物聯網服務端架構

物聯網服務端架構

整體架構

物接入：物接入是全托管的雲服務，可以在智能設備與雲端之間建立安全的雙向連接，並通過主流的物聯網協議（如MQTT）通訊，實現從設備端到雲端以及從雲端到設備端的安全穩定的消息傳輸。

物接入（設備型）：主要用於對接入雲端的設備進行管理和操作。物管理需要與雲的物接入服務配合使用，對接入雲端的設備進行一站式設備管理，可應用於設備的層級管理、監測、遙控、固件升級和維護保養等各個場景。

物解析：在雲端為用戶提供工業協議解析服務。當雲端收到設備端返回的原始數據后，結合用戶提供的設備通訊地址表，物解析服務可將數據解析成直接可用於存儲和分析的數據。

規則引擎：作為物聯網平台的重要組件，用於將信息根據預先設置好的規則轉發至雲其它服務。用戶可通過規則引擎設定消息處理規則，對規則匹配的消息采取相應的轉發操作，如推送給手機APP等；也可以將設備消息無縫轉發到時序數據庫、Kafka和對象存儲中進行存儲。

時序數據庫：用於管理時間序列數據的專業化數據庫。區別於傳統的關系型數據庫，時序數據庫針對時間序列數據的存儲、查詢和展現進行了專門的優化，從而獲得極高的數據壓縮能力、極優的查詢性能，特別適用於物聯網應用場景。

大數據平台：提供了完備的大數據托管服務、智能API、眾多業務場景模板以及人臉識別、文字識別、語音識別等服務，幫助用戶實現智能業務。

平台架構

通訊協議

MQTT

MQTT PUB/SUB

MQTT開源

單機版本

• Mosquitto

• Moquette

• Apollo

• RabbitMQ

分布式

• EMQTT

MQTT architecture

高可用

MQTT層堆棧

跨機器Router模型

Router性能優化(字典樹)

Router性能優化(Cache)

數據一致性

• 支持同一client發布消息順序性
• 保證每個訂閱者收到來自同一個broker上發送到同一 個topic消息的有序性
• 不同Broker發送消息順序取決於他們發送到這個 broker的時間決定的
• 不支持各個client之間消息全局有序  這樣就需要選擇一個master來分配每個消息的ID
• 對於MQTT大部分場景來說，沒必要全局有序

數據一致范例

• C1 發送消息到 M1, M2, M3 主題 T2
• C2 發送消息到 M4, M5, M6 主題 T2
• M1必須在M2，M3之前到達T2
• M2必須在M3之前到達T2
• M4必須在M5，M6之前到達T2
• M5必須在M6之前到達T2
• T2收到的消息可能是C1和C2發送消息交織的結果

大數據並發處理架構

開發中可能出現的問題

1.采用REST API方式做authentication & Authorization
• 由於是短鏈接導致大量TIME_WAIT狀態的TCP連接，消耗太多端口資源
• 采用RPC連接池極大降低短鏈接導致端口資源消耗，采用cache機制

2. 跨機器消息傳遞瓶頸問題
建議大規模數據訂閱采用從kafka消費數據
• Broker直接將消息寫入到Kafka，從kafka訂閱數據

3.避免使用Zookeeper管理大量metadata以及watch
• 會導致zookeeper系統達到資源極限，比如最大watch的節點數太多會 導致session重建出現失敗

應用場景

• 工業4.0

• 零售020

• 智慧物流

• 節能減排

• 智能硬件

• 車聯網

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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