為物聯(lián)網(wǎng)解決方案選擇正確的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)是一項(xiàng)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(jì)算和云計(jì)算的組合。因此，您的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)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(jìn)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(kù)功能可能包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)過(guò)濾和聚合、接近零延遲的讀取操作、即時(shí)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(kù)平臺(tái)的四個(gè)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(dòng)作，計(jì)算實(shí)時(shí)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(gè)企業(yè)中安裝傳感器和執(zhí)行器。成千上萬(wàn)的傳感器和執(zhí)行器與一臺(tái)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(shí)時(shí)決策來(lái)控制傳感器和執(zhí)行器，向系統(tǒng)監(jiān)視器發(fā)出異?；顒?dòng)警報(bào)，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(kù)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(wèn)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(gè)地區(qū)，還是分散在多個(gè)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(jì)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(dòng)器？如果是，它們需要實(shí)時(shí)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(dú)立的軟件服務(wù)

在此步驟中，您將設(shè)計(jì)執(zhí)行獨(dú)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(dú)立的服務(wù)時(shí)，可以得到圖2所示的設(shè)計(jì)。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(gè)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(chǔ)設(shè)備日志和消息。

數(shù)據(jù)庫(kù)需求：支持高速寫(xiě)操作，因?yàn)閿?shù)據(jù)可能以突發(fā)的方式到達(dá)，確保數(shù)據(jù)在不尋常的情況下不會(huì)丟失。

邊緣分析

用途：對(duì)輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、分類、聚合、過(guò)濾和功能。它負(fù)責(zé)在邊緣進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。

數(shù)據(jù)庫(kù)需求：支持高速讀寫(xiě)與亞毫秒延遲;提供工具和命令來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的分析計(jì)算。

設(shè)備管理器

用途：向設(shè)備傳遞信息。

數(shù)據(jù)庫(kù)需求：以最小的延遲訪問(wèn)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(kù)需求：提供對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行分析計(jì)算的命令，并根據(jù)分析引擎的需要長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)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(kù)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(yùn)行報(bào)告、查詢和推斷。

數(shù)據(jù)庫(kù)需求：長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)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(kù)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(duì)服務(wù)進(jìn)行分組，并選擇正確的數(shù)據(jù)庫(kù)

下一步是根據(jù)每個(gè)服務(wù)的數(shù)據(jù)選擇正確的數(shù)據(jù)庫(kù)。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(kù)中停留的時(shí)間和服務(wù)所需的數(shù)據(jù)讀/寫(xiě)速度對(duì)它們進(jìn)行分類。

您將看到數(shù)據(jù)不斷進(jìn)出數(shù)據(jù)攝取服務(wù)器，在數(shù)據(jù)庫(kù)中停留的時(shí)間非常短。同時(shí)，數(shù)據(jù)的到達(dá)量大，速度快。因此，我們需要一個(gè)具有低延遲的高速數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)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(duì)具有類似數(shù)據(jù)訪問(wèn)特征的服務(wù)進(jìn)行分組，目標(biāo)是限制數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量（多余的數(shù)據(jù)庫(kù)和不符合您需求的數(shù)據(jù)庫(kù)），從而減少操作開(kāi)銷。

在圖4中，我們將示例服務(wù)分組到兩個(gè)主數(shù)據(jù)庫(kù)中—一個(gè)熱數(shù)據(jù)庫(kù)和一個(gè)冷數(shù)據(jù)庫(kù)。保存熱數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)選擇是：

熱數(shù)據(jù)庫(kù)：由于RAM的成本越來(lái)越便宜，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫(kù)通常是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫(kù)以最小的延遲交付數(shù)據(jù)讀寫(xiě)能力。當(dāng)選擇一個(gè)熱數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，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(shí)運(yùn)行高效的查詢

消息傳遞和排隊(duì)——驅(qū)動(dòng)通信和數(shù)據(jù)交換

分層內(nèi)存模型-提供一個(gè)經(jīng)濟(jì)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(shí)間

地理分布-服務(wù)地理分布的物聯(lián)網(wǎng)部署

二進(jìn)制安全-幫助您保存二進(jìn)制數(shù)據(jù)

冷數(shù)據(jù)庫(kù)：物聯(lián)網(wǎng)解決方案的歷史數(shù)據(jù)可能增長(zhǎng)到多個(gè)tb，在某些情況下可能超過(guò)一個(gè)pb。存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)的流行選擇包括在普通硬件上存儲(chǔ)解決方案。查詢通常遵循map-reduce模式。通常，歷史數(shù)據(jù)也會(huì)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(chǔ)在云中，請(qǐng)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(chǔ)方案最劃算。

第四步：評(píng)估成本、資源效率

將數(shù)據(jù)庫(kù)分為熱數(shù)據(jù)庫(kù)和冷數(shù)據(jù)庫(kù)有助于縮小數(shù)據(jù)庫(kù)選擇范圍。對(duì)于大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)用例，一個(gè)高速數(shù)據(jù)庫(kù)可以滿足熱數(shù)據(jù)庫(kù)的所有需求。對(duì)于冷數(shù)據(jù)庫(kù)，選項(xiàng)可能從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)湖。設(shè)計(jì)人員經(jīng)常犯的一個(gè)錯(cuò)誤是為每個(gè)服務(wù)創(chuàng)建具有專門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)的多語(yǔ)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(kāi)銷和成本。

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

數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)大小、吞吐量（每秒最大操作數(shù)量）、時(shí)間（年、月、小時(shí)等）、高可用性和恢復(fù)特性、云的多個(gè)區(qū)域的可用性等有關(guān)。如果您使用的數(shù)據(jù)庫(kù)可以作為開(kāi)放源碼軟件使用，根據(jù)許可證的類型，數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)的資源效率。例如，一個(gè)輕量級(jí)、線程安全的數(shù)據(jù)庫(kù)可能只使用兩個(gè)商用服務(wù)器每秒執(zhí)行100萬(wàn)次讀/寫(xiě)操作，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)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(gè)備用服務(wù)器副本，但非基于仲裁的架構(gòu)將需要兩個(gè)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(xiǎn)是極其重要的，特別是對(duì)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(kù)供應(yīng)商提供的適當(dāng)SLA來(lái)抵消部分成本。

操作開(kāi)銷：自動(dòng)化是成功的咒語(yǔ)。如果數(shù)據(jù)庫(kù)提供控制來(lái)自動(dòng)化部署、配置、故障轉(zhuǎn)移、擴(kuò)展、數(shù)據(jù)分區(qū)、備份和恢復(fù)、監(jiān)視和警報(bào)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(kù)時(shí)，很容易迷失在現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)需求，就可以有效地縮小數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集、處理、消息傳遞、分析，而冷數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和收集商業(yè)智能。這將使架構(gòu)簡(jiǎn)單、精簡(jiǎn)和健壯。

最后需要說(shuō)明的是，Redis實(shí)驗(yàn)室贊助的開(kāi)源內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)Redis是物聯(lián)網(wǎng)解決方案的熱門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)。它被物聯(lián)網(wǎng)解決方案廣泛用于數(shù)據(jù)攝取、實(shí)時(shí)分析、消息傳遞、緩存和許多其他用例。
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