¿Qué es el "big data" y cómo entenderlo?
Como tecnología emergente, muchas empresas de Internet necesitan actualmente la tecnología de big data, tomando a Huawei como ejemplo.
1. Huawei Cloud lanzó una solución de auditoría de big data para resolver la evasión de tarifas.
Muchos amigos pueden encontrar que la cantidad de estaciones de peaje en algunas provincias ha disminuido, mientras que los canales ETC han aumentado, lo que hace que la experiencia de viajar por carretera sea más fluida que antes. Sin embargo, mientras el público experimenta las ventajas del ahorro de costos y el tráfico conveniente, las unidades de administración y operación de carreteras se ven preocupadas por nuevas situaciones.
Algunos propietarios de automóviles utilizan varios métodos para evadir los peajes, incluido el cambio de tarjetas, la separación de la parte delantera del automóvil del remolque, el cambio de etiquetas electrónicas, los carriles ETC y la evasión de peajes, etc. Al mismo tiempo, la evasión de peajes ha evolucionado hacia la especialización y las pandillas, generando muchas pérdidas económicas y graves desafíos a las unidades operativas de alta velocidad.
Actualmente, los métodos de auditoría tradicionales todavía se utilizan principalmente en las estaciones de peaje. Los métodos tradicionales suelen basarse en información preliminar anormal sobre la conducción del vehículo, como paradas frecuentes en boxes, etc., pero es difícil detectar una gran cantidad de casos de evasión de peajes. Los principales problemas son:
Hay pocas aplicaciones de análisis de big data y falta de análisis de datos en profundidad.
Básicamente, se basa en datos de cobro, sin pruebas suficientes como vídeos/imágenes.
Confiar en una gran cantidad de revisiones manuales es ineficiente.
Para abordar las deficiencias de los métodos de auditoría tradicionales, Huawei Cloud lanzó oficialmente una solución de auditoría de big data para autopistas.
Esta solución se basa en la plataforma digital en la nube líder de Huawei en la industria de la nube, combinada con la profunda acumulación de Huawei en la industria de las carreteras, y utiliza big data, inteligencia artificial, computación en la nube y otras tecnologías para lograr el escape de datos masivos de registros de tráfico. El análisis automático de peajes, combinado con los registros de imágenes capturados por la cámara de entrada, permite una identificación precisa de los vehículos que evaden el peaje y garantiza los ingresos de los propietarios de vehículos de alta velocidad.
La solución de auditoría de big data en la nube de Huawei incluye tres plataformas:
Plataforma de auditoría de borde AI, basada en los chips Kunpeng 920 y Shengteng 310 desarrollados independientemente por Huawei + plataforma de borde inteligente arquitectura de borde IEF, que realiza una arquitectura de borde real. -Procesamiento en tiempo de más de 30 características de vehículos e identificación de decenas de miles de modelos de vehículos, escenarios de revisión y almacenamiento de fotografías de tráfico de vehículos;
La plataforma de auditoría de big data incluye principalmente la capa de infraestructura, la capa de plataforma, lo que permite capa y capa de aplicación;
Capa de infraestructura: proporciona recursos básicos como computación, almacenamiento y red.
Capa de plataforma: proporciona plataformas y componentes comunes, como la plataforma de lago de datos inteligente Dayu, la plataforma de desarrollo de IA ModelArts, la plataforma de gestión perimetral IEF, base de datos y middleware.
Capa de habilitación: Proporciona capacidades básicas como algoritmos de identificación de vehículos, búsqueda de mapas y recuperación de rutas.
Capa de aplicación: incluye sistemas de servicio público, como sistemas de auditoría y sistemas de servicio al cliente. El sistema de auditoría implementa principalmente funciones relacionadas con la auditoría, como modelos de evasión de tarifas, análisis de registros de tráfico, gestión de la cadena de evidencia, gestión de crédito y. Gestión de listas blancas y negras.
La plataforma de desarrollo y capacitación de características de vehículos permite la mejora continua del reconocimiento de nuevos modelos de automóviles y las capacidades de reconocimiento de características de vehículos, y el almacenamiento persistente de fotografías de tráfico de vehículos anormales. Entre ellos, ModelArts es un entrenamiento de IA integral; y plataforma de desarrollo que proporciona preprocesamiento masivo de datos y modelos de vehículos, anotación semiautomática de características de vehículos, capacitación distribuida a gran escala, generación automática de modelos de reconocimiento de vehículos e implementación de modelos bajo demanda en la nube.
2. Ingeniero de Big Data de Huawei
Huawei Cloud se compromete a proporcionar a los clientes un entorno de operaciones comerciales de alta confianza, una nube fácil de obtener, bajo demanda y flexiblemente escalable. Servicios de seguridad para ayudar a los clientes a proteger los sistemas de aplicaciones y los datos importantes en la nube. Huawei Cloud ha obtenido más de 20 certificaciones de cumplimiento de seguridad, como CSA STAR y sistema de seguridad ISO, y pasó la evaluación de nivel cuatro de seguridad equivalente en 2018.
En la actualidad, las grandes empresas, incluidas empresas líderes de Internet como Tencent y Alibaba, están utilizando activamente big data, computación en la nube y otras tecnologías para potenciar sus productos.
Por ejemplo, NetEase Cloud Music, que fue el primero en utilizar tecnología de big data para recomendaciones musicales personalizadas, y las funciones de recomendación de productos comúnmente utilizadas en plataformas de comercio electrónico son todas representantes de aplicaciones de tecnología de big data.
Tomemos a Huawei como ejemplo. Huawei ofrece un salario mensual de hasta 40.000 a ingenieros de desarrollo de big data con entre 1 y 3 años de experiencia. Contratar entre 30.000 y 60.000 ingenieros de desarrollo de big data en otras grandes empresas solo requiere de 1 a 3 años de experiencia laboral. Se puede decir que big data y la computación en la nube siguen siendo las posiciones actuales de dividendos.
¡Espero que mi respuesta te sea útil!