物聯網服務端架構

物聯網服務端架構

總體架構

物接入：物接入是全託管的雲服務，能夠在智能設備與雲端之間創建安全的雙向鏈接，並經過主流的物聯網協議（如MQTT）通信，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做。物管理須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：在雲端爲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後，結合用戶提供的設備通信地址表，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：做爲物聯網平臺的重要組件，用於將信息根據預先設置好的規則轉發至雲其它服務。用戶可經過規則引擎設定消息處理規則，對規則匹配的消息採起相應的轉發操做，如推送給手機APP等；也能夠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。區別於傳統的關係型數據庫，時序數據庫針對時間序列數據的存儲、查詢和展示進行了專門的優化，從而得到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。

大數據平臺：提供了完備的大數據託管服務、智能API、衆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。

平臺架構

通信協議

MQTT

MQTT PUB/SUB

MQTT開源

單機版本

• Mosquitto

• Moquette

• Apollo

• RabbitMQ

分佈式

• 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發佈消息順序性
• 保證每一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
• 不一樣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  這樣就須要選擇一個master來分配每一個消息的ID
• 對於MQTT大部分場景來講，不必全局有序

數據一致範例

• 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以前到達T2
• M2必須在M3以前到達T2
• M4必須在M5，M6以前到達T2
• M5必須在M6以前到達T2
• T2收到的消息多是C1和C2發送消息交織的結果

大數據併發處理架構

開發中可能出現的問題

1.採用REST API方式作authentication & Authorization
• 因爲是短連接致使大量TIME_WAIT狀態的TCP鏈接，消耗太多端口資源
• 採用RPC鏈接池極大下降短連接致使端口資源消耗，採用cache機制

2. 跨機器消息傳遞瓶頸問題
建議大規模數據訂閱採用從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
• 會致使zookeeper系統達到資源極限，好比最大watch的節點數太多會 致使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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做者：Petter Liu
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