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數據采集

行業現狀

采集難度較大

數據多來源于機器設備數據、企業信息化數據和產業鏈相關數據,包含基礎的數據,結構化行為數據以及其他非結構化數據,采集工具單一性導致無法控制同步應用中的多個數據采集系統,采集難度增大

采集精準度低

采集工具爬取多個網站時,爬蟲腳本過多,出現重復勞動的情況;單一數據采集工具無法同時在多平臺實現精準數據采集與運行,數據采集、爬取頻率受到限制

擴展維護成本較高

現有數據采集產品大多只面向自家生產的傳感器等設備,想要重新創建一個采集器,需要后臺創建或重新在新的機器上部署軟件、創建采集器;開發人員變動后維護變得很困難,成本高

采集設備兼容性差

私有協議無法實現互聯互通,各類型傳感器和數據采集模塊間存在參數、配置、通信協議等的異構性,使得數據采集兼容性不高
解決方案
  • 靈活采集
    基于適配器模式,可根據需求,進行定制化驅動開發,一個系統即可控制同步應用中多個數據采集系統
  • 精準采集
    業界領先的自動數據采集技術Agent數據采集、網絡爬蟲等,可最大程度提高數據采集的絕對精度
  • 高擴展性
    使用跨平臺開發框架Qt;添加自定義驅動或自定義爬蟲進行擴展、創建新采集器,滿足不同情況采集需求
  • 多兼容性
    分布式架構,適配器模式。編寫適應的驅動即可加載到DCA進行數據采集工作,多DCA串聯滿足不同采集場景
方案優勢

《數據采集》解決方案包括數據采集代理DCA和網絡爬蟲管理工具兩部分,其中DCA可采集傳感器、工控機、PLC、數據庫、主機等數據,分布式架構進行數據采集,滿足大規模、大范圍數據采集的需求;網絡爬蟲管理工具可采集網頁數據。可滿足不同場景下數據采集:如環境傳感器的數據采集、能耗數據采集、大數據采集與分析等,根據應用場景實現定制化擴展。

產品架構

  吉佳通達數據采集方案具有采集覆蓋面廣、采集方式多樣、擴展性強等優點。采用TCP方式、UDP方式、串口方式、驅動方式以及爬蟲方式進行數據采集;根據不同需求采集不同網頁數據,包括結構化數據和非機構化數據,為大數據分析計算提供數據支持。

應用成效
該解決方案中數據采集代理DCA和網絡爬蟲管理工具的應用。數據采集代理DCA采用獨特的適配器模式,通過加載對應的適配器驅動,可以適配任意通信協議,以達到對各式各樣的數據采集功能,適應性廣泛。網絡爬蟲管理工具可有效解決爬蟲腳本的管理問題:查看爬蟲腳本運行情況,是否執行完畢,以及啟動爬蟲腳本。可以通過添加自定義驅動或自定義爬蟲來進行擴展,滿足不同情況下數據采集的需求。
相關應用
為各行各業提供不同的數據特色解決方案,幫助用戶在不同應用下解決不同使用大數據問題

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