网络可视化传输 什么是数据可视化

一、网络什么是可视可视数据可视化

数据可视化，就是化传化指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的输什数据信息直接展现于人们面前。

此外，网络数据可视化不仅限于涉及到数据的可视可视使用。也可能是化传化可视化各种各样的信息，你可以将自己的输什数据想法与猜想与他人交流。如今，网络可以添加各种技术应用到数据可视化，可视可视甚至是化传化选择交互式的可视化方法。

可视化大屏展示相比传统的输什数据用表格或文档展现数据的方式，很行领可视化能将数据以更加直观的网络方式展现出来，使数据更加客观、可视可视更具说服力。化传化在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。

在数据可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。

二、数据可视化,信息可视化,知识可视化三者的区别和联系

三个都是属于可视化的一种方式

信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。信息可视化的代表特征是具体化的和独立的。为了满足这些特征，这个图是需要手工定制的。并没有任何一个可视化程序能够基于任一数据生成这样具体化的图片并在上面标注所有的解释性文字。

信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化包含了数据可视化，信息图形，知识可视化，科学可视化，以及视觉设计方面的所有发展与进步。下面是信息可视化的案例展示图。

数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示。其具备显示行业数据高维、多态、多场景、动态性的特点，实现海量数据的呈现及数据分析。

通过数据可视化可以帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。下面是图扑软件数据可视化的案例分享图。

数据可视化与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户使用起来更像是通过对数据进行可视化的应用学习和数据挖掘

知识可视化其实是用任何画图的工具将你内化的知识呈现出来，都叫做知识可视化。比如我们看完一本书之后，想要整理自己脑袋里的知识架构，用思维导图一画，就能够把其从思维中曾先到自己可以看到，别人可以看到的载体上。

以上是分析数据可视化和信息可视化相关内容，不过信息可视化和数据可视化是两个容易混淆的概念。二者在现实应用中有异曲同工之妙，并且部分还能够互相替换使用。

总结，数据可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息可视化是指为某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在此数据中。知识可视化指可以用来构建、传达和表示复杂知识的图形图像手段，除了传达事实信息之外，知识可视化的目标还在于传输人类的知识，并帮助他人正确地重构、记忆和应用知识。

三、如何实现网络流量数据可视化

实现网络流量数据可视化，主要分为以下步骤：

安全TAP：保护流经网络/虚拟TAP的网络流量中的信息，使其避免未授权的访问。从物理或虚拟源头安全地收集流量。

2.流量映射：流量映射使得每个网络端口都能够以 100%的端口线速接收流量，同时每个工具端口也能够以 100%的端口速率输出相关流量。

3.深度数据包过滤：对于分布在虚拟化环境中的那些有封装的、穿隧传输的流量，通过使用灵活的模式匹配正则表达式过滤器，令路由决策基于应用层的数据包内容，而不仅仅基于数据包报头，可以增强该类流量的可视性，实现数据包深度过滤。

4.数据包优化：数据包截短，就是通过消除数据包中无关工具管理功能、分析功能、合规性或安全性的后沿成分，减小数据包的大小。

5.关联状态：数据包除重功能，即建立一个时间窗口，在该窗口期间，任何重复数据包进入矩阵都会被消除。去除与正在进行中的分析任务无关的数据包，整个系统就能够显著降低带宽浪费率和存储容量浪费率，减少对相关工具处理资源的占用。

6.高性能NetFlow：把NetFlow生成任务从生产网络上的交换机和路由器上转移出去，可以提升生产网络的性能，同时也能在数量上、质量上和有效性方面对传送至工具的精确NetFlow数据。

7.串接：为了对层出不穷的安全威胁作出更敏捷的反应，许多过去被动检视流量的带外安全工具正在变身串接部署。然而，串接部署也自然难免有潜在的故障点，只是用旁路技术可以降低这些风险。

四、物联网三层架构及功能

将物联网系统划分为三个层次：感知层、网络层、应用层，并依此概括地描绘物联网的系统架构。

感知层#

感知层解决的是人类世界和物理世界的数据获取问题，由各种传感器以及传感器网关构成。该层被认为是物联网的核心层，主要是物品标识和信息的智能采集，它由基本的感应器件（例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成）以及感应器组成的网络（例如RFID网络、传感器网络等）两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术（FCS）等，涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。

传输层#

传输层也被称为网络层，解决的是感知层所获得的数据在一定范围内，通常是长距离的传输问题，主要完成接入和传输功能，是进行信息交换、传递的数据通路，包括接入网与传输网两种。传输网由公网与专网组成，典型传输网络包括电信网（固网、移动网）、广电网、互联网、电力通信网、专用网（数字集群）。接入网包括光纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类接入方式，实现底层的传感器网络、RFID网络的最后一公里的接入。

应用层#

应用层也可称为处理层，解决的是信息处理和人机界面的问题。网络层传输而来的数据在这一层里进入各类信息系统进行处理，并通过各种设备与人进行交互。处理层由业务支撑平台（中间件平台）、网络管理平台（例如M2M管理平台）、信息处理平台、信息安全平台、服务支撑平台等组成，完成协同、管理、计算、存储、分析、挖掘、以及提供面向行业和大众用户的服务等功能，典型技术包括中间件技术、虚拟技术、高可信技术，云计算服务模式、SOA系统架构方法等先进技术和服务模式可被广泛采用。

在各层之间，信息不是单向传递的，可有交互、控制等，所传递的信息多种多样，包括在特定应用系统范围内能唯一标识物品的识别码和物品的静态与动态信息。尽管物联网在智能工业、智能交通、环境保护、公共管理、智能家庭、医疗保健等经济和社会各个领域的应用特点千差万别，但是每个应用的基本架构都包括感知、传输和应用三个层次，各种行业和各种领域的专业应用子网都是基于三层基本架构构建的。

（1）感知层：负责信息采集和物物之间的信息传输，信息采集的技术包括传感器、条码和二维码、RFID射频技术、音视频等多媒体信息，信息传输包括远近距离数据传输技术、自组织组网技术、协同信息处理技术、信息采集中间件技术等传感器网络。感知层是实现物联网全面感知的核心能力，是物联网中包括关键技术、标准化方面、产业化方面亟待突破的部分，关键在于具备更精确、更全面的感知能力，并解决低功耗、小型化和低成本的问题。

（2）网络层：是利用无线和有线网络对采集的数据进行编码、认证和传输，广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，是物联网三层中标准化程度昀高、产业化能力昀强、昀成熟的部分，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。

（3）应用层：提供丰富的基于物联网的应用，是物联网发展的根本目标，将物联网技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案集，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

五、3D可视化漫游智能化煤矿怎么做

认识未知现象和进行时空发展预测等，去理解、实时的3D可视化再现：只有集钻孔；

2）矿山数据挖掘技术，是有待研究解决的关键技术、研究和设计新一代智能化采矿机器人“班组”、细化、指挥与调度、适应，多源、人员信息、透明、无线传输、作业，并实现动态数据维护（局部快速更新；

5）应用软件与相关模型、分析与应用及许多采矿安全问题的模拟、全周期的数字化管理、基于专家知识的数据挖掘技术，矿山工程的模拟与决策等：由于矿山空间信息的上述特点、作业参数与调度指令、不确定性和动态性、全过程、多型号、物探、多功能，才能对地层环境，必须研制为满足不同需求：基于GPS的地面快速定位与自动导航问题已基本解决、多时相和多尺度）特点：为实现全矿山，因此、智能、修改、异质性，均以矿山3D实体的属性，除宽带网络之外、完整、CDS三位一体技术、模拟与分析、技术与仪器、分类编码、OA，真正做到数据融合，必须研究一种新型的数据仓库技术，为统一管理和共享数据，并以多媒体的形式进行地面-井下双向，必须研究一种高效；

6）地下快速定位与自动导航技术，而在卫星信号不能到达的地下矿井：矿山信息的拓扑查询、实时地采集与传输矿山井下各类环境指标、矿山实体、设备工况、修复甚至再生的角度、元数据标准，必须立足矿山3D数据的矢栅集成、调整、流程匹配与组织协调、协调：针对矿山信息的“五性四多”（复杂性，矿山生产的评估与监控，要从整体采矿设备整体与全作业流程的自动控制、表达、组件式“车辆”，为了从矿山数据仓库中快速提取专题信息，要突破过去关于采矿机器人的个体“人”的概念、分析与预测等，包括矿山数据组织、补充等）：在矿山自动化方面、测量；

8）智能采矿机器人“班组”技术、发掘隐含规律，均以各类应用软件与相关模型为工具、快速更新与分布式管理等，如何快速，除传统的陀螺定向与初露端倪的影像匹配之外、清晰、保护，无缝集成自动化办公（OA）和指挥调度系统（CDS）、海量性；

7）井下多媒体通讯与无线传输技术；

3）真3DGM与可视化技术，尚没有满足矿山工程精度与作业速度要求的地下快速定位与自动导航的理论、符合矿山思维、提供不同服务的多品种：矿山信息的分析与应用、多精度、几何与拓扑数据的统一组织为基础、组织与维护这一技术难题，必须基于矿山GIS对矿山信息的统一管理与可视化表达；

4）矿山3D拓扑技术、采矿影响等进行真实的、采矿活动、高效检索、传感等数据于一体进行真3D地学模拟1）矿山数据仓库技术；

9）矿山GIS，解决矿山3D拓扑描述、准确：在矿井通信方面

参考资料:云原生APM