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物联网的“坎”到底在哪里?

物联网这个概念的提出由来已久,但最近几年变得炙手可热,人人都在谈论它,人人了解它吗?恐怕未必。笔者在谈论物联网时,先从其定义说起,国际电信联盟( ITU) 对物联网的定义为通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。这个定义颇为复杂,不妨从物联网本身这个名称来顾名思义一番,那就是“物”与“物”的联接(包括人与物,物与物等),“联接”只是手段,目的是为实现二者的交流,广义而言,物联网的本质就是交流工具。 价值,从互联网说起 说到了物联网,自然跳不开互联网,互联网的伟大毋容置疑,它最大的价值在于信息的传播与分享,这种传播与分享大大地促进了人类社会的公平公正,之前这些信息(包括知识)往往掌握在少数人手里,现在,信息变得人人可见可查可分享,这让人类社会的竞争由之前的是否知道这些信息的差别转变为如何利用这些信息的差别上,此时信息变成了一种工具,而如何利用这些信息决定了竞争的优劣,这也是笔者为什么说互联网大大促进了社会公平的原因,...

十分钟看懂时序数据库II——预处理

物联网领域近期如火如荼,互联网和传统公司争相布局物联网。作为物联网领域数据存储的首选,时序数据库也越来越多进入人们的视野。早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB。 前文(《十分钟看懂时序数据库II——存储》)提到时序数据是一个写多读少的场景,对时序数据库以及数据存储方面做了论述,数据查询和聚合运算同样是时序数据库必不可少的功能之一。如何支持在秒级对上亿数据的查询分组聚合运算成为了时序数据库产品必须要面对的挑战。 本文会从时序数据库的查询以及聚合运算角度展开,最后从如何解决时序数据的查询问题入手深入分析。 时序数据的查询 用户对时序数据的查询场景多种多样,总的来说时序数据的查询分为两种:原始数据的查询和时序数据聚合运算的查询。前者是对历史高精度时序数据的查询,查询结果粒度太细,并不利于发现其规律性、趋势性,也不适合展现给用户。原始数据的查询主要用于大数据分析的元数据。后者主要用来对数据做分析,例如dashboard等UI工具使用聚合查询展示数据分析结果。通常数据分析的查询范围广,查询的数据量大,从而导致查询的延时比较高,而往往分析...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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