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海量的物联网数据处理应该怎么部署

目前,许多企业正在采用物联网来使用数据,从而更好地了解其运营情况,做出更明智的决策,重新定位客户参与度,并重新思考如何创造价值。随着低成本传感器,弹性计算和数据科学的快速发展,许多行业观察家期望企业迅速部署物联网设备。物联网专家预计,在这一时期内,所有这些开发项目将在全球范围内产生大约44万亿兆字节的额外的物联网数据。这使人们想到了一个核心问题:采用哪种最佳技术架构来解决这一爆炸性增长的数据趋势? 本地部署的物联网架构本地部署的物联网架构采用边缘计算,其中在网络边缘处理数据,这个位置最接近数据源头。而根据调研机构IDC的调查,到2019年,45%的物联网设备数据将被存储,处理,并靠近边缘计算。该模式可以提供更小的性能足迹,可以帮助企业对数据进行更多的实时响应。例如,在石油钻井平台上,采用传感器可以检测故障的阀门是否产生火灾隐患。在这种情况下,企业不能承受任何延误。如果数据需要发送到卫星,在数据中心返回到通知关闭阀门之前,其响应时间可能太晚了。但是,随着更快的边缘部署,数据不必远离其数据来源。这可以减少时间延迟,并允许做出关键的决定。此外,本地部署的架构不依赖互联网连接,如云环境。并且本...

Hadoop 数据库 - HBase

转自:http://blog.csdn.net/iAm333 1 什么是HBase? HBase,是Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。使用HBase技术可以在廉价的PC服务器上搭建起大规模结构化的存储集群。它底层的文件系统使用HDFS,使用Zookeeper来管理集群的HMaster和各Region server之间的通信,监控各Region server的状态,存储各Region的入口地址等。 2. 何时用HBase? 首先想想传统的关系型数据库都有哪些特点,大概的特点有: 支持事务,ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)特性; 行式存储; SQL语句使用起来比较方便; 支持索引、视图等; 在下面几种情况下,可以考虑使用HBase替代关系数据库: 系统需要适应不同种类的数据格式和数据源,不能预先严格定义模式,需要处理大规模数据; 不强调数据之间的关系,所要存储的数据是半结构化或非结构化的; 数据非常稀疏; 想要更好的进行扩展; 比如谷歌就将BigTable用来存储网页的索引数据,索引数据就很好的满足了上面的几点要求。 3....

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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