扫描枪与数据采集器的区别

1、扫描枪，也叫扫描器。没有内存的，只是即时传输。当USB接口的线(或键盘口,RS232口)连接上电脑后，扫描一个条码，在你的电脑上会立即显示一条码数据。无线扫描枪,也叫无线扫描器,虽然可以在不连接电脑的情况下用，但是距离也有限。通常在100米，最好是无障碍。其次，扫描枪没有屏幕。扫描枪要将按照一定规则编译出来的条形码转换成用户看得懂的，也就是其本身包含的信息，需要经历扫描和译码两个过程。

2.条码数据采集器，俗称盘点机。有内存，可以不连接电脑使用，与电脑的距离不受限制,甚至不同城市可以联网使用。扫描所得的数据是首先存储在采集器的内存里面的，然后通过传输底座或GPRS或无线WIFI等将数据传输上电脑服务器实现批处理。其次，采集器都有超大屏幕，你随时可以看到扫描的条码信息。最后，采集器有键盘，如果条码有错，或损坏无法扫描时，可以用键盘输入即可。数据采集系统比较灵活，是一个专门为广大用户量身定做的系统。数据采集器被转换为电讯号的各种物理量，温度、水位、风速、压力等可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据量测是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。

现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。大数据在核心领域的渗透速度有目共睹，然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。

因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？

数据采集(DAQ)， 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。

线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。

内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。

大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

传统数据采集的不足

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

大数据采集新的方法

以博为软件101异构数据采集技术为例：通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

技术特点如下：

1. 无需原软件厂商配合；

2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；

3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；

4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；

5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；

6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；

7. 配置简单、实施周期短。

优点：其优势在于不需要“接口”配合，这就摆脱了对软件厂商的依赖。特别是在在需要集成多个系统数据时，不仅能节省大量时间、人力与资金，实现“一站式”完成；还避免了因个别系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据集成出现烂尾的情况。

缺点：只采集Windows平台的各软件系统数据

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人们都知道人口学的马尔萨斯假设——粮食生产呈算数增长，人口呈几何数增长。在单位亩产不可能有大突破的状况下，以粮食为主的生产资料只能依靠土地扩张。工业革命、农业科技和人口管理缓解了马尔萨斯问题。今天这个类似的危机又在虚拟世界里出现了。

大数据世界的马尔萨斯定律可以这样描述：人口以算数极数增长，数据以几何级数增长。数据量以线性规律增加，计算量以非线性规律增长。

世界所产生的数据始终在高速增长。这是因为数据赋能使所有人、所有人人类活动都在产生数据，只要想记录，就有无数的数据可以“无中生有”。

很多电商网站早期只追求抢地盘、抢用户，重运营、清数据，并不在意数据布局。举个例子，用户如果只关闭了一个订单，过去电商系统并不记录这个行为，只会直接删除这个下单数据。但是后来发现记录和分析用户的失败交易数据也是有商业价值的，可以用于统计用户信用、喜好等，于是决定记录下来。每个行为都有被记录，数据量就开始成倍增长。

数据的存储一直是一个大问题。根据市场研究公司Forrester估计，每部智能手机产生的数据平均可达1G。全球智能手机用户数量保守估计达20多亿。每天可产生20多亿G数据。如果用普通的1TB硬盘存储，每天所需的硬盘数量就达200多万块，1年就需要近8亿块硬盘。这已经远远超过全球硬盘生产商的产能。

更恐怖的是，产生数据的主要还不是人类活动，incapsula在全世界2万个每天至少有10个访问量的网站，统计了90天150亿的访问数据后得出了这样一个数据：56%的网页浏览量都是爬虫机器人贡献。话句话说主要的互联网用户已经不是人类。大部分点击数据都是机器程序产生的。

非人类访问中，近一半来自善意机器人，如搜索引擎的内容爬虫，它们能够对网页建立索引，方便人们快速查找到对应的网页内容。百度和谷歌就是使用这种方法整理全世界的信息。另外超过一半的浏览量就来自恶意机器人，比如盗取内容的爬虫、各种黑客工具、垃圾邮件等，而且比例还在不断增加。这就是互联网另一面的真实写照。这只是网页浏览状况，在整个人类社会，随着信息化和物联网的快速发展，连接入网的所有硬件都在时刻产生数据，互相通信。发电机组上的监测芯片时刻侦测运行状况并把数据发回服务器。

遍布城市的摄像头把监控数据上传指挥中心，家里的智能电视，冰箱等都在采集和上传数据，即使全人类都沉沉睡去，世界也依然在数据海洋中律动。

在互联网高速发展的时代，每一个个体都变得不再孤单。透过大数据、云计算、人工智能、物联网等技术的应用，通讯不再划定界限，数据也变得愈发清晰。技术在减少人与人之间距离的同时，也将设备变得互联互通，闭塞的信息孤岛在工厂中逐步减少，制造业迎来升级变革的最佳时机。在这之中，工业互联网又是新工业革命的关键基石。

在国家战略的支持下，工业互联网的发展稳步前进。数据处理的技术不断提高，数据挖掘能力不断提升。那么，究竟什么是生产设备数据采集？它的数据采集的重要性和难点又是什么呢？数网星工业互联网平台是如何进行数据采集呢？带着这几个问题，我们以数网星工业互联网平台为例，为大家讲解一下基于平台如何做好数据采集。

什么是生产设备数据采集？

数据采集(DAQ)，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。

工业生产设备数据采集是利用泛在感知技术对各种工业生产设备进行实时高效采集和云端汇聚。通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集大范围、深层次的工业生产设备数据，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。

工业生产设备数据采集的重要性和难点是什么？

工业大数据的采集为工业创新以及战略性发展提供数据基础，也是打造数字化工厂实现智能制造，迈向工业4.0的必经之路。工业生产设备作为工业生产最为重要的一部分，其各种数据直接关系着产品和工厂管理。

数字化工厂不等于无人工厂，产品配置，制造流程越复杂越多变，就越需要人的参与；在数字化工厂当中，工人更多地是处理异常情况，调整设备。但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

数网星工业互联网平台是如何进行数据采集？

数网星工业互联网平台是天拓四方基于多年行业经验及项目积累而研发的互联网平台，它面向的是中小企业最为关注的核心痛点，透过丰富的功能应用，帮助企业有效降低运营风险和整体成本。

在强大的处理系统帮助下，数网星可以支持多种PLC和DCS控制系统的对接和电表的快速配置，快速读取设备状态数据。帮助用户将工业大数据项目实施难度和维护成本大幅降低，用户只需简单操作即可按照自己的意愿去采集想要的数据。

自动化生产都会伴随着产生大量的设备和生产数据，但由于布设的采集器不同，导致很多企业需要花费高昂价格、时间去开发对应的采集系统，直接阻碍了后续对数据存储和分析上的使用。数网星工业互联网平台通过先进的数据采集、管理、分析和应用，帮助企业在实现实时监控基础上，高效的进行远程调试、运维管理等工作。下一期，我们将继续分享设备智能应用之状态检测，敬请期待！

万众WZH8002无线数据采集测控终端RTU（RTU终端、RTU远程测控终端）是基于GPRS、CDMA 、3G/4G、卫星等无线通信网络实现远程数据采集和传输的智能终端设备。

它可轻松实现物物相联或人机互动，并具备数据存储、对比、分析和处理功能，广泛应用在水文、水资源领域的远程测控系统中。

目前有多种测控终端RTU（RTU终端、RTU远程测控终端），各种测控终端适合哪种监控系统呢？

数据采集控制终端RTU专为工业环境设计和研发，具备很强的适应能力，工作温度范围宽，电磁干扰能强。可以直接应用于工业现场，具备数字、模拟信号与控制功能，支持各类工业信号及生产数据的采集、控制、运算处理、数据存储、远程传输、设备自检、就地维护、远程升级程序等功能。

技术参数

供电电压：DC9-36V；工作温度-40-85℃，5-95%相对湿度（无结露）；32位处理器，系统内存128M，运行频率256MHz，集成看门狗；大容量本地存储空间32G；一体化设计，支持多路RS232、RS485、AI、AO、DI、DO、RJ45、CAN等接口；支持Zigbee/Wifi/WIA-PA等无线通信协议；通讯稳定可靠，系统异常时带有自动恢复功能；支持远程无线更新升级程序，支持远程设置参数等功能；电磁隔离技术，防雷设计，抗浪冲防浪涌，抗干扰能力强。

目前有很多数据采集云平台，如百度统计，腾讯统计、乐驰云采集等等，还有一些平台也非常不错：

一. 友盟+

支持移动端和web端数据采集，个性化场景数据定制采集方案。官网给的一些demo可以参考来设计大数据的分析展现，例如：

友盟的：

百度的：

值得借鉴～

二. 乐驰云采集

以高性能分布式采集、存储为核心，建立分工明确的功能模块进行高度协作，融合打码、分词、代理、排重等实用性服务，帮助用户以最低成本、最少人力、最高效率完成大数据应用开发，从而满足当下广大中小企业对“实时、高难、海量”级大数据业务场景的根本需求。

http://lewell/service.html#tabcon_4

值得一看

三. 火车采集器

火车采集器，一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。火车采集器历经十二年的升级更新，积累了大量用户和良好口碑，是目前最受欢迎的网页数据采集软件。

对于网站采集数据的主流实现方式是通过javascript脚本引入，记录页面动作与变化，搜集数据后作为参数，通过gif图片(gif图片格式请求可以解决跨域问题)请求上报。

比如一些大型网站，可以看到他们的数据采集方式：如淘宝，百度，京东，聚划算等

个人设计的web采集数据方案：

lg.js脚本引入页面中通过gif图片请求到后端服务器服务器记录请求参数到日志文件日志文件实时抓取到消息队列实时计算系统消费队列消息，完成分析整理分析结果入ES，kibana二次开发展示ES历史数据入Hadoop

尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧

但很多人都还不知道什么是大数据

更不知道大数据有甚卵用

这两年，发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了

不仅企业，连国家都在部署大数据战略

一番百度了之后

Oh~ emmmmmmmmm~ +_+

还是没搞懂大数据到底是个什么玩意儿

直到有一天

我发现一个秘密

不管我在网上搜索什么

页面都会跳出我要搜索的相关产品或关联事物

然后，我恍然大悟！

所谓大数据，就是算法！

它能够“算”出我们“心中所想”

那么问题来了

大数据技术是如何采集到我们的信息的呢？

数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。

数据采集系统整合了信号、传感器、激励器、信号调理、数据采集设备和应用软件。在数据大爆炸的互联网时代，数据的类型也是复杂多样的，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。结构化最常见，就是具有模式的数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据采集，是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。

我们首先来了解一下数据采集的三大要点：

一、数据采集的三大要点

（1）全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于“查看商品详情”这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

（2）多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

（3）高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。也就是说采集数据一定要明确采集目的，带着问题搜集信息，使信息采集更高效、更有针对性。此外，还要考虑数据的及时性。

不同应用领域的大数据其特点、数据量、用户群体均不相同。不同领域根据数据源的物理性质及数据分析的目标采取不同的数据采集方法。

那么，接下来我们再来了解一下常用的数据采集的方法。

常用的数据采集方法归结为以下三类：传感器、日志文件、网络爬虫。

（1）传感器

传感器通常用于测量物理变量，一般包括声音、温湿度、距离、电流等，将测量值转化为数字信号，传送到数据采集点，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

（2）系统日志采集方法

日志文件数据一般由数据源系统产生，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。

很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

（3）Web 爬虫

网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。

此外，对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做的很好。

数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。

　　现在，记录波形观测装置分成三大类：高速领域的示波器、中低速领域的存储记录仪、低速领域的数据采集仪。至于如何来选择的话，可以根据所要测量的信号波形的频率或记录间隔来选择，或是测量回路上GND电位不同的情况下，根据输入信号的电压值等来决定。

　　数字示波器在观测高速现象方面是优先选择，但因为示波器通道之间共地，因此在测量回路中测量有GND电位差的地方或测量有强?弱电混合存在的机电一体化控制回路等的时候，可能会引起回路之间的短路或接地故障之类的事故。

　　存储记录仪的通道之间是绝缘的，因此可以在观测工频电源的AC波形同时进行DC控制系统的测量或是变频器、逆变器的输入输出之间的波形记录等，在前面所述的强?弱电混合回路方面的测量中发挥实力。

　　数据采集英文为Data Acquisition，简称DAQ，指测量电压、电流、温度、压力、声音、编码数据等电气或物理现象的过程。数据采集器指从传感器和其它设备等模拟和数字被测单元中，自动采取非电量或电量信号，送到上位机或计算机中进行分析和处理的仪器。数据采集器应用广泛：可视测量、数据记录、控制、自动化测试、监测、原型机制造等。

　　另外，由于提高了采样速度，具备了音频领域以上的f特性，通过后面所述的各种丰富的输入单元，还可进行机械?振动之类的物理测量。图1-6所示为各领域分类的信号波形的频率范围以及所对应的波形观测装置的范围。

原文来自http://hyxyyq/wz/fwzc/cpyy/yywz/2017/1120/2445.html

在数字经济时代，未来每个企业都可能是数字企业。数字企业则必须有自己完整的大数据体系。上期小编邀请数据大牛为大家解析了大数据底层架构（资深数据大牛深度解析：大数据底层架构！），而今天我们介绍的，便是每个企业大数据体系中最基础和最根本的部分——数据采集。

数据采集是一切有效分析的前提。如：数据接入；数据传输；数据建模／存储；数据查询；数据可视化等。总体上可以将企业大数据体系分成：

采集与存储平台：主要职责是对企业的相关大数据进行收集，并将收集到的数据进行存储。以便与企业管理及运用，同时也是未来数字企业的最重要资产之一。

分析与挖掘平台：主要职责是对企业采集到的数据进行专门的分析、BI等，以及在此基础上进一步的数据挖掘、人工智能等。

洞察与决策平台：主要职责是利用大数据分析的结果，通过自动加人工双重决策，更高效的运用到产品，业务，商业等环节以及相应的行动等。

覆盖全局数据安全平台：主要职责是负责确保数据的安全性，保证企业的数据资产不受到损害，例如数据不丢失、不损坏、不被窃、不被改等。

数据采集与存储平台将占据非常重要的位置。将来自各种数据源的原始大数据采集、分析、存储等。通常中小企业也可以不用自己拥有专门的大数据分析与挖掘平台，选择与相对专业的企业合作。

面对来源各异、以结构化/半结构化为主的数据，拍拍信使用linkedin开源的camus来采集消息类数据，使用kettle来采集RMDB的数据，具有以下优势：

1提高采集效率，降低工程成本；

2支持Web、iOS、Android、HTML等多种平台；

3采集全面属性、维度、指标等，使数据资源更优质；

4建立预测模型，实时智能监控、分析、预测用户行为；

5支持代码埋点，和全（无）埋点，按需选择，灵活运用。

采集方案：客户端（前端）；服务器日志；业务数据库；历史数据；第三方数据等。

数据采集与存储平台一般也可以分为三个层次，即数据采集层、预处理层和存储层。同时，大数据采集平台还需要一个覆盖全局的数据安全体系。

采集层负责采集企业各种来源的大数据；预处理层负责对采集回来的数据进行一些规范化的处理；存储层则是将预处理后的大数据进行存储，将企业大数据资产用一种方式保存起来。数据安全体系即数据安全平台。值得注意的是，当存储技术足够好、存储设备成本足够低容量足够大时，预处理层或可以选择忽略。

本期对大数据采集的分享就到这里啦，欢迎大家联系探讨。

（小编的鸡腿就靠各位老板啦(づ￣ 3￣)づ）

感谢您对拍拍信的认可与支持

我们一直在路上

第一部分系统目标

省安全生产监督管理局安全数据采集管理中心的总体建设目标，就是建设一个对安监网安全巡查的数据进行统一采集、存储、管理的中心平台，实现能够使县市乃至省级安监局相关单位在安监专网网络范围内通过此系统将安全巡查过程中智能安全帽所记录巡查的各类数据（视频、音频和照片）上传到系统平台，进行统一存储管理，便于各县市省级单位同事及领导登录系统后，对上传的各类数据（视频、音频和相片）进行检索、查看、浏览、下载，满足对安监网巡查工作更细致的情况追踪和监控，实现更高效的业务转化。

系统主要特点

1、拥有自主研发的智能安全帽，使用该安全帽可实现在巡查工作过程中的全自动巡查记录或重点记录，在不影响巡查工作的各项操作下，实现静默且稳定的图像资料记录和保存，实现巡查工作的忠实记录和保存，以便于巡查工作更好的保存和追踪。

2、拥有自主研发的智能安全帽数据采集柜，具备智能的门锁技术，实现安全帽和储存柜的互相绑定，安全帽配合采集柜实现设备保存、设备充电、设备数据自动采集三合一功能，大大简化使用流程和提升使用便利性。

3、采集柜本机具备超大容量存储空间的同时，可实现手动或自动上传备份数据或者传输数据至制定数据位置，实现数据的分布存储或集中存储的不同需求。可根据条件设置自动化执行任务，实现自动定时或针对性备份或传输特定数据，同时不同数据支持互相迁移。

4、灵活多样、满足多途径的数据检索、统计和再利用能力，通过通用浏览器即可方便访问数据管理平台，实现远程的数据检索、预览、下载或备份。

5、完善的日志管理和追踪功能，用户在系统中的各项操作均会生成日志记录，方便层层溯源追踪把控。

6、完善的用户层级和权限管理，上百项细致入微的用户自定义权限内容，精确把控不同用户可在系统中获取的数据及操作权限，方便不同的使用和管理需求。

7、支持网状模型连接扩展，可无限扩展架构层级，无损添加新节点，满足不断扩张成长的业务需求。

通过该系统平台的建设，帮助省安监局各地单位建立远程的巡查数据管理入口，实现巡查业务更加精确高效安全的同时，将各地区的数据区块汇总接入，最终建立起属于省安监局单位独有的云端巡查数据管理中心。

第二部分系统逻辑结构

该方案可分为两种形成，每种形式各有优势和缺点，可以根据实际的需求情况，采用不同的搭建形式，满足不同的建设目标。、

一、分布存储独立架构

该架构下系统包含：一级应用服务器一台运行数据管理中心平台软件；一级数据服务器一台用于备份特殊重要数据满足少量独立存储需求；二级分布式数据采集柜多台。

通过多台数据采集柜互联构成采集柜网状结构，经由网络统一直接连接到一级应用服务器托管，实现应用服务器对所有网络内的数据采集柜的远程连接、访问和管理，同时一级数据服务器接入应用服务器，作为数据管理平台的备份数据存储中心，常规数据全部储存在区块中各自独立的数据采集柜内，网络内电脑通过浏览器开启数据管理中心后台登陆，即可实现远程的数据访问与管理，并根据应用服务器内的权限层级设定，实现不同的功能和效果。

结构拓扑图见（图1）

优点：

该模式下搭建平台更为简单快速，由于单层结构设计，可以大大免去网络层级的部署和规划，同时简化接入流程，提供快速更高效的平台建设和数据传输流程。数据采集柜接入网络，连接应用服务器即可实现托管。建设简单，相对建设成本较低，满足快速搭建小型网络平台或初期建立平台雏形，后续可方便的升级变换架构，升级成中心存储集群式。

缺点：

由于采用较为简单的单层结构，数据全部分布存储于数据采集柜，数据存储较为分散，访问并管理的效率较低，同时由于分布存储的原因，只安排了较小的数据服务器满足低比例的特殊备份需求，大量数据分散存储于不同地区采集柜中，数据产生丢失或者无法访问的风险较高，需要稳定的供电和网络维持基本的连接。同时分布式存储导致的数据访问并发情况较多，对网络的承载压力较大，传输链路较多跳转，导致效率较低。

二、中心存储集群架构

该架构下系统包含：一级应用服务器一台运行数据管理中心平台软件；一级数据服务器多台或多级数据服务器多台用于备份特定区块数据满足集群数据存储需求；二级分布式数据采集柜多台。

通过多台数据采集柜互联构成采集柜网状结构，经由网络连接到区块内独立数据服务器，区块设立可依据地区或者业务规划来定，多区块数据服务器最终通过网络统一连接中心应用服务器，实现应用服务器对所有网络内的数据采集柜和数据服务器都能实现远程连接、访问和管理，设定不同的权限层级可满足区块内数据访问的相对独立和区块间的数据仍能通信的需求，同时通过中心应用服务器设定自动化自定义条件任务，自动执行数据从数据采集柜汇总备份到区块数据服务器进行多层级分布式存储，最终实现数据的多重安全备份，高效汇总和自动化的分配目标。

结构拓扑图见（图2）

优点：

该架构下搭建而成的平台具备多区块分布存储备份，数据永不丢失，安全可靠，同时基于分布式存储技术接入网络后可实现更高效的可访问性和更稳定的数据传输。基于自动化的自定义任务可以在网络闲时自动静默汇总分散于采集柜中的零散数据集中传输至区块内的专用数据服务器进行存储，同时借由数据服务器的高速处理能力，实现更高效的远程访问、预览、下载、传输及检索操作。架构内采集工作、数据存储、中心访问分工明确，互不干扰运行更加稳定，同时可方便的无限拓展数据服务器数量，满足长远的平台成长需求。

缺点：

该方案搭建需要配合规划区块，搭建相对独立的数据服务器，同时由于多层级的架构加大了初期建设的工程难度和成本，基于分布式存储的形态需要安排更多的服务器安装空间。

第三部分系统运行环境

系统分为采集端CS程序和浏览器BS管理程序两部分。

系统采集程序运行在windows环境下，支持各种版本的windows系统，数据库支持SQL Server系列的数据库或其它版本的关系型数据库。

对安全帽采集数据的管理后台使用浏览器，支持目前主流的各种版本的浏览器。

第四部分产品介绍

智能安全帽

l高清宽动态摄像头，支持高清录像

l开机自动录像，免去繁琐操作

l机身一体化设计，镜头及照明灯内置，产品更美观

l高强度复合材料帽身，提供专业的安全帽应有的防护功能

l简约的功能操作设计，一键开机，一键录像，一键亮灯

l支持大容量最高128GB存储扩展，满足更持久的录像需求

数据采集柜

l高强度框架式机身，抗冲击防腐蚀外壳

l安全内部排布设计，满足长时间连续稳定运行需求

l内置键盘鼠标，屏幕支持触摸，多种操作方面满足不同场景需求

l多设备独立存储仓设计，方便单独存储安全帽以及其他装备。

l智能电子独立门锁设计，可实现独立开启每个存储仓位。

l支持多设备同时接入，满足大批量安全帽充电需求同时实现自动化数据采集上传

l支持网络化运行，可单机使用也可接入网络后交由统一服务器托管，实现多台采集柜互联构建采集网络。

l主柜6口，副柜10口，最多一主两副一共26口，但实际可用最多22口。

数据管理平台（服务器）

lBS轻量化设计架构，通用浏览器即可访问，满足更好的兼容性

l支持多条件数据检索，满足快速书筛选需求

l支持多层级网络架构，实现不同的平台建设需求

l支持用户权限管理，根据实际需求定义用户不同权限实现不同管控

l远程预览，远程下载，可通过网络随时访问数据并进行管理

l高度自定义的自动化任务系统，设定周期，时间，人员，单位等条件实现自动化数据备份操作。

第五部分：产品功能说明

一、产品示意图