大数据多网络同时分析与智能建筑自动化系统的物联网集成

### 大数据多网络同时分析与智能建筑自动化系统的物联网集成 #### 大数据多网络同时分析 在大数据网络分析领域，传统的单网络分析存在局限性，而多网络同时分析则能带来更深入的洞察。通过构建多维数据库和数据仓库，可以实现对多个大数据网络的同时分析。 ##### 多网络同时分析的查询操作 在对三个社交网络组的分析中，分析者可以应用以下几种查询，而这些查询在单独分析每个网络时是无法实现的： 1. 给出在其所有社交网络服务中具有最高中心度的人的姓名。 2. 给出在所有社交网络服务中（根据中心度衡量）最重要的人的姓名。 3. 给出在其所有社交网络服务中中心度大于 5 的人的姓名。 4. 给出最重要的人在其所有社交网络服务中拥有的朋友数量。 通过这些查询，可以更全面地了解网络中节点的行为和关系。 ##### 多网络图数据仓库的优势和应用 构建的多网络图数据仓库具有诸多优势。它实现了用于网络分析三种度量的多维数据库，并且可以扩展到所有网络分析度量。数据仓库通过提取、转换和加载步骤，便于报告和分析，能够实时访问结构化和非结构化信息以及运营和交易数据。 以下是两个实际应用案例： 1. **2012 年美国大选分析**：分析团队在大选前三个月从多个社交网络收集信息。构建一个研究所有分析度量的完整多网络图数据仓库，比进行时间研究能更好地分析大选情况。 2. **生物信息学中的阿尔茨海默病研究**：阿尔茨海默病影响患者记忆，需要持续监测患者活动。智能传感器记录患者日常活动，每个环境都有自己的活动网络。将所有活动网络（作为多网络图）从传感器映射到数据仓库，可以为所有环境提供统一的解决方案。 下面是多网络图数据仓库的构建流程 mermaid 图： ```mermaid graph LR A[收集多网络数据] --> B[数据提取] B --> C[数据转换] C --> D[数据加载到数据仓库] D --> E[进行多网络分析查询] E --> F[获取分析结果] ``` #### 智能建筑自动化系统的物联网集成 随着环保意识的增强和能源成本的上升，降低建筑能耗成为重要目标。智能建筑自动化系统的发展与物联网（IoT）和Web-of-Things（WoT）的概念紧密相关。 ##### 建筑能耗现状与目标 在欧美，建筑能耗占全球能源账单的 20 - 40%，超过工业和交通运输。建筑中一半的能耗来自供暖、通风和空调系统（HVAC），其次是照明和其他电气设备。在办公室，HVAC、照明和电器设备的能耗总和约占总能耗的 85%。 降低建筑能耗的目标是优化能源节约与用户舒适度之间的比例，这需要从传统建筑自动化系统向先进信息系统转变，依赖于互联的传感器和执行器、统一的能源管理以及数据建模能力。 ##### 现有建筑自动化系统的问题 大多数自动化建筑目前使用专用建筑网络，如 KNX 或 EnOcean。这些网络专为建筑自动化设计，但存在缺乏标准化的问题，尤其是在网络层和应用层。不同网络技术的共存导致了管理的复杂性，可能出现多个建筑管理系统（BMS）共存或使用复杂昂贵的单一 BMS 的情况。 随着电子设备的小型化和计算能力的提高，具有原生 IP 连接的设备出现，推动了物联网范式的发展。然而，在应用层，缺乏定义建筑资源语义的强大标准，导致了异构性问题。 ##### 建筑自动化系统集成到物联网的策略 为了解决现有建筑自动化系统与物联网集成的问题，提出了多种策略： 1. **协议映射方式**： - **N-to-N 协议映射**：网关在不同建筑自动化系统（BAS）之间翻译电报，但可能存在功能受限