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使开发人员能够利用传感器数据进行高级分析 | Viam
来自传感器的数据为数据科学家提供了来自物理世界的宝贵见解。了解 Viam 如何使开发人员能够利用传感器数据。
来源:Viam 博客最初发表于 The New Stackâ传感器数据为数据科学家提供了来自物理世界的宝贵见解。从跟踪温室中的温度波动到分析制造厂中工业机器的振动，这些微型设备捕获了可用于突破性研究和开发的关键信息。从收集原始传感器数据到可操作分析的过程可能充满障碍，因为硬件组件和环境条件的现实因素会发挥作用。
最初发表于 The New Stackâ The New Stackâ传感器数据捕获的典型方法通常涉及涉及各个团队（包括数据科学家和工程师）的繁琐工作流程。虽然数据科学家会一丝不苟地定义传感器要求并准备好他们的笔记本来处理信息，但工程师要处理硬件部署和软件更新的复杂性，这会降低科学家快速调整这些变量的能力。这会形成一个长期的反馈循环，从而延缓整个组织的创新步伐。
我观察到了几个可以改进此过程的领域：
- 设备部署可观察性和更新安全性和弹性
想象一个世界，在从现场设备收集数据时，依赖传感器数据的人们掌握着主动权。不再需要等待其他团队（他们有自己的积压工作）进行基本配置或部署队列，从而阻碍探索。通过简化流程并减少各种进入壁垒，数据团队可以获得更多信息和实验，从而有效地改进他们的工作。
Viam可重复的设备部署
文档 在应用程序中将运动传感器添加到机器配置中â
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Viam 数据管理服务â