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    “大数据”与仪器仪表

            一般而言,大数据指具有大容量、高速度、内容多样性和价值密度低等四个关键特性的数据和信息。在这里主要探讨两类问题:

       · 针对大数据引起的严峻挑战,研究仪器仪表技术的本身发展问题;

       · 抓住大数据带来的空前机遇,研究仪器仪表技术对大数据的支撑问题。

      

          


      

    一、大数据现象下的仪器仪表可研究方向

    1、仪器仪表中大数据的获取与传输问题

       “大数据的获取通常是高速率的,这对仪器仪表检测通道的D/A转换能力提出了很高的要求,开发高采样率、高速率的数据采集装置成为一个值得研究的方向。电信号传输方面,SFP+QSFP+接口技术正在普及,下一代25G接口技术也正在研发;光信号传输也非常值得研究。
    2
    、仪器仪表中大数据的存储问题 
      
    长久、可靠的保存大数据,并保证其在可用性和可访问性以及在使用大数据过程中,存储技术如何充分利用、发挥现有的网络技术、介质访问技术,从而及时高效地为高层决策提供满足读写要求的数据访问。现有的仪表磁盘故障、阵列存储形式会带来数据管理、访问、可靠性的瓶颈?⒍韵蟠娲⒓际、具有冗余纠错副本功能储存技术,仪器仪表存储大数据的能力有待研究。采用Flash+的储存结构应用于仪器仪表亟待研究。

    3、仪器仪表中大数据的处理、利用问题 
      
    不同的仪器仪表获得的大数据的格式结构不一致,比如有流量、压力、密度等物理量,也有文本、音频、视频等多媒体信息。仪器仪表中的大数据分析处理利用问题不局限于单个单元,而是由大量嵌入设备的传感器、控制器、执行器构成的整体系统完成。

       现在一种观点认为,仪器仪表的大数据行为强烈依赖IT设备,建立数据采集仪器到IT设备之间紧密联系的端到端解决方案具有较大挑战性。

    4、仪器仪表中大数据的安全问题 
      
    仪器仪表安装位置广泛,有的暴露自然环境之中,也有通过软环境受到数据入侵造成的数据毁灭,仪器仪表技术的大数据安全问题值得研究。

       工程师们需要开发拥有更高带宽和吞吐量的最先进的高速串行数据总线技术,同时对不断更新和复杂化的行业规范和标准提供简单省时又精确的测量方法;解决各种瞬态信号在时间相关的多个互联域中的联合监测和分析;在能源技术方面做到更高效、节能、稳定。

    二、仪器仪表技术的发展对大数据的支撑
    1、多物理量检测技术、RFID技术和?榛莶杉低车任大数据的获取提供前提与支撑。 
      
    多种物理量检测获取到不同种类的数据,即为非结构化数据,现代仪表检测的灵敏度、精度、测量范围、检测对象都有了很大的提升,现代仪器仪表对物理世界的认知交互应用越来越广泛。先进的传感检测仪表是信息世界与物理世界互动的前提,也是造成海量数据的原因。如美国国家仪器公司(NI公司)开发的产品NI CompactDAQ、CompactRIO、PXI硬件,以及诸如NI LabVIEW系统设计软件和DIAdem之类的工具为大数据实时的在采集数据的源头处理数据。

    2、互联网技术、总线技术、分布式仪表技术为大数据的信息融合提供多样性保障。 
      
    随着现代工业的飞速发展和生产装置规模的不断扩大,生产过程日趋复杂,对企业生产自动化仪表和各种信息的集成设备信息综合要求越来越高。据估计,到2020年,全球将有约300亿的仪器设备通过无线方式发生互联,无线传感网、物联网技术在智能电网、智能交通等中得到了越来越多的应用。

    3、低功耗、高处理能力的集成电路与存储技术为大数据的运算处理速度和海量存储提供可能。 
      
    低功耗、高频率的微型芯片、大规模集成电路、超大容量存储技术的迅猛发展直接促进了海量数据的有效处理与存储。近年出现的云储存技术有效突破本地单一传感器数据存储的局限。  

    4、嵌入智慧的仪器仪表为大数据的低密度价值信息的分析、综合、提取、决策提供支持。 
      
    大数据中汲取价值的过程是一个从原始数据获取到有价值信息提炼的阶段过程。统计分析、数据挖掘、机器学习等智能算法越来越被嵌入到智能仪器仪表中,使得对大数据的价值利用更为充分,借助现代化微型智能处理器、执行单元仪表等,可以建立有效的大数据分析模型,并在大量数据集合上执行多种模式的智能交互。

     

    发布时间:2015-3-9 阅读:789次    打印本页 | 关闭

     

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