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海量事件和数据的处理

通过实时处理传感器获取的事件数据,采用并列分布式高速处理移动电话中获取的生活日志,活用海量数据信息,使商务活动和社会变得丰富多彩。

目前,大量信息(比如,来源于手机和汽车上的传感器、或家中或建筑物中的电量表等)正聚集在云数据中心,通过积累和分析这些数据以获得新的知识,这将有可能增进企业和社会的价值。

例如,在传感器接收数据时,根据实时状态的监测和决定来发送通知,或通过累积汽车定位数据并对其加以分析,理解交通堵塞模式从而绘制交通分布图。通过传感器发送的个人数据量虽小,但如果同时接收应用了这种服务的几百万个家庭发送的数据,或对累积了相当于几年时间的数据加以分析,那么这些数据的数量将从几百万亿字节达到几千万亿字节的水平——处理如此集中爆发的数据或大量结合了传统信息通信技术(ICT)的数据,已经成为非常困难且充满了挑战性的问题。

对于应用了ICT技术的此类新应用程序,富士通研究所研发的技术,除了检索和分析大量分布的和储存的数据外,还能在云环境中进行快速、方便使用、实时的数据分析和数据存储。特别指出的是,富士通研究所提供的技术,通过提高计算效率和增加所需服务器单位,可使快速处理数据成为可能,这只需要将集中存储的大量数据分布在几百台甚至几千台服务器中而得以实现。

Massive data that is collected from sensors and other devices can be saved using distributed storage among hundreds of servers. Fujitsu Laboratories conducts R&D of technologies that enable high-speed parallel processing of analysis tasks, as well as technologies that enable quick responses, even for consumer services involving high access volumes.

应用实例

  • 汽车应用程序:根据安装在汽车上传感器累积的信息,掌握交通堵塞的状况,推荐绕行路线。
  • 根据电量表累积的能量功耗数据,预测功率需求量并推荐最优配置。
  • 根据手机累积的数据,分析与零售店和相关服务有关的历史记录,及时向个人发送恰当有用的信息。

相关参考

富士通研究所相关研究成果发表

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