浙江大学NESC课题组实习项目——基于分布式的数据分析和管理系统。
本项目需要实现一个完整分布式数据分析和管理系统，最终的功能是定位物联设备的故障和物联数据可视化。以下是具体的实现细节：
（1）下载数据集和相关文献参考，数据集的故障数据非常少；
（2）模拟物联网设备，读取数据集，并通过合适的物联网通信协议发送数据到服务器；
（3）设计服务器整体架构，具备抗高并发、拓展性强等特点；
（4）服务器需具备对应的通信协议解析功能，并有较强的抗高并发能力；
（5）服务器需具备分布式计算能力，并实现物联设备数据分析、可视化和故障定位；
（6）采用合适的数据库类型，存储物联数据；
（7）完成实习报告，包括系统架构、系统性能、可视化情况等。
见仓库的release。
（1）物联网模拟设备可以基于paho实现；
（2）物联网通信协议可以选择MQTT，并基于EMQ、Mosquito等开源中间件实现；也可以各种场景下的具体协议，比如交通部的JT/T808协议；
（3）MQTT解析后，可以选择再加入Kafka等消息中间件，分析加入消息中间件是优势还是劣势；
（4）分布式计算可以通过Spark、Flink等方式实现，而且两者具备机器学习库；也可以选择TensorFlow部署到TensoFlow Serving的方式实现；
（5）关于故障检测算法，建议参考资料中的参考文献的无监督学习。
（6）数据库可以选择时序数据库，比如InfluxDB、HBase等；
（7）数据可视化可以用JS自行实现，也可以使用InfluxDB自带的可视化功能或者Grafana可视化工具。
（1）实现语言不限；
（2）建议先实现基本功能，再提升局部性能；
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