张高兴的 Windows 10 IoT 开发笔记:使用 MAX7219 驱动 8×8 点阵
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(流式、lambda、触发器)实时处理大比拼 - 物联网(IoT)\金融,时序处理最佳实践
标签 PostgreSQL , 物联网 , 传感器 , lambda , 调度 , 实时 , 流式更新 , UPSERT , insert on conflict do update 背景 越来越多的数据要求实时的分析、聚合、展示最新值、展示异常值、实时的搜索。 例如 金融数据、物联网传感器的数据、网络游戏的在线数据等等。 关于实时搜索,可以参考这篇最佳实践: 《行为、审计日志 实时索引/实时搜索 - 最佳实践》 关于海量数据的"写入、共享、存储、计算",以及离线分析,则可以参考这篇最佳实践: 《海量数据 "写入、共享、存储、计算" - 最佳实践》 关于实时分析、实时更新、实时聚合、实时展示最新值、异常值,是本文的主要内容。 提起实时分析,不得不说流式计算,用户可以参考本文: 《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》
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PgSQL · 应用案例 · "写入、共享、存储、计算" 最佳实践
背景 数据是为业务服务的,业务方为了更加透彻的掌握业务本身或者使用该业务的群体,往往会收集,或者让应用埋点,收集更多的日志。 随着用户量、用户活跃度的增长,时间的积累等,数据产生的速度越来越快,数据堆积的量越来越大,数据的维度越来越多,数据类型越来越多,数据孤岛也越来越多。 日积月累,给企业IT带来诸多负担,IT成本不断增加,收益确不见得有多高。 上图描绘了企业中可能存在的问题: 1. 数据孤岛问题严重(如果没有大数据平台时)。 2. 对成本预估不足,计算能力扩容麻烦,又或者铺张浪费严重。 3. 数据冗余问题突出。 4. 存储成本昂贵。 5. 业务萎缩后硬件成为固定资产,IT负担严重,几乎没有硬件伸缩能力。 6. 数据量太大,几乎无法备份。 7. 业务需求多,数据种类多,分析成本、开发成本高昂。 本文将针对这个场景,给出一个比较合理的方案,灵活使用,可以
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