Обзор хранилища облачной платформы IoT

Облачная платформа Интернета вещей — это система, которая соединяет устройства и Интернет. Она собирает и передает данные через датчики, устройства и сети. Для хранения больших объемов данных Интернета вещей и управления ими требуется надежная и эффективная система хранения. Важность хранения заключается в обеспечении устойчивости и доступности данных, чтобы их можно было запрашивать, анализировать и применять в любое время.

Почему хранение? Какой смысл хранить?

В Интернете вещей устройства генерируют большой объем данных, таких как данные датчиков, данные о местоположении, данные изображений и т. д. Эти данные необходимо хранить и управлять ими для анализа и использования. Без эффективного решения для хранения эти данные могут быть потеряны или недоступны, что повлияет на производительность и надежность приложений Интернета вещей.

Поэтому облачная платформа IoT требует мощной системы хранения данных для управления этими данными. Эта система должна поддерживать высококонкурентные операции чтения и записи, быть масштабируемой и надежной, а также обеспечивать эффективный анализ данных и функции визуализации. Только таким образом можно полностью использовать преимущества технологии Интернета вещей и реализовать более эффективные и интеллектуальные сценарии применения.

Проектирование решения для хранения данных

Факторы, которые следует учитывать при выборе базы данных хранения

При выборе хранилища базы данных необходимо учитывать следующие факторы:

• размер данных и вычислительная мощность: с учетом Интернета Платформа вещей должна обрабатывать большой объем данных в реальном времени, а библиотека данных должна выдерживать давление высокого параллелизма и крупномасштабных данных.
• данные Тип и структура: Интернет вещейплатформаданные Различные типы,Включая текст, изображения, аудио, видео и т. д.,Библиотека данных должна поддерживать различные типы данных к хранилищу и запросы.
• Требования к своевременности и согласованности данных. Некоторые приложения Интернет-вещей предъявляют высокие требования к своевременности и согласованности данных, а библиотека данных должна быть в состоянии удовлетворить потребности обновлений и транзакций данных в реальном времени.
• Возможности запроса и анализа данных. Платформа Интернет-вещей должна иметь возможность гибко запрашивать и анализировать данные, а библиотека данных должна обеспечивать эффективную индексацию данных и функции запроса.
• Экосистема. Разные библиотеки данных имеют разные экосистемы. Например,Некоторые библиотеки данных имеют хорошую поддержку сообщества и экосистему плагинов.,Это позволяет разработчикам легко расширять его функциональность и интегрировать другие инструменты.

Выбор базы данных

Мы можем выбрать базу данных в зависимости от типа данных. Типы данных в основном делятся на следующие три категории:

1. структурированные данные。
2. Половинаструктурированные данные。
3. Нетструктурированные данные。

отструктурированные данные、Половинаструктурированные данные和Нетструктурированные данныеугол, чтобы выбрать подходящийданные Библиотека：

структурированные данные

структурированные Данные относятся к данным с фиксированным форматом и моделью данных, например данным строк и столбцов в таблице. Для структурированных данных, библиотеки реляционных данных (такие как MySQL, PostgreSQL) часто являются лучшим выбором. Библиотека реляционных данных использует табличную структуру, поддерживает строгие модели данных и обработку транзакций и может обеспечить высокую степень целостности и согласованности данных. Это делает библиотеку реляционных данных идеальной для структурированных хранилищ и управления ими. данные, такие как информация пользователя, данные заказов, данные датчиков и т. д. Используя язык запросов SQL, вы можете легко извлекать структурированные реляционные базы данных и работать с ними. данные。

Половинаструктурированные данные

Половинаструктурированные Данные относятся к данным, которые частично имеют фиксированную структуру, но не соответствуют строгой табличной структуре. Такие данные часто существуют в форме пар ключ-значение, документов или изображений и могут содержать переменное количество полей и вложенных структур. За половину структурированные данные, библиотека данных NoSQL (например, MongoDB, Cassandra) является лучшим выбором. Библиотека данных NoSQL использует нереляционную модель, подходящую для полуструктурированных хранилищ и запросов. данные. MongoDB использует структуру библиотеки данных документов, которая может хранить и запрашивать данные, содержащие различные поля и структуры. Cassandra является распределенной, хорошо масштабируемой и подходит для обработки крупномасштабных полуструктурированных данных. данные. Эти библиотеки данных обеспечивают гибкие модели данных и высокую скорость чтения и записи, подходящие для хранилищ и аналитических полуструктурированных систем. данные, такие как файлы журналов, данные JSON, потоки данных датчиков и т. д.

Нетструктурированные данные

Нетструктурированные Данные относятся к данным, которые не имеют фиксированной структуры и шаблона и обычно существуют в форме файлов, таких как изображения, аудио, видеофайлы и т. д. Для неструктурированных данные, сервис объектного хранения (например, AWS S3, Alibaba Cloud OSS) являются более подходящим выбором. Служба хранилища объектов находится в хранилищах модулей и присваивает каждому файлу уникальный идентификатор. Они обеспечивают преимущества высокой масштабируемости, эластичности и низкой стоимости, подходят для транспортировки крупномасштабных неструктурированных грузов. данные. С помощью службы хранилища объектов вы можете легко хранить и обмениваться изображениями, видео, аудиофайлами и другими неструктурированными файлами. данные,Как снято камерами наблюдения «умного города»видео、Аудиоданныеждать。

Путем правильного выбора типа базы данных можно лучше удовлетворить различные типы потребностей в хранении данных и добиться эффективного управления данными и выполнения запросов.

Тематическое исследование

первый каштан

В сфере умного дома IoT необходимо хранить состояние устройства, инструкции по управлению и пользовательские данные. Вы можете выбрать реляционную базу данных, например MySQL. MySQL — это обычная реляционная база данных с развитой структурой данных и поддержкой транзакций. MySQL можно использовать для хранения информации о состоянии устройств Интернета вещей, такой как состояние переключателя освещения, значение температуры датчиков температуры и т. д., и поддерживает запрос и анализ этих данных. В то же время можно хранить информацию о пользователе и инструкции по управлению устройством, чтобы пользователи могли удаленно управлять умной бытовой техникой.

Второй каштан

База данных временных рядов (например, InfluxDB, TimescaleDB): она специально оптимизирована для хранения и запроса данных, связанных со временем, и имеет эффективные возможности чтения и записи данных временных рядов. Он подходит для хранения и анализа данных временных рядов в области Интернета вещей, таких как температура, влажность, давление и другие данные, собираемые датчиками. Например, в сельском хозяйстве базы данных временных рядов можно использовать для хранения и анализа данных о сельскохозяйственных угодьях, таких как температура, влажность и освещенность, для более точного управления орошением.

Третий каштан

существовать Интернет Вещи В сфере логистики требуются данные GPS-трека транспортного средства и информация о заказе на перевозку. Можно выбрать половину структурированные библиотеки данных, такие как MongoDB. MongoDB — это библиотека данных NoSQL, которая поддерживает полуструктурированные данные посредством нестрогой модели хранилища документов. данныеизхранилищеи запросить。проходитьMongoDBМожетхранилище运输车辆изGPSтраекторияданные,Каждая информация содержит такие поля, как идентификатор транспортного средства, широту и долготу, а также временную метку.,Нет необходимости в строгой фиксированной структуре данных. в то же время,Может хранить информацию о заказе на доставку,каждыйданные Содержит номер заказа、Адрес доставки、Адрес доставки и другие поля. Через MongoDB вы можете легко запросить информацию о траектории движения транспортного средства или деталях заказа.

Четвертый каштан

В сфере умных городов IoT необходимо хранить видеоданные, снятые городскими камерами наблюдения. Вы можете выбрать объектное хранилище, например AWS. S3 или Alibaba Cloud OSS. Объект-хранилище — это тип объекта, используемый для транспортировки хранилищ и крупномасштабных неструктурированных объектов. система распределенного хранилища данных. Благодаря хранилищу объектов видеофайлы, снятые камерами наблюдения умного города, можно хранить и управлять ими в соответствии с объектами. АВС S3 и Alibaba Cloud OSS — два широко используемых поставщика услуг объектного хранения, которые обладают высокой масштабируемостью и низкой стоимостью. Благодаря этим службам хранения объектов видеоданные, снятые камерами наблюдения умного города, можно легко хранить и совместно использовать.

Для хранения данных на облачной платформе IoT очень важно выбрать подходящую базу данных. В процессе выбора необходимо учитывать такие факторы, как размер данных, возможности обработки, типы данных, требования к своевременности, возможности запросов и анализа и т. д., а соответствующую базу данных следует выбирать на основе конкретных потребностей.