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M2M系统实时数据处理：基于Apache Kafka的流式计算与异常检测
据统计，一个中型制造工厂的传感器网络每天可生成超过1TB的时序数据，而智能电网的PMU(同步相量测量单元)设备每秒上传的数据点数可达百万级。面对如此海量的实时数据流，传统批处理架构已难以满足低延迟决策需求。Apache Kafka结合流式计算框架与机器学习算法，为M2M系统构建了从数据采集到异常预警的完整实时处理管道，使设备故障预测准确率提升至90%以上，系统响应延迟控制在毫秒级。
据统计，一个中型制造工厂的传感器网络每天可生成超过1TB的时序数据，而智能电网的PMU(同步相量测量单元)设备每秒上传的数据点数可达百万级。面对如此海量的实时数据流，传统批处理架构已难以满足低延迟决策需求。Apache Kafka结合流式计算框架与机器学习算法，为M2M系统构建了从数据采集到异常预警的完整实时处理管道，使设备故障预测准确率提升至90%以上，系统响应延迟控制在毫秒级。
