从天猫数据大屏出发，带你看看实时数据可视化究竟是怎么实现的( 二 )

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使用流式处理数据集，数据也会被直接推送到Wyn服务中。 Wyn服务在接收到数据后，会自动创建一个数据缓存。与推送数据集有个本质的区别；就是流式处理数据集不会创建数据表，只会临时存储到缓存中，根据设定存储时间会过期，过期后则数据自动清空。临时缓存仅仅用于展示一些历史存在过的数据，只用来表示数据历史，如一个小时内的空气质量检测，一个小时内的设备运行状态等，或是实时显示出一个小时内数据的折线图等效果图。
在实际应用中，流式数据集对象适合处理最小化数据，对于时间维度来说具有非常强的表现能力，可以直观地显示出所推送的数据。

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目前，在很多业务场景中，用户需要查看业务指标的实时数据大小，已经对数据展示的时效性提出了更高的要求。事实上，实时数据可视化在我们身边有各种各样的应用场景，随着物联网技术、5G技术的发展，实时数据可视化的场景将越来越多。比如工业领域的实时环境指标观测、产品生产加工的实时监测、金融领域的股票证券交易数据实时展示、城市交通路况的实时监测等。随着IoT概念的逐渐升温，会有更多行业的各种业务场景对实时数据可视化提出更高的要求。因此，不难预见，在商业智能领域，实时数据可视化将为以智能制造、智慧园区、智慧金融等领域为代表的“智慧+”企业的数字化转型带来更多的价值。