物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将 CS V离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题： 数据分析

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、高并发、高性价比的特点，并提供丰富的时间序列语义，可以更好的满足物联网场景下时序数据分析的需求。 物联网时序数据分析架构如图1所示。 图1 物联网时序数据分析 数据源：物联网时序数据，包括离线的CSV文件数据、实时采集器采集的数据、或支持MQTT协议的物联网终端设备。 大数据平

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实时监控物品的位置、状态和运输情况，提高物流和供应链的效率，并减少丢失或损坏的风险。 健康监测和医疗保健：物联网技术在医疗领域具有广泛应用。通过将传感器嵌入到医疗设备、可穿戴设备和健康监测器上，可以实时监测患者的健康数据，并进行远程监护和诊断。这有助于提高医疗保健的效率、减少医疗资源的浪费，并改善患者的生活质量。

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物联网 CoapClient监控 CoapServer监控 MoquetteBroker监控 PahoPublisher监控 PahoSubscriber监控 父主题： 指标总览

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物联网 华为物联网工程师培训 华为物联网高级开发者培训 物联网高层班 父主题： 培训服务

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等。 时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询 基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化

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产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较

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给出通过数字工厂实现工厂的计划、生产、仓储、采购、服务等全流程数字化，多个数字化车间统一管理与协调生产，工厂内外资产和数据的互联互通等的规划设计。1个工厂包含5个车间。 调研诊断咨询服务-增量包 调研整理客户的业务需求，结合当前客户现场设备、系统的现状分析，输出现网业务调研和诊断报告。增加1条产线。

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时处理。 边云协同能力，可实现云上控制的路网数字化边缘服务的软件部署和更新。 数据存储和数据开放接口。 为什么选择 路网数字化服务 数字化的路+聪明的车+低延时的网+智慧的云平台=路网数字化服务。路是车的基础，华为云IoT路网数字化服务从路侧的视角，通过数字化改造，降低道路事故、提

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云会议的技术规格 超大会议规格 华为云会议采用分布式部署，遍布多个地区的 服务器 群组，保障超大会议规格、充沛的会议资源。 最大支持1000方双向视频会议。 30小时超长会议时长。 可提前1年预约会议。 超强网络自适应能力 华为云会议无需部署专用网络，拥有超强网络自适应能力，可动态调

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传感器层”。其中ROOT为根节点，传感器层的每一个节点为叶子节点。IoTDB的语法规定，ROOT节点到叶子节点的路径以“.”连接，以此完整路径命名IoTDB中的一个时间序列。例如，下图最左侧路径对应的时间序列名称为“ROOT.ln.wf01.wt01.status”。 图3 IoTDB数据模型

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FID tag的对应关系，料箱和仓库门的对应关系，货物在进出门的过程中，会产生大量的RFID数据，数据分析服务基于Flink技术的实时流计算能力，可秒级判断出货物在该门下的进出方向，继而可自动与货单进行校对，实时告知仓库管理人员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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IoT物联网 设备接入 IoTDA 父主题： SCP授权参考

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基于AI、大数据、云计算技术，对商住园区进行智慧化管理，提供园区周界入侵检测、遗留物检测、人脸身份验证、车辆车牌检测、车辆违停检测等智能分析技术，实现面向园区安防、人员进出、车辆信息的一体化综合园区管理解决方案。 工业园区 通过智能视频分析、物联网、大数据等技术，提供面向工业园区的违规作业检测

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测性维护，提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时，AI还可以优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线，减少成本并提升响应能力。

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基于AI、大数据、云计算技术，对商住园区进行智慧化管理，提供园区周界入侵检测、遗留物检测、人脸身份验证、车辆车牌检测、车辆违停检测等智能分析技术，实现面向园区安防、人员进出、车辆信息的一体化综合园区管理解决方案。 工业园区 通过智能视频分析、物联网、大数据等技术，提供面向工业园区的违规作业检测

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LWM2M是开发移动联盟OMA定义的用于设备管理的应用层通讯协议，主要使用在资源受限的嵌入式设备上。 NB-IoT设备接入平台，业务实时性要求不高，低功耗、信号广覆盖场景。 CoAP CoAP是资源受限设备和受限网络专用的Web传输协议，专为机器对机器的应用而设计。CoAP提供请求/

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