安全生产物联网大数据分析平台

安全生产大数据采集与分析平台是本公司专为安全生产海量数据打造的大数据一体化解决方案。具有高性能、高可靠性、高安全、易使用、低成本、结合人工智能等特点，帮助用户快速构建大数据平台，满足用户的海量设备的数据采集、监控、故障分析、数据挖掘等需求。安全生产大数据采集与分析平台包括基于云上大数据架构的数据处理平台和物联网采集终端，在Hadoop2.0、Flume、Kafka、Storm、Spark、时序数据库、内存数据库、数据仓库等业界领先的开源和自研技术的基础上进行架构规划与整合开发。

平台内容：

云架构的大数据平台在标准体系与采集规范的框架下，由企业端前置采集系统+云架构的大数据处理平台两大部分组成，具备良好的可靠性、安全性、伸缩性和扩展性。

企业系统：

企业原有的安全生产相关的各系统，包括监测监控系统、视频监控系统、信息管理系统和生产管理系统等，按照统一标准形成数据源。        

智能采集：

部署在企业端智能采集分析系统，按照统一的数据标准协议接入海量设备的数据，支持数据ETL，进行数据质量审核和管理，支持视频数据的结构化和行为分析，识别违反规定的各类不正常行为等边缘化处理功能。

数据汇集：

采用Flume+Kafka消息中间件机制分发和处理来自客户端的海量请求；对于实时性要求高的监控监测类数据，采用Storm+Redis方式，通过内存计算提供毫秒级的数据处理；对于非实时型数据，采用Spark批处理技术，根据数据的重要性，分别保存到HBase或低成本的对象存储中。

数据分析：

数据分析层构建在数据汇集的基础之上，数据分析层包含安全生产指标体系和评估预测模型，结合平台提供的机器学习算法、深度学习算法进行模型的迭代和完善，利用基于Hadoop生态系统的组件以及定制化功能提供的数据分析能力实现安全生产业务分析场景。