场规模迅速扩大,尤其在智能家居、智能工业、智能医疗领域。新兴商业模式和投资机会涌现,如平台整合、核心技术研发。5G普及、AI融合及物联网安全是未来投资趋势。Python示例代码显示了与物联网设备交互的可能性。尽管面临技术更新快、竞争激烈等挑战,投资者需了解行业趋势、关注创新企业、评估风险和回报,以实现长期投资成功。物联网投资前景广阔,将成为投资领域关键部分。
83 2
|
25天前
|
SQL 监控 物联网
ClickHouse在物联网(IoT)中的应用:实时监控与分析
【10月更文挑战第27天】随着物联网(IoT)技术的快速发展,越来越多的设备被连接到互联网上,产生了海量的数据。这些数据不仅包含了设备的状态信息,还包括用户的使用习惯、环境参数等。如何高效地处理和分析这些数据,成为了一个重要的挑战。作为一位数据工程师,我在一个物联网项目中深入使用了ClickHouse,以下是我的经验和思考。
60 0
|
2月前
|
安全 网络协议 物联网
物联网僵尸网络和 DDoS 攻击的 CERT 分析
物联网僵尸网络和 DDoS 攻击的 CERT 分析
|
4月前
|
存储 传感器 监控
理解并利用物联网(IoT)数据的技术探索
【8月更文挑战第11天】物联网数据是数字化转型的重要资源。通过深入理解物联网数据的特性和价值,并采取有效的收集、处理和分析策略,我们可以更好地利用这些数据为企业决策提供支持、优化运营效率、创造新的商业模式并推动数字化转型的深入发展。
|
5月前
|
安全 物联网 物联网安全
物联网安全风险分析
### 物联网安全概览 #### 背景 物联网设备因其默认安全设置薄弱,成为黑客攻击目标。随着OT网络中物联网角色增多,这些设备临近关键系统,攻击者利用其发起攻击。 #### 物联网定义 物联网(IoT)是通过信息传感设备连接物品与互联网,实现智能化识别、定位、跟踪的网络。涵盖智能家居、可穿戴设备到复杂工业系统。 #### 攻击者偏好 物联网设备易受攻击,2022年针对物联网的网络攻击大幅增长,如DDoS攻击和恶意软件事件。物联网端点的安全疏忽使其成为恶意软件传播途径。 #### 制造业面临风险 制造业因物联网设备被攻击,导致勒索软件攻击增加,因生产中断造成的损失更大。
物联网安全风险分析
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 物联网
物联网设备的数据可视化与分析:解锁未来智能世界的钥匙
【7月更文挑战第6天】物联网设备的数据可视化与分析是解锁未来智能世界的关键。通过不断探索和实践,我们可以更好地利用物联网数据,推动技术创新,提升社会运行效率,为人们的生活带来更多便利和惊喜。面对技术挑战,我们应保持开放心态,积极学习新技术、新方法,不断优化数据可视化与分析的流程和效果,为物联网的繁荣发展贡献力量。

相关产品

  • 物联网平台
  • 下一篇
    无影云桌面