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物联网服务端架构

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整体架构

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物接入:物接入是全托管的云服务,可以在智能设备与云端之间建立安全的双向连接,并通过主流的物联网协议(如MQTT)通讯,实现从设备端到云端以及从云端到设备端的安全稳定的消息传输。

物接入(设备型):主要用于对接入云端的设备进行管理和操作。物管理需要与云的物接入服务配合使用,对接入云端的设备进行一站式设备管理,可应用于设备的层级管理、监测、遥控、固件升级和维护保养等各个场景。

物解析:在云端为用户提供工业协议解析服务。当云端收到设备端返回的原始数据后,结合用户提供的设备通讯地址表,物解析服务可将数据解析成直接可用于存储和分析的数据。

规则引擎:作为物联网平台的重要组件,用于将信息根据预先设置好的规则转发至云其它服务。用户可通过规则引擎设定消息处理规则,对规则匹配的消息采取相应的转发操作,如推送给手机APP等;也可以将设备消息无缝转发到时序数据库、Kafka和对象存储中进行存储。

时序数据库:用于管理时间序列数据的专业化数据库。区别于传统的关系型数据库,时序数据库针对时间序列数据的存储、查询和展现进行了专门的优化,从而获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能,特别适用于物联网应用场景。

大数据平台:提供了完备的大数据托管服务、智能API、众多业务场景模板以及人脸识别、文字识别、语音识别等服务,帮助用户实现智能业务。

平台架构

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通讯协议

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MQTT

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MQTT PUB/SUB

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MQTT开源

单机版本

• Mosquitto

• Moquette

• Apollo

• RabbitMQ

分布式

• EMQTT

MQTT architecture

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高可用

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MQTT层堆栈

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跨机器Router模型

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Router性能优化(字典树)
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Router性能优化(Cache)
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数据一致性

• 支持同一client发布消息顺序性
• 保证每个订阅者收到来自同一个broker上发送到同一 个topic消息的有序性
• 不同Broker发送消息顺序取决于他们发送到这个 broker的时间决定的
• 不支持各个client之间消息全局有序  这样就需要选择一个master来分配每个消息的ID
• 对于MQTT大部分场景来说,没必要全局有序

数据一致范例

• C1 发送消息到 M1, M2, M3 主题 T2
• C2 发送消息到 M4, M5, M6 主题 T2
• M1必须在M2,M3之前到达T2
• M2必须在M3之前到达T2
• M4必须在M5,M6之前到达T2
• M5必须在M6之前到达T2
• T2收到的消息可能是C1和C2发送消息交织的结果

大数据并发处理架构
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开发中可能出现的问题

1.采用REST API方式做authentication & Authorization
• 由于是短链接导致大量TIME_WAIT状态的TCP连接,消耗太多端口资源
• 采用RPC连接池极大降低短链接导致端口资源消耗,采用cache机制

2. 跨机器消息传递瓶颈问题
建议大规模数据订阅采用从kafka消费数据
• Broker直接将消息写入到Kafka,从kafka订阅数据

3.避免使用Zookeeper管理大量metadata以及watch
• 会导致zookeeper系统达到资源极限,比如最大watch的节点数太多会 导致session重建出现失败

应用场景

• 工业4.0

• 零售020

• 智慧物流

• 节能减排

• 智能硬件

• 车联网

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作者:Petter Liu
出处:http://www.cnblogs.com/wintersun/
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posted on 2019-01-05 10:32  PetterLiu  阅读(13859)  评论(0编辑  收藏