[实用新型]一种基于大数据管理模式的变速器控制系统有效
申请号: | 201520803428.X | 申请日: | 2015-10-16 |
公开(公告)号: | CN205078761U | 公开(公告)日: | 2016-03-09 |
发明(设计)人: | 朱桐清;杨庆雄;钟喜建 | 申请(专利权)人: | 重庆市江津区禾丰机械有限公司 |
主分类号: | F16H61/02 | 分类号: | F16H61/02;F16H63/32 |
代理公司: | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人: | 王玉芝;陈英俊 |
地址: | 402284*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 管理模式 变速器 控制系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及变速器技术领域,具体的说,是一种基于大数据管理模式的变速器控制系统。
背景技术
大数据(bigdata),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中,大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它们按照进率1024(2的十次方)来计算:
1Byte=8bit
1KB=1,024Bytes=8192bit
1MB=1,024KB=1,048,576Bytes
1GB=1,024MB=1,048,576KB
1TB=1,024GB=1,048,576MB
1PB=1,024TB=1,048,576GB
1EB=1,024PB=1,048,576TB
1ZB=1,024EB=1,048,576PB
1YB=1,024ZB=1,048,576EB
1BB=1,024YB=1,048,576ZB
1NB=1,024BB=1,048,576YB
1DB=1,024NB=1,048,576BB
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量。
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2)做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
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