【摘 要】
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近几年来,随着第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Networks,5G）和物联网技术（Io T）的快速发展,物联网的应用已经由原有的信号收发和数据采集向智能化应用方向转变。一方面,物联网设备连接数和业务流量呈现指数式的增长,终端设备产生的海量数据给云服务器带来了巨大压力,系统响应慢。另一方面,如何对物联网终端的海量数据进行分析和处理,如何发现和利用数据中蕴含的价值成为
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近几年来,随着第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Networks,5G）和物联网技术（Io T）的快速发展,物联网的应用已经由原有的信号收发和数据采集向智能化应用方向转变。一方面,物联网设备连接数和业务流量呈现指数式的增长,终端设备产生的海量数据给云服务器带来了巨大压力,系统响应慢。另一方面,如何对物联网终端的海量数据进行分析和处理,如何发现和利用数据中蕴含的价值成为了大多数人关注的重点。针对上述提到的问题,本文设计并实现了一种适用于物联网应用海量数据信息提取的数据可视化平台。该系统架构融合了边缘计算（Edge Computing,EC）技术、洋葱圈模型中间层、数据可视化渲染引擎、可视化图形组件库等多种技术方案。1.针对海量数据上发导致服务器面临巨大并发量的问题,本文设计了一种根据物联网终端所在区域的内容收发网络,可以将终端数据收集到边缘节点,提高物联网终端的响应速度,减小服务器并发压力,提高系统稳定性。2.针对海量数据集的数据处理困难的问题,本文设计并实现了一种基于洋葱圈模型的Node中间件算法容器,使用配置化方式引入专用算法对海量数据进行分层计算,实现算法计算模块解耦,提高数据处理灵活性。3.针对数据难以量化决策问题,本文设计并实现了一种基于Echarts图形库组件化的数据可视化平台,通过多维组件化图形库组合展示数据结果,通过GIS地图实现的组件库提高人机交互易用性。4.针对大量数据渲染导致的交互出现卡顿的问题,本文设计并实现了渲染引擎优化,通过对Canvas代码优化、动态静态区域隔离、多线程渲染等方法,保证海量数据变换,交互操作过程的稳定性。本文所设计的面向边缘计算的物联网架构数据可视化平台,保证海量数据的物联网应用系统数据传输的稳定性,实现物联网终端数据的可视化。本文的平台架构设计已经在现有的物联网工程项目中得到应用。
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