产品与服务

物联网平台通过射频自动识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪、图像感知器等信息设备，按约定的协议，把各种物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

利用物联网技术实现资产的管理，提高了资产管理的工作效率，实现资产的进入与支出都不再需要人工记录工作，不用碰货物就可以自动将其进行记载，可以通过小型手持设备对货物进行盘查清点，在最短的时间内找出货物漏洞保证货物位置的准确性。实现货物资产的有效管理，做好库存管理工作减少人力的消耗，可以避免因为记录失误而引起的差错。

工业可视化编程，亦即可视化工业程序设计：以“所见即所得”的编程思想为原则，力图实现编程工作的可视化，即随时可以看到结果，程序与结果的调整同步。工业可视化编程是与传统的工业相关编程方式相比而言的，这里的“可视”，指的是无须编程，仅通过直观的操作方式即可完成工业设备的程序设计工作

DevOps（Development和Operations的组合词） 是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。 它是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。 它的出现是由于软件行业日益清晰地认识到：为了按时交付软件产品和服务，开发和运维工作必须紧密合作。

借助适用于您的混合 IT 的本地服务器和存储器，即使在大型中断期间，也可以保持稳定性。在不影响性能的情况下，通过在整个混合生态系统中应用策略来保护数据并管理隐私。避免宕机，实现最高服务水平，在不丢失数据的情况下进行数据恢复，并抵御网络威胁。利用高性能、按需扩容和按使用定价模型，实现纵向扩展和横向扩展。

微服务是 一种面向服务的体系结构（SOA）架构样式的一种变体，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTful API）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够独立地部署到生产环境、类生产环境等。

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数据治理是对企业中数据可用性、相关性、易用性、完整性和安全性的整体管理。它可以帮助企业管理其信息知识并回答各种问题，确保数据管道能够帮助贵组织编目、保护和管理敏感数据，跟踪数据沿袭以及管理数据湖，以便您为大规模部署AI和机器学习做好准备。具有集成数据目录的数据治理平台可帮助企业查找、整理、分析、准备和共享数据，同时确保有效的数据治理，并防止滥用情况。

据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。从数据来源来说，数据中台的数据来源期望是全域数据包括业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等。 数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是以结构化数据为主。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。