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低延遲、分布式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)對于霧應(yīng)用的重要性

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:嵌入式計(jì)算設(shè)計(jì) ? 作者:Rob Schauble ? 2022-10-12 15:27 ? 次閱讀
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物聯(lián)網(wǎng)IoT) 解決方案對任何數(shù)據(jù)庫來說都是一個(gè)獨(dú)特的挑戰(zhàn)。來自非常廣泛的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)越來越大,速度越來越快,再加上關(guān)鍵的延遲要求。鑒于此,數(shù)據(jù)的處理和分析必須越來越多地在網(wǎng)絡(luò)邊緣處理,靠近傳感器,執(zhí)行器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

我們不再奢侈地能夠在云環(huán)境中處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),因?yàn)樵骗h(huán)境中似乎有無限的計(jì)算和存儲資源,因?yàn)檠舆t是不可接受的。值得慶幸的是,有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫和平臺解決方案可以正面應(yīng)對這一挑戰(zhàn),我們將在下面進(jìn)行探討。但首先,讓我們回顧一下物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境特有的一些數(shù)據(jù)要求。

鑒于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度、多樣性和準(zhǔn)確性(“四個(gè)V”)要求,以及其中許多用例的分布式性質(zhì),邊緣計(jì)算越來越成為賭注的隱喻。

那么,如果我們回到邊緣的分布式計(jì)算,有沒有辦法保持我們長期以來所享有的功能(以及我們在過去10年中云計(jì)算的巨大趨勢)?我們也可以吃蛋糕嗎?

通過霧計(jì)算將云原則帶到邊緣

幸運(yùn)的是,在這種情況下 - 隨著霧計(jì)算的普及和增長趨勢 - 答案是肯定的。解決方案是將云主體帶到邊緣,霧和云環(huán)境協(xié)同運(yùn)行以處理復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)用例。當(dāng)您有關(guān)鍵的延遲要求時(shí),例如對于智能城市物聯(lián)網(wǎng)用例,例如槍聲檢測或犯罪面部識別,您的數(shù)據(jù)必須由位于IP攝像機(jī)和其他傳感器附近的加固霧節(jié)點(diǎn)處理。

非延遲關(guān)鍵數(shù)據(jù)仍可同步到核心或云。通過這種方式,來自物聯(lián)網(wǎng)解決方案中所有邊緣設(shè)備和霧節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)可以在核心級別(例如,智能城市用例中的城市街區(qū))聚合,并最終聚合到云或數(shù)據(jù)中心環(huán)境中進(jìn)行商業(yè)智能和其他分析。

對于霧計(jì)算,我們將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、邊緣設(shè)備、霧節(jié)點(diǎn)和云之間的數(shù)據(jù)通信稱為“南北”通信,將系統(tǒng)中邊緣/霧節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)通信稱為“東西向”通信。為了有效,我們必須在邊緣擁有通用的云或數(shù)據(jù)中心環(huán)境功能,例如機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)和其他人工智能。

這帶來了下一個(gè)挑戰(zhàn):鑒于邊緣設(shè)備和霧節(jié)點(diǎn)的分布式性質(zhì)以及適度的存儲和計(jì)算能力,我們?nèi)绾翁幚磉@些需求?讓霧和云環(huán)境協(xié)同運(yùn)行至關(guān)重要。例如,通過機(jī)器學(xué)習(xí),我們需要在云中訓(xùn)練模型,在那里我們擁有大量的計(jì)算和存儲資源。然后,我們需要將這些經(jīng)過訓(xùn)練的模型部署到霧節(jié)點(diǎn)和/或邊緣設(shè)備,以便它們可以在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備附近提供服務(wù),以最大限度地減少延遲。

“智能邊緣”數(shù)據(jù)庫

“智能邊緣”已經(jīng)到來,并將我們從這些看似無法解決的問題中解救出來(或者小林丸為你們“星際迷航”粉絲)。如今,邊緣已成為物聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)場,但地球上是否有一個(gè)數(shù)據(jù)庫可以處理來自數(shù)千個(gè)傳感器,攝像頭和其他設(shè)備的海量和高速數(shù)據(jù)?一個(gè)可以實(shí)時(shí)處理這些數(shù)據(jù),具有許多不同的數(shù)據(jù)庫模型,并且占用空間?。?/p>

業(yè)界正在解決這個(gè)問題,答案是:是的。

現(xiàn)在有解決方案進(jìn)入市場,提供快速性能,并能夠在物聯(lián)網(wǎng)邊緣以小于1ms的延遲每秒攝取數(shù)百萬次寫入。這很強(qiáng)大。由于這些解決方案可以提供較小的硬件和軟件占用空間,因此在某些情況下,它們非常適合生活在霧節(jié)點(diǎn),邊緣網(wǎng)關(guān)設(shè)備甚至物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上。

其中一些解決方案,如Redis Enterprise,具有許多本機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(集,排序集,列表,哈希,流等),為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序開發(fā)人員提供了最大的靈活性。此外,由于已經(jīng)存在許多模塊來擴(kuò)展它,這些解決方案可以具有多模型數(shù)據(jù)庫,可以處理物聯(lián)網(wǎng)邊緣所需的非常多樣化的工作負(fù)載:時(shí)間序列,圖形,機(jī)器學(xué)習(xí),搜索等。

簡化的架構(gòu)

這些平臺無需部署六個(gè)不同的數(shù)據(jù)庫來支持這些需求,而是可以管理所有這些數(shù)據(jù)庫,從而極大地簡化了您的架構(gòu)。許多任務(wù)關(guān)鍵型 IoT 用例分布在多個(gè)區(qū)域,這代表了另一個(gè)用例,可以通過即將推出的具有高可用性、主動-主動(帶 CRDT)、災(zāi)難恢復(fù)和自動擴(kuò)展功能的平臺來優(yōu)雅地處理。

現(xiàn)在我們已經(jīng)展示了值得在智能邊緣上使用的數(shù)據(jù)庫,您可能想知道哪個(gè)平臺最適合在物聯(lián)網(wǎng)邊緣運(yùn)行它們?當(dāng)然,有很多變量和選擇。在 Redis 實(shí)驗(yàn)室,我們與微軟 Azure 合作開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)邊緣解決方案。關(guān)鍵是為客戶提供快速的常規(guī)數(shù)據(jù)存儲、Azure Edge 模塊之間的消息代理、流處理、時(shí)序數(shù)據(jù)庫和內(nèi)存中處理(機(jī)器學(xué)習(xí)模型服務(wù)、圖形處理等),以獲得最佳性能。

物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)將從聯(lián)合物聯(lián)網(wǎng)邊緣解決方案中受益匪淺。但是,將正確的數(shù)據(jù)庫與正確的智能 IoT 邊緣解決方案集成對于所有 IoT 工作的成功至關(guān)重要。

審核編輯:郭婷

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