物联网平台之数据平台

• 分布式存储系统：用于集中存储持久化的数据和日志，数据采用三副本方式存放，对上层应用透明。这样的设计可以保证数据的高可靠性和高可用性。
• 时序数据库集群：主要用于处理和分析时序数据，如设备产生的实时数据等。集群采用三节点的复制集模式，存储和管理集群元数据，以保证元数据的高可靠性。
• 存储管理组件：这部分组件用于配置和管理整个IOT数据底座，包括数据备份、恢复、容灾等功能。

在面对AIoT物联网典型应用场景中，IOT数据底座需要应对每天数GB甚至数TB的时序数据，通过有效的数据管理和压缩技术，可以降低企业成本压力。例如，GaussDB(for Influx)对数据采用列式存储，相同类型的数据被集中存储，更有利于数据压缩。在压缩算法上，相比原生的InfluxDB，重点针对Float、String、Timestamp这三种数据类型进行了优化和改进。

对于企业而言，IOT数据底座是工业互联网推进的基础和保障，如何保障数据的高可靠性就显得很重要，可以通过以下几种方式：

• 可靠的传输协议：选择可靠性较高的传输协议，如MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）或CoAP（Constrained Application Protocol），以确保数据的可靠传输。
• 数据冗余检测：通过在数据传输过程中添加冗余校验码或者采用纠错编码等技术，可以检测和纠正数据传输过程中可能出现的错误，提高数据的准确性。
• 数据丢失处理：当数据传输中发生丢失情况时，可以采用数据缓存、重传或者容错机制等策略，确保数据的完整性和可用性。
• 冗余备份和故障转移策略：为了检测数据存储的可靠性，可以使用冗余备份和故障转移策略来确保数据的可靠性。同时，定期进行数据完整性检查和修复，以保证存储的数据不受损坏。

对于IOT数据底座的进阶功能，主要从以下几个方面考虑：

• 数据平台下一站：未来，作为中台的底座，数据中台将从数据智能到智能数据，“湖仓一体”满足架构灵活升级、“智能数仓”解决超大规模下的数据管理难题、“智能查询”极大降低数据分析门槛、AI的云原生化/规模化/标准化与普惠化让其成为大数据的终极出口，不断加速大数据与AI一体化的融合。
• 智能无线连接与软硬一体高可用网络服务：使流量资源一键接入，行业方案一秒定制，无线设备一键上云，智能运维一步排障；高性能异构边缘框架3.0：提供百KB级动态可裁剪推理引擎，覆盖ARM、MIPS、 x86等主流CPU架构，支持11+异构硬件平台；设备应用框架：融端入云，简化低资源设备应用开发；物联网资产安全管理：从设备资产到数据资产，数据可信上云、上链，全链路安全防护。
• IoT数字孪生引擎提供毫秒级实时交互，十万级点位建模，高精准的分析能力。

案例介绍

阿里云IoT携手博泰在智能座舱领域的合作。博泰作为车联网行业的领军企业，与阿里云IoT合作构建了基于IOT数据底座的智能座舱系统。

该系统将阿里云IoT的IOT数据底座与博泰的智能座舱方案结合，实现了车辆状态数据的实时采集、传输和处理。这些数据包括车辆运行状态、驾驶员行为、乘客信息等，通过阿里云IoT的IOT数据底座进行统一存储和管理，为后续的数据分析、应用开发和优化提供了基础数据支持。

在这个案例中，阿里云IoT的IOT数据底座提供了高可靠性的数据存储和管理服务，保证了数据的准确性和完整性。同时，基于IOT数据底座的数据处理和分析能力，博泰的智能座舱方案能够实现更加智能和个性化的功能和服务，提高了驾驶体验和安全性。

此外，该系统还支持多种设备和平台的接入，包括车载设备、手机、平板等，实现了跨平台的数据共享和服务。这种开放性和可扩展性使得该系统具有广泛的应用前景和市场潜力。