20231116映云科技面向物联网的数据基础设施白皮书203mb.docxVIP

「面向物联网的数据基础设施」白皮书

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目录

前言 3

物联网时代数字化转型的技术趋势 4

云计算从云转型到云原生 4

从云计算到边缘计算 5

物联网时代数据处理和分析的范式转变 6

生产主体：从人类行为到物理状态感知与记录 6

产生方式：从有波峰波谷到稳定持续产生 7

数据类型：从交易事务型表数据到实时分析型流数据 7

数据体量：从TB时代到PB/EB时代 7

处理方式：从批处理到实时流式计算 7

架构模型：从SchemaonWrite到SchemaonRead 8

从云原生到面向物联网的架构设计 9

面向物联网（IoT-Oriented）架构设计原则 9

面向物联网（IoT-Oriented）架构的功能特点 10

面向物联网架构的数据基础设施 13

架构范式 13

连接–弹性可靠多协议，连接海量物联网设备 13

移动–实时消息引擎，双向数据移动与分发 14

存储–低延时、动态扩展的云原生流数据存储 15

处理–云边协同的多级数据一站式实时处理 15

分析–实时数据分析与业务洞察，即刻决策 16

DataInfrastructureforIoT架构范式下的产品组合 17

EMQX-云原生分布式MQTT消息服务器 17

HStreamDB-云原生分布式实时流处理数据库 17

NanoMQ-超轻量边缘MQTT消息服务器 18

Neuron-物联网边缘工业协议网关软件 18

eKuiper-轻量边缘流式处理引擎 18

结语 19

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前言

现在，是时候思考物联网时代的企业关键业务挑战与机遇。

现在，是时候思考物联网时代的企业关键业务挑战与机遇。

在过去的近十年中，EMQ一直围绕物联网的「连接」与「数据」开发开源基础设施软件。如今，EMQX中间件已解决了「海量连接」的挑战，HStreamDB流数据库则正试图解决海量物联网数据的存储、处理与实时分析。

在多年为企业交付物联网基础软件过程中，我们发现企业大多以场景优先的方式构建单一物联网应用。

EMQ始终认为，物联网场景与应用的核心逻辑是以「数据」为中心，从数据获取到业务洞察，从而创造价值。特别是中大型企业，更应以「数据」为中心，从「数据」出发思考物联网业务，在融合物联网数据与传统的企业经营数据基础

上，灵活构建多样化的创新型业务，以实现企业的数字化、实时化、智能化转型。

在本白皮书中，EMQ正式提出「面向物联网的数据基础设施」架构范式，与产业一起迎接物联网时代企业的关键业务挑战，实现企业业务创新与价值创造。

物联网时代数字化转型的技术趋势

随着物联网技术的逐步成熟，海量设备产生的数据为企业数字化提供了更加丰富的数据基础。如何将海量数据与企业生产管理系统、业务应用系统以及运维监控系统有机结合，是企业在未来实现差异化竞争与业务创新的关键。在以物联网数据为基础的数字化转型过程中，云原生、分布式云等新技术成为催化剂，并呈现以下新的趋势：

云计算从云转型到云原生

云的本质

云的本质

定义：云计算是一种模型

模型主体如下：大量计算机构成的资源池；动态伸缩的廉价计算服务理念：使用比拥有更重要

云转型

在数字化转型过程中，云计算可以为企业降低成本、提升效益，为企业业务创新以及AI等新兴技术的应用创新提供有力支撑，还能通过虚拟化技术降低其对硬件设备的要求，提升基础设施的自主可控水平。

云转型强调资源优化，即数据与应用上云，充分享受云的虚拟化带来的资源集约优势。

云原生

如果说企业上云是将云计算当作工具，开始利用云获取价值，那么云原生时代的来临，则意味着云的理念开始深入企业业务的核心逻辑，真正成为企业赖以提升效率的必需途径。

云原生强调效能提升，即基于云模型重新设计基础设施软件架构以及应用开发模式，从而革命性地提高数字化效能，真正享受云计算红利。其具有极致弹性、服务自治、故障自愈、规模复制等特点。

由于过去所依赖的基础架构软件的系统设计的边界被打破，可以在全新的Tradeoff下完成设计，因而诞生

了从软件产品到开发方式的一系列变革。如Docker与Kubernetes、DevOps理念等。

从云计算到边缘计算

边缘计算的出现

传统的云计算模型将所有数据通过网络上传至云计算数据中心，利用云计算中心的超强算力来集中解决应用的计算需求。然而，在万物互联时代，云计算的集中处理模式有三方面的不足：

实时性需求与网络覆盖：随着边缘设备数量增加，设备产生的数据量持续激增，导致网络带宽和延迟逐渐成为云计算的瓶颈。保证全场景网络覆盖的高昂成本也迫使企业下放