面向物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設(shè)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(fù)載特征的專用協(xié)處理器，如 GPU、DPU 等，到蘋果公司最新設(shè)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(yùn) 含了相同的架構(gòu)設(shè)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(shè)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(fù)載相應(yīng)指數(shù)級增長的情況下，通過移動計算可以分散計算負(fù)載，提高整體計算能力;

物聯(lián)網(wǎng)時代強(qiáng)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(diǎn)中，避免集中計算的單點(diǎn)故障，同時降低了數(shù)據(jù)傳輸與數(shù)據(jù)復(fù)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(fù)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(chǔ)設(shè)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(fù)計算。因此，在全球范圍內(nèi)的新一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè) 施的設(shè)計哲學(xué)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(jìn)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(wù)

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(yīng)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(jì)大爆發(fā)，異構(gòu)計算環(huán)境成為軟件設(shè)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(wù)器硬件設(shè)備、傳輸用網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、工業(yè)通信協(xié)議、存儲目標(biāo)和存儲設(shè)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(shè)備統(tǒng)一接入;

從 PLC、工業(yè)網(wǎng)關(guān)，到 MQTT、TCP、QUIC 等網(wǎng)絡(luò)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(shè)計哲學(xué)：

去中心化的分布式系統(tǒng)，Peer-to-Peer 的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?

用戶的感知應(yīng)當(dāng)是更快更穩(wěn)定的云計算，分布式調(diào)度復(fù)雜度藏于基礎(chǔ)軟件中;

各類軟件的計算負(fù)載、通信負(fù)載、存儲負(fù)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(shè)計特點(diǎn)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(shè)計的基礎(chǔ)架構(gòu)軟件在適應(yīng)大并發(fā)連接系統(tǒng)的建設(shè)與維護(hù)成本非常高。

物聯(lián)網(wǎng)場景下數(shù)據(jù)源主要以智能設(shè)備、感知設(shè)備為主，終端數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(dá)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(chǔ)架構(gòu)軟件具備在相對成本較低的情況下適應(yīng)海量設(shè)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(luò)連接。而物聯(lián)網(wǎng)時代為了適應(yīng)不同設(shè)備密度與連 接成本，需要實現(xiàn)固網(wǎng)與移動網(wǎng)絡(luò)并存、寬帶與窄帶混合，從單一網(wǎng)絡(luò)到分布式跨地域混合網(wǎng)絡(luò)接入的演進(jìn)。對于 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)則需要適配各類網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)端到端數(shù)據(jù)打通能力。

由于接入網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度提高，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性下降，需要物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在傳輸層與應(yīng)用層協(xié)議中提供相關(guān)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(wù)需求與成本需求中選擇消息質(zhì)量級別。

隨著業(yè)務(wù)模式的不斷豐富，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)從單向的設(shè)備數(shù)據(jù)采集，逐漸演化成設(shè)備與系統(tǒng)、設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與人的 雙向交互。從 ToC 的智能家居場景的用戶與智能設(shè)備的互動，到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集與遠(yuǎn)程控 制、車路協(xié)同中的車輛駕駛系統(tǒng)與路邊感知設(shè)備的互聯(lián)互動，都需要物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)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(wù)需求看：大量關(guān)鍵業(yè)務(wù)，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(yīng)的時效性要求非常高，且設(shè)

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?jǐn)?shù)據(jù)以時間離散型的業(yè)務(wù)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(shè)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(qiáng)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(wù)系統(tǒng)實時消費(fèi)與分析，為不同業(yè)務(wù)目的提供數(shù)據(jù)價值。不同業(yè)務(wù)應(yīng)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(fù)制的方式為不同業(yè)務(wù)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(fù)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(wù)視角定義流數(shù)據(jù)模型，保證了不同業(yè)務(wù)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(fù)制，保證了業(yè)務(wù)的時效性的同時也降低了原始數(shù)據(jù)的復(fù)制存儲成本。