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正版 面向高端制造领域的大数据管理系统 “面向高端制造领域的大
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第1篇 导论篇
第1章 什么是工业大数据
1.1 工业大数据的定义
1.2 确定性与不确定性并存
1.3 4V特征
1.4 多模态、强关联、高通量
1.5 应用特征
本章参考文献
第2章 发展动态与现实需求
2.1 国际动态
2.2 国内现状
2.3 现实需求
本章参考文献
第3章 系统架构与关键技术
3.1 工业大数据技术架构
3.2 工业大数据管理系统架构
3.3 工业大数据管理关键技术
本章参考文献
第2篇 多模态异构数据源管理引擎篇
第4章 高通量监测时序数据管理引擎
4.1 概述
4.2 需求
4.2.1 时序数据
4.2.2 应用场景
4.2.3 功能需求
4.2.4 现有工作
4.3 系统设计
4.3.1 系统架构
4.3.2 系统特点
4.3.3 数据模型
4.3.4 编码压缩
4.3.5 查询功能
4.4 技术实现
4.4.1 TsFile文件格式
4.4.2 存储引擎
4.4.3 查询引擎
4.5 性能
4.5.1 性能概述
4.5.2 测试结果
4.6 本章小结
本章参考文献
第5章 海量非结构化仿真数据管理引擎
5.1 概述
5.2 需求
5.2.1 应用场景
5.2.2 相关工作
5.2.3 需求描述
5.3 方法设计
5.3.1 系统框架执行原理
5.3.2 系统管理者模块
5.3.3 元数据存储模块
……
第3篇 语义融合与一体化管理引擎篇
第4篇 运维工具篇
第5篇 测试篇
第6篇 应用篇
本书介绍“工业大数据管理系统”的重要构件,包括多模态异构数据源管理引擎、语义融合与一体化管理、运维工具与测试床等。
介绍了“工业大数据管理系统”的重要构件介绍了“工业大数据管理系统”的重要构件
本书是“十三五”国家重点研发计划“云计算和大数据”专项“面向高端制造领域的大数据管理系统”项目的研究成果。全书共25章,分为导论篇、多模态异构数据源管理引擎篇、语义融合与一体化管理引擎篇、运维工具篇、测试篇和应用篇,紧密围绕我国优选制造发展的需求和靠前大数据管理技术的前沿,在工业大数据一体化管理体系架构、多模态异构数据管理、语义融合与协同优化、运维工具与测试床等多个方面论述了本项目的重要成果。 本书可供高端制造企业大数据管理和工业大数据管理领域的科研、开发和运维人员阅读。
本书介绍“工业大数据管理系统”的重要构件,包括多模态异构数据源管理引擎、语义融合与一体化管理、运维工具与测试床等。
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