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物聯(lián)網(wǎng)解決方案選擇數(shù)據(jù)庫平臺的四個步驟

h1654155282.3538 ? 來源:首席架構(gòu)師智庫 ? 作者:首席架構(gòu)師智庫 ? 2020-11-29 10:08 ? 次閱讀
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物聯(lián)網(wǎng)解決方案選擇正確的數(shù)據(jù)庫平臺是一項艱巨的任務(wù)。首先,物聯(lián)網(wǎng)解決方案可以跨地理區(qū)域分布。與集中式的基于云的解決方案相反,更多的解決方案正在采用邊緣霧計算和云計算的組合。因此,您的數(shù)據(jù)庫平臺必須為您提供在邊緣處理數(shù)據(jù)以及在邊緣服務(wù)器和云之間進行同步的靈活性。

其次,根據(jù)您的物聯(lián)網(wǎng)使用情況,您需要的數(shù)據(jù)庫功能可能包括實時數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)過濾和聚合、接近零延遲的讀取操作、即時分析、高可用性、地理分布、模式靈活性等等。本文介紹了為物聯(lián)網(wǎng)解決方案選擇正確的數(shù)據(jù)庫平臺的四個步驟:

步驟1 確定解決方案的數(shù)據(jù)需求

物聯(lián)網(wǎng)解決方案依賴于從聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中收集和處理數(shù)據(jù),做出智能決策,如觸發(fā)通知或動作,計算實時分析,從歷史數(shù)據(jù)中收集模式,等等。

為了便于討論,在通用的物聯(lián)網(wǎng)解決方案中,可以在整個企業(yè)中安裝傳感器和執(zhí)行器。成千上萬的傳感器和執(zhí)行器與一臺edge服務(wù)器相連。物聯(lián)網(wǎng)解決方案不斷從所有傳感器收集數(shù)據(jù),做出實時決策來控制傳感器和執(zhí)行器,向系統(tǒng)監(jiān)視器發(fā)出異?;顒泳瘓?,并為最終用戶提供分析的歷史視圖。

在決定使用哪些服務(wù)和與之配套的數(shù)據(jù)庫之前,有必要清楚地了解如何使用數(shù)據(jù)以及在何處使用數(shù)據(jù)。一些問題可以幫助理解和優(yōu)先考慮你的數(shù)據(jù)需求:

哪些數(shù)據(jù)處理和決策被委托給邊緣服務(wù)器?

云解決方案是部署在一個地區(qū),還是分散在多個地區(qū)?

從設(shè)備到邊緣服務(wù)器和從邊緣服務(wù)器到中央服務(wù)器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量是多少?估計的峰值容量是多少?

物聯(lián)網(wǎng)解決方案是否控制設(shè)備或致動器?如果是,它們需要實時響應(yīng)嗎?

從歷史數(shù)據(jù)中獲得的業(yè)務(wù)洞察力是什么?

步驟2 將解決方案分解為獨立的軟件服務(wù)

在此步驟中,您將設(shè)計執(zhí)行獨立的特定任務(wù)的軟件服務(wù)或組件。

當(dāng)將前面描述的樣例物聯(lián)網(wǎng)解決方案分解為獨立的服務(wù)時,可以得到圖2所示的設(shè)計。物聯(lián)網(wǎng)解決方案本身是地理分布的,其中一些組件部署在邊緣網(wǎng)絡(luò),其余組件在一個集中位置。

現(xiàn)在讓我們將架構(gòu)分解為服務(wù),并分析它們的職責(zé)和數(shù)據(jù)需求:

數(shù)據(jù)攝取

目的:收集和存儲設(shè)備日志和消息。

數(shù)據(jù)庫需求:支持高速寫操作,因為數(shù)據(jù)可能以突發(fā)的方式到達,確保數(shù)據(jù)在不尋常的情況下不會丟失。

邊緣分析

用途:對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、分類、聚合、過濾和功能。它負(fù)責(zé)在邊緣進行實時決策。

數(shù)據(jù)庫需求:支持高速讀寫與亞毫秒延遲;提供工具和命令來對數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的分析計算。

設(shè)備管理器

用途:向設(shè)備傳遞信息。

數(shù)據(jù)庫需求:以最小的延遲訪問和向設(shè)備發(fā)送消息。

系統(tǒng)分析

目的:從邊緣服務(wù)器收集數(shù)據(jù),執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和分析操作。

數(shù)據(jù)庫需求:提供對數(shù)據(jù)執(zhí)行分析計算的命令,并根據(jù)分析引擎的需要長時間存儲數(shù)據(jù)。

C&C (命令和控制)儀表板

目的:提供物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)的可視化表示。

數(shù)據(jù)庫需求:保持?jǐn)?shù)據(jù)的當(dāng)前和準(zhǔn)確,讀取數(shù)據(jù)的延遲小于毫秒。

商業(yè)智能

用途:從歷史數(shù)據(jù)運行報告、查詢和推斷。

數(shù)據(jù)庫需求:長時間存儲數(shù)據(jù),節(jié)約成本;提供查詢和分析數(shù)據(jù)的工具。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流出口

用途:將數(shù)據(jù)規(guī)范化為一種通用格式,并將其推送給訂閱服務(wù)器。

數(shù)據(jù)庫需求:高效執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作的能力;支持發(fā)布和訂閱功能。

步驟3:根據(jù)數(shù)據(jù)需求對服務(wù)進行分組,并選擇正確的數(shù)據(jù)庫

下一步是根據(jù)每個服務(wù)的數(shù)據(jù)選擇正確的數(shù)據(jù)庫。圖3將我們的物聯(lián)網(wǎng)示例中的服務(wù)連接到圖中,根據(jù)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中停留的時間和服務(wù)所需的數(shù)據(jù)讀/寫速度對它們進行分類。

您將看到數(shù)據(jù)不斷進出數(shù)據(jù)攝取服務(wù)器,在數(shù)據(jù)庫中停留的時間非常短。同時,數(shù)據(jù)的到達量大,速度快。因此,我們需要一個具有低延遲的高速數(shù)據(jù)庫來保存用于攝入服務(wù)的數(shù)據(jù)。另一方面,商業(yè)智能服務(wù)依賴于歷史數(shù)據(jù)。

下一步是對具有類似數(shù)據(jù)訪問特征的服務(wù)進行分組,目標(biāo)是限制數(shù)據(jù)庫的數(shù)量(多余的數(shù)據(jù)庫和不符合您需求的數(shù)據(jù)庫),從而減少操作開銷。

在圖4中,我們將示例服務(wù)分組到兩個主數(shù)據(jù)庫中—一個熱數(shù)據(jù)庫和一個冷數(shù)據(jù)庫。保存熱數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫部署在靠近物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的位置,以最小化網(wǎng)絡(luò)延遲。熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫選擇是:

熱數(shù)據(jù)庫:由于RAM的成本越來越便宜,內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫通常是一個不錯的選擇。內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫以最小的延遲交付數(shù)據(jù)讀寫能力。當(dāng)選擇一個熱數(shù)據(jù)庫時,這些額外的功能和能力將幫助您縮小選擇范圍:

數(shù)據(jù)格式的靈活性——幫助您支持廣泛的設(shè)備和通信格式

查詢功能——使您能夠?qū)崟r運行高效的查詢

消息傳遞和排隊——驅(qū)動通信和數(shù)據(jù)交換

分層內(nèi)存模型-提供一個經(jīng)濟有效的內(nèi)存模型,但高性能

高可用性和災(zāi)難恢復(fù)-幫助您保持業(yè)務(wù)的所有時間

地理分布-服務(wù)地理分布的物聯(lián)網(wǎng)部署

二進制安全-幫助您保存二進制數(shù)據(jù)

冷數(shù)據(jù)庫:物聯(lián)網(wǎng)解決方案的歷史數(shù)據(jù)可能增長到多個tb,在某些情況下可能超過一個pb。存儲歷史數(shù)據(jù)的流行選擇包括在普通硬件上存儲解決方案。查詢通常遵循map-reduce模式。通常,歷史數(shù)據(jù)也會在搜索引擎中建立索引,用于模式匹配和數(shù)據(jù)聚合。如果您要將數(shù)據(jù)存儲在云中,請與您的云服務(wù)提供商聯(lián)系,在您所在的地區(qū),哪種數(shù)據(jù)存儲方案最劃算。

第四步:評估成本、資源效率

將數(shù)據(jù)庫分為熱數(shù)據(jù)庫和冷數(shù)據(jù)庫有助于縮小數(shù)據(jù)庫選擇范圍。對于大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)用例,一個高速數(shù)據(jù)庫可以滿足熱數(shù)據(jù)庫的所有需求。對于冷數(shù)據(jù)庫,選項可能從關(guān)系數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)湖。設(shè)計人員經(jīng)常犯的一個錯誤是為每個服務(wù)創(chuàng)建具有專門數(shù)據(jù)庫的多語言體系結(jié)構(gòu)。這增加了應(yīng)用程序堆棧的復(fù)雜性以及操作開銷和成本。

擁有一個數(shù)據(jù)庫的總成本是許多參數(shù)的函數(shù)。數(shù)據(jù)庫本身的成本只是成本的一小部分。以下是一些費用:

數(shù)據(jù)庫許可證成本:該成本可能與cpu數(shù)量、集群中的碎片數(shù)量、數(shù)據(jù)庫大小、吞吐量(每秒最大操作數(shù)量)、時間(年、月、小時等)、高可用性和恢復(fù)特性、云的多個區(qū)域的可用性等有關(guān)。如果您使用的數(shù)據(jù)庫可以作為開放源碼軟件使用,根據(jù)許可證的類型,數(shù)據(jù)庫成本甚至可能為零。

基礎(chǔ)設(shè)施成本:基礎(chǔ)設(shè)施成本取決于數(shù)據(jù)庫的資源效率。例如,一個輕量級、線程安全的數(shù)據(jù)庫可能只使用兩個商用服務(wù)器每秒執(zhí)行100萬次讀/寫操作,而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫可能需要更多的服務(wù)器才能得到相同的結(jié)果。除了數(shù)據(jù)庫效率,硬件成本還取決于吞吐量、cpu數(shù)量、RAM、數(shù)據(jù)大小、閃存、網(wǎng)卡等。用于高可用性的數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)也發(fā)揮了作用。例如,基于仲裁的故障轉(zhuǎn)移架構(gòu)將只需要一個備用服務(wù)器副本,但非基于仲裁的架構(gòu)將需要兩個數(shù)據(jù)副本,以避免分裂大腦。

數(shù)據(jù)丟失成本:為數(shù)據(jù)丟失提供適當(dāng)?shù)谋kU是極其重要的,特別是對于商用物聯(lián)網(wǎng)解決方案。您丟失數(shù)據(jù)的總成本為:虧損的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)丟失的概率*恢復(fù)數(shù)據(jù)的成本

您可以使用數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商提供的適當(dāng)SLA來抵消部分成本。

操作開銷:自動化是成功的咒語。如果數(shù)據(jù)庫提供控制來自動化部署、配置、故障轉(zhuǎn)移、擴展、數(shù)據(jù)分區(qū)、備份和恢復(fù)、監(jiān)視和警報等操作,那么將有助于高效地操作。

結(jié)論

當(dāng)為下一代物聯(lián)網(wǎng)解決方案選擇正確的數(shù)據(jù)庫時,很容易迷失在現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)庫中。但是,如果將解決方案分解為組件服務(wù)并理解它們的數(shù)據(jù)庫需求,就可以有效地縮小數(shù)據(jù)庫選擇范圍。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)解決方案都依賴于熱數(shù)據(jù)庫進行實時數(shù)據(jù)收集、處理、消息傳遞、分析,而冷數(shù)據(jù)庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)和收集商業(yè)智能。這將使架構(gòu)簡單、精簡和健壯。

最后需要說明的是,Redis實驗室贊助的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis是物聯(lián)網(wǎng)解決方案的熱門數(shù)據(jù)庫。它被物聯(lián)網(wǎng)解決方案廣泛用于數(shù)據(jù)攝取、實時分析、消息傳遞、緩存和許多其他用例。
責(zé)任編輯人:CC

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