M2M系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：基于Apache Kafka的流式計(jì)算與異常檢測(cè)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，一個(gè)中型制造工廠的傳感器網(wǎng)絡(luò)每天可生成超過1TB的時(shí)序數(shù)據(jù)，而智能電網(wǎng)的PMU(同步相量測(cè)量單元)設(shè)備每秒上傳的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)可達(dá)百萬級(jí)。面對(duì)如此海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，傳統(tǒng)批處理架構(gòu)已難以滿足低延遲決策需求。Apache Kafka結(jié)合流式計(jì)算框架與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為M2M系統(tǒng)構(gòu)建了從數(shù)據(jù)采集到異常預(yù)警的完整實(shí)時(shí)處理管道，使設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升至90%以上，系統(tǒng)響應(yīng)延遲控制在毫秒級(jí)。