Fledge:开源物联网与雾计算平台

Fledge:开源物联网与雾计算平台

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fled/fledge

项目介绍

Fledge 是一个开源的物联网(IoT)平台,同时也是雾计算(Fog Computing)中的关键组件。它采用模块化的微服务架构,涵盖了传感器数据采集、存储、处理以及向历史记录系统、企业系统和云服务的转发。Fledge 能够在高可用性、独立、无人值守的环境中运行,并假设网络连接可能不可靠。

Fledge 还提供了一种缓冲来自传感器的数据并将其转发到高级存储系统的方法。它假设底层网络层并不总是连接或可能不可靠。传感器数据可以在 Fledge 中存储数天,然后从 Fledge 存储中清除。在此期间,数据可以发送到一个或多个历史记录系统,也可以通过 REST API 访问,供本地分析应用程序使用。

项目技术分析

Fledge 的核心架构基于微服务设计,主要由以下几个服务组成:

  • 核心服务:负责管理其他服务、外部 REST API、调度任务和监控活动。
  • 南向服务:负责 Fledge 与传感器/执行器之间的通信。
  • 存储服务:负责配置和指标的持久化以及传感器数据的缓冲。

此外,Fledge 还通过插件组件来增加灵活性:

  • 南向插件:用于扩展 Fledge 以处理新的南向设备和连接总线。
  • 北向插件:用于连接不同的历史记录系统。
  • 数据存储插件:允许 Fledge 使用不同的存储机制来持久化元数据和传感器数据。

Fledge 还广泛使用了调度进程的概念,核心服务中的调度器可以根据时间表或事件触发来执行特定操作。

项目及技术应用场景

Fledge 适用于以下场景:

  • 工业物联网:在工业环境中,传感器数据需要被采集、处理并转发到企业系统或云服务。
  • 雾计算:在雾计算架构中,Fledge 作为边缘节点,负责数据的初步处理和缓冲,减轻云端负担。
  • 无人值守环境:Fledge 可以在网络连接不可靠的环境中运行,确保数据的可靠采集和存储。

项目特点

  • 模块化设计:采用微服务架构,易于扩展和维护。
  • 插件支持:通过插件机制,可以轻松扩展南向和北向设备的支持。
  • 高可用性:能够在不可靠的网络环境中运行,确保数据的可靠传输和存储。
  • 灵活的调度机制:支持基于时间或事件触发的任务调度,满足不同应用场景的需求。
  • 跨平台支持:支持在多种 Linux 发行版上运行,包括 Ubuntu、Raspbian 和 Coral Mendel。

Fledge 是一个功能强大且灵活的物联网平台,适用于各种复杂的物联网应用场景。无论是在工业自动化、智能城市还是其他物联网领域,Fledge 都能提供可靠的数据采集、处理和存储解决方案。

fledge An open source platform for the Industrial Internet of Things, it acts as an edge gateway between sensor devices and cloud storage systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fled/fledge

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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