行业动态 | 每日处理2500万事务数据的IoT解决方案
作者：互联网
借助DataStax Enterprise和其他开源的解决方案，Locstat为它的用户提供了创新的IoT解决方案，并将数据分析时间由2-3周降至数分钟内，从而快速生成用于分析的图数据。不仅如此，现在他们可以支持大数据，可以灵活伸缩，还可以每日分析处理上百万个数据点。
一分钟案例速读 用例 数据库、数据分析、图数据库 行业 物联网IoT/数据分析 挑战
01 挑战 总部位于南非开普敦的Locstat是一家软件公司。基于图数据，Locstat建构了AI和事件处理解决方案，从而能够实现实时分析和数据可视化。
基于物联网设备的传感器数据，这家企业的科技提供了深度分析和预测分析。它所支持的用例包括：
02 解决方案 Locstat选择了DataStax Enterprise (DSE) 作为他们的数据库和数据层，并选择用DSE Graph支持他们的图数据影像，以及选择用DSE Analytics支持他们的解决方案。 Locstat利用地理空间和实时的规则引擎来设计制造他们的产品和解决方案。他们的客户包括了行政部门、国防机关、国安机关、矿产行业、金融行业以及零售业。 通过使用DSE，他们构建了一个规则引擎。它不仅可以查询内部事务数据，还可以将在某个环境中串流的所有传感器数据可视化，从而为终端用户提供可以实时了解环境情况的数据图表。 另外，他们还能快速存储和写入传感器数据。“唯一真正可以搞定这些的数据库就是DataStax Enterprise，”Locstat首席技术官兼管理总裁Ryno Goosen说，“机器学习是其中非常重要的组件，因为你想要能够预测性地进行系统维护，尤其是对于你的传感器来说。如果你的传感器出故障了，你也会想了解相关数据中的规律和趋势。” Locstat非常重视DSE的集成服务和解决方案。 “拥有DSE，你就可以迁移到云环境或私有云，并且向公有云迁移的过程完全没有任何痛苦，因为你已经有了一个可以用的预配置的解决方案了。”Goosen如是说。 Goosen还说：“我们在那些组件的基础上建构我们自己的产品和解决方案。如果我们还得管理这些组件，那将是一项成本太高的事情。而现在，我们的解决方案在云上，因为主流的云服务提供商在这些组件方面的能力很难赢过DSE，这对我们在市场中竞争来说是个极大的优势。” 为了说明这些，Goosen分享了一个用GeoTrellis生成的热力图，上面有开普敦国际机场周围的航班数据，包括了航空器信息和航迹图。在这个例子中，这些数据被存在Cassandra中，然后通过Apache Spark推送，并在Cesium这个地理空间的数据交互界面利用GeoTrellis进行可视化。 根据Goosen所说，这个可视化的解决方案能够“自动且实时地在应用程序中堆叠航迹图，并且当你想要看应用程序后台提供的额外的内容层时，你可以选择不同的地理空间地图。”
03 成果 借助DataStax Enterprise和其他开源的解决方案，Locstat为它的用户提供了创新的IoT解决方案。比如一个开着采矿船在海床上提取矿产的海洋矿产公司，Locstat为他们提供地理空间风险管理。 Locstat的产品为这家公司提供风险预警区域，关注海上采矿船周围的其他船只。如果其他船只或航行器进入了采矿船的附近区域并达到了一定的阈值而触发了警报，Locstat的系统便会提供关于这些船只和航行器的信息。每日生成的报告则帮助海洋矿产公司追踪哪些船只给他们造成了风险。 Locstat还为飞行器和无人机监视系统的厂商提供风险管理方案。 Locstat还帮助打击铜线盗窃——通过分析案件报告、远程传感器、与贫民区的接近程度、公交枢纽以及金属废料回收商的位置来预测铜线盗窃的高发地点。三年间，他们帮助了安保公司Amahlo Consulting的一个客户减少了68%的铜线盗窃。 Locstat还为一个金融服务业的客户提供反欺诈解决方案。他们每日分析超过2500万条数据事务以及400万条金融交易记录。DSE助力Locstat管理大量数据和分析、能够灵活伸缩，并且能够拥有零宕机的可靠性。
“通过使用DSE，我们建构了一个规则引擎。它不仅可以查询内部事务数据，还可以将在某个环境中串流的所有传感器数据可视化，从而为终端用户提供可以实时了解环境情况的数据图表。另外，我们还能快速存储和写入传感器数据。唯一真正可以搞定这些的数据库就是DataStax Enterprise。”——Locstat首席技术官兼管理总裁Ryno Goosen
一分钟案例速读 用例 数据库、数据分析、图数据库 行业 物联网IoT/数据分析 挑战
- 每日增加上百万条数据和传感器事务
- 为关键的风险管理服务提供实时的图数据影像(graph imaging)
- 提供多传感器的数据点的深度分析
- 使用DataStax Enterprise (DSE)——一个基于 Apache Cassandra™构建的、为混合云环境设计的、随处在线(active everywhere)的数据库
- 使用DSE Graph
- 使用DSE Analytics
- 实时且深入的数据分析
- 每日分析上百万条事务
- 通过零宕机时间建构用户的信任感和系统的可靠性
01 挑战 总部位于南非开普敦的Locstat是一家软件公司。基于图数据，Locstat建构了AI和事件处理解决方案，从而能够实现实时分析和数据可视化。
基于物联网设备的传感器数据，这家企业的科技提供了深度分析和预测分析。它所支持的用例包括：
- 大量的事务监控
- 实时的串流分析
- 欺诈监测和预防
- 客户360
- 推荐引擎
- IoT事件处理
- 地理空间(Geospatial)分析
02 解决方案 Locstat选择了DataStax Enterprise (DSE) 作为他们的数据库和数据层，并选择用DSE Graph支持他们的图数据影像，以及选择用DSE Analytics支持他们的解决方案。 Locstat利用地理空间和实时的规则引擎来设计制造他们的产品和解决方案。他们的客户包括了行政部门、国防机关、国安机关、矿产行业、金融行业以及零售业。 通过使用DSE，他们构建了一个规则引擎。它不仅可以查询内部事务数据，还可以将在某个环境中串流的所有传感器数据可视化，从而为终端用户提供可以实时了解环境情况的数据图表。 另外，他们还能快速存储和写入传感器数据。“唯一真正可以搞定这些的数据库就是DataStax Enterprise，”Locstat首席技术官兼管理总裁Ryno Goosen说，“机器学习是其中非常重要的组件，因为你想要能够预测性地进行系统维护，尤其是对于你的传感器来说。如果你的传感器出故障了，你也会想了解相关数据中的规律和趋势。” Locstat非常重视DSE的集成服务和解决方案。 “拥有DSE，你就可以迁移到云环境或私有云，并且向公有云迁移的过程完全没有任何痛苦，因为你已经有了一个可以用的预配置的解决方案了。”Goosen如是说。 Goosen还说：“我们在那些组件的基础上建构我们自己的产品和解决方案。如果我们还得管理这些组件，那将是一项成本太高的事情。而现在，我们的解决方案在云上，因为主流的云服务提供商在这些组件方面的能力很难赢过DSE，这对我们在市场中竞争来说是个极大的优势。” 为了说明这些，Goosen分享了一个用GeoTrellis生成的热力图，上面有开普敦国际机场周围的航班数据，包括了航空器信息和航迹图。在这个例子中，这些数据被存在Cassandra中，然后通过Apache Spark推送，并在Cesium这个地理空间的数据交互界面利用GeoTrellis进行可视化。 根据Goosen所说，这个可视化的解决方案能够“自动且实时地在应用程序中堆叠航迹图，并且当你想要看应用程序后台提供的额外的内容层时，你可以选择不同的地理空间地图。”
03 成果 借助DataStax Enterprise和其他开源的解决方案，Locstat为它的用户提供了创新的IoT解决方案。比如一个开着采矿船在海床上提取矿产的海洋矿产公司，Locstat为他们提供地理空间风险管理。 Locstat的产品为这家公司提供风险预警区域，关注海上采矿船周围的其他船只。如果其他船只或航行器进入了采矿船的附近区域并达到了一定的阈值而触发了警报，Locstat的系统便会提供关于这些船只和航行器的信息。每日生成的报告则帮助海洋矿产公司追踪哪些船只给他们造成了风险。 Locstat还为飞行器和无人机监视系统的厂商提供风险管理方案。 Locstat还帮助打击铜线盗窃——通过分析案件报告、远程传感器、与贫民区的接近程度、公交枢纽以及金属废料回收商的位置来预测铜线盗窃的高发地点。三年间，他们帮助了安保公司Amahlo Consulting的一个客户减少了68%的铜线盗窃。 Locstat还为一个金融服务业的客户提供反欺诈解决方案。他们每日分析超过2500万条数据事务以及400万条金融交易记录。DSE助力Locstat管理大量数据和分析、能够灵活伸缩，并且能够拥有零宕机的可靠性。
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