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物聯(lián)網(wǎng)(IoT -Oriented)架構(gòu)設計原則和功能特點

時間:2022-10-27 14:12:40來源:EMQ

導語:?數(shù)據(jù)基礎設施正在從云原生(Cloud-NaTIve) 向面向物聯(lián)網(wǎng)(IoT-Oriented)架構(gòu)演進?;诖?,我們總結(jié)了面向物聯(lián)網(wǎng) (IoT -Oriented)架構(gòu)的設計原則和功能特點。

面向物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設計原則

移動計算優(yōu)先

隨著計算芯片持續(xù)分化出面向各種計算負載特征的專用協(xié)處理器,如 GPU、DPU 等,到蘋果公司最新設計的 M1 芯片的 Unified Memory,以及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的 Schema on Write 到 Schema on Read、ETL 到 ELT。其中都蘊 含了相同的架構(gòu)設計思想:減少數(shù)據(jù)搬移,減少數(shù)據(jù)拷貝,優(yōu)先移動計算而非移動數(shù)據(jù)。

在物聯(lián)網(wǎng)場景中,移動計算優(yōu)先設計原則的優(yōu)勢體現(xiàn)在:

在數(shù)據(jù)量持續(xù)快速攀升、計算負載相應指數(shù)級增長的情況下,通過移動計算可以分散計算負載,提高整體計算能力;

物聯(lián)網(wǎng)時代強調(diào)決策的實時性。通過移動計算提高決策的效率,可降低端到端系統(tǒng)時延;

端到端高可用的需求日益增長,通過分布式架構(gòu)將計算移動到數(shù)據(jù)本地節(jié)點中,避免集中計算的單點故障,同時降低了數(shù)據(jù)傳輸與數(shù)據(jù)復制對整體系統(tǒng)的壓力,實現(xiàn)整體系統(tǒng)的高可用;

數(shù)據(jù)流可重用

數(shù)據(jù)在信息層面的復制成本極低,但數(shù)據(jù)在搬移和存儲層面的成本隨著數(shù)據(jù)量越來越大,變得愈發(fā)顯著。新一代數(shù) 據(jù)基礎設施的重要原則已經(jīng)是:盡可能減少數(shù)據(jù)搬移、拷貝和重復計算。因此,在全球范圍內(nèi)的新一代數(shù)據(jù)基礎設 施的設計哲學中已經(jīng)開始看到:數(shù)據(jù)可重用。

結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢,進一步發(fā)展出數(shù)據(jù)流可重用的原則:

數(shù)據(jù)流即服務

多用戶多場景共享一個數(shù)據(jù)源

物化數(shù)據(jù)流作為應用交互接口

全場景可適配

隨著協(xié)處理器與專用計算芯片的寒武紀大爆發(fā),異構(gòu)計算環(huán)境成為軟件設計中不可缺少的考慮因素之一。此外,由 于歷史原因,物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中各個企業(yè)中的操作系統(tǒng)、服務器硬件設備、傳輸用網(wǎng)絡協(xié)議、工業(yè)通信協(xié)議、存儲目標和存儲設備等均有很大差異。

基于全球上萬家企業(yè),提出全場景可適配原則:

云邊端各式處理器各種操作系統(tǒng)均可部署、可協(xié)同,異構(gòu)設備統(tǒng)一接入;

從 PLC、工業(yè)網(wǎng)關,到 MQTT、TCP、QUIC 等網(wǎng)絡協(xié)議均可適配;

持久化數(shù)據(jù)可適配各類存儲介質(zhì)包括新一代的 NVMe 等。

分布式云原生

隨著全行業(yè)對低時延的要求越來越高,企業(yè)從快速上云到開始重新思考云邊協(xié)同,再到試圖用統(tǒng)一的模型來同時管理云和邊,已經(jīng)經(jīng)歷了三次對如何發(fā)揮云計算模型價值的嘗試。但業(yè)界大多只是知道分布式云的概念,對真正分布式云的開發(fā)理念的探索較少。

基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢,定義了分布式云原生的軟件開發(fā)理念與設計哲學:

去中心化的分布式系統(tǒng),Peer-to-Peer 的網(wǎng)絡拓撲;

用戶的感知應當是更快更穩(wěn)定的云計算,分布式調(diào)度復雜度藏于基礎軟件中;

各類軟件的計算負載、通信負載、存儲負載均可在分布式云中自由調(diào)度。

面向物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設計特點持續(xù)穩(wěn)定的海量超高并發(fā)連接

傳統(tǒng) IT 系統(tǒng)與移動互聯(lián)網(wǎng)主要由系統(tǒng)與系統(tǒng),系統(tǒng)與移動終端產(chǎn)生數(shù)據(jù)連接,萬級以上并發(fā)連接系統(tǒng)比較少。面向傳統(tǒng) IT 和互聯(lián)網(wǎng)場景設計的基礎架構(gòu)軟件在適應大并發(fā)連接系統(tǒng)的建設與維護成本非常高。

物聯(lián)網(wǎng)場景下數(shù)據(jù)源主要以智能設備、感知設備為主,終端數(shù)量遠遠大于傳統(tǒng) IT 與互聯(lián)網(wǎng)場景。如智能家居、車聯(lián) 網(wǎng)等場景下的平臺連接數(shù)量普遍超過十萬,大型平臺可以達到百萬級甚至千萬級水平。這就要求面向物聯(lián)網(wǎng)場景的基礎架構(gòu)軟件具備在相對成本較低的情況下適應海量設備同時接入并保持穩(wěn)定連接的能力。

全鏈路端到端雙向多 QoS 支持

傳統(tǒng) IT 和互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)主要通過企業(yè)內(nèi)網(wǎng)、企業(yè)專網(wǎng)或?qū)拵б苿泳W(wǎng)絡連接。而物聯(lián)網(wǎng)時代為了適應不同設備密度與連 接成本,需要實現(xiàn)固網(wǎng)與移動網(wǎng)絡并存、寬帶與窄帶混合,從單一網(wǎng)絡到分布式跨地域混合網(wǎng)絡接入的演進。對于 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)則需要適配各類網(wǎng)絡,實現(xiàn)端到端數(shù)據(jù)打通能力。

由于接入網(wǎng)絡復雜度提高,網(wǎng)絡穩(wěn)定性下降,需要物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在傳輸層與應用層協(xié)議中提供相關的保障。如物聯(lián)網(wǎng) 長連接場景中常用的 MQTT 協(xié)議提供了消息質(zhì)量(QoS)的定義,包括消息最多傳遞一次、至少傳遞一次和僅傳遞一次三種級別,可以在不同業(yè)務需求與成本需求中選擇消息質(zhì)量級別。

隨著業(yè)務模式的不斷豐富,物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務從單向的設備數(shù)據(jù)采集,逐漸演化成設備與系統(tǒng)、設備與設備、設備與人的 雙向交互。從 ToC 的智能家居場景的用戶與智能設備的互動,到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中工業(yè)生產(chǎn)設備的數(shù)據(jù)采集與遠程控 制、車路協(xié)同中的車輛駕駛系統(tǒng)與路邊感知設備的互聯(lián)互動,都需要物聯(lián)網(wǎng)基礎軟件有能力打通數(shù)據(jù)的雙向通道。

超低延時的有狀態(tài)流式處理與分析

從業(yè)務需求看:大量關鍵業(yè)務,如車路協(xié)同、工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控等,對數(shù)據(jù)處理與系統(tǒng)響應的時效性要求非常高,且設

備數(shù)據(jù)往往是有狀態(tài)的。

從數(shù)據(jù)類型看:不同于傳統(tǒng) IT 與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中大部分數(shù)據(jù)以時間離散型的業(yè)務查詢與交易數(shù)據(jù)為主,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)由 主要由設備產(chǎn)生,以時間連續(xù)數(shù)據(jù)流為主的數(shù)據(jù)類型占比逐漸增加。這就需要物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與軟件提供更強的流數(shù)據(jù) 的處理能力。

數(shù)據(jù)流虛擬化與 Schema 級多租戶

企業(yè)級物聯(lián)網(wǎng)平臺系統(tǒng)中,大量原始流數(shù)據(jù)會被不同業(yè)務系統(tǒng)實時消費與分析,為不同業(yè)務目的提供數(shù)據(jù)價值。不同業(yè)務應用視角不同,對流數(shù)據(jù)的讀取分析方式也不同。目前大量企業(yè)采用數(shù)據(jù)復制的方式為不同業(yè)務視角提供數(shù) 據(jù)模型與分析模型,造成組織內(nèi)數(shù)據(jù)激增。而且數(shù)據(jù)復制過程需要損耗大量時間,對于實時性要求高的物聯(lián)網(wǎng)場景 往往無法提供有時效性的分析結(jié)果。

在同時考慮原始數(shù)據(jù)重用性和時效性方面,基于數(shù)據(jù)流虛擬化以及 Schema 級的多租戶方案就顯得異常重要。Schema 級的多租戶為不同業(yè)務視角定義流數(shù)據(jù)模型,保證了不同業(yè)務對數(shù)據(jù)需求的分離;同時采用虛擬流的方式 避免了原始數(shù)據(jù)的復制,保證了業(yè)務的時效性的同時也降低了原始數(shù)據(jù)的復制存儲成本。


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