选择物联网数据库的五个步骤是什么？相信很多没有经验的人都是无奈的。因此，本文总结了问题产生的原因及解决方法。希望你能通过这篇文章解决这个问题。
企业应通过了解物联网数据库的数据、功能需求以及数据库如何适应其业务战略来选择合适的物联网数据库。
为了选择最佳的物联网数据库，IT管理员必须首先评估数据类型和数据流，并定义其功能、性能和其他业务需求。最好的物联网数据库必须能够满足物联网的具体要求。在选择物联网数据库时，信息技术管理员有许多考虑因素，包括可扩展性、容错性、高可用性和灵活性。他们还必须考虑数据库的位置(内部或云中)以及是否应该对其进行管理。
为了帮助选择物联网数据库，技术人员应该采取循序渐进的方法，以确保物联网数据库满足其组织的需求。
如何选择合适的物联网数据库
通过以下五个步骤，物联网技术人员可以减少需要相互集成的数据库和遗留系统的数量。
(1)评估数据库将要存储和管理的数据类型
物联网数据类型与用例本身一样复杂多样，但它们可以分为几类，包括：
设备元数据。这可能包括设备标识、物理设备的唯一标识符、设备类别或类型、设备制造日期、硬件序列号以及当前配置或版本。这些数据是相对静态的。
设备状态信息。这包括设备的各种相关状态，例如打开或关闭或被记录。这些数据可以是动态的。
遥测数据。设备收集的数据(假设是传感器或主要功能是收集数据的设备)通常以流数据的形式到达，这将改变每个单元，并可能被组织成通道。
命令数据。该数据控制致动器或设备采取行动，如加速。
运行数据。关于设备本身运行的数据，包括CPU利用率、内存利用率或热量。
很多物联网初学者专注于命令和遥测数据，从而误导业务流程。这种关注是以管理数据为代价的，管理数据包括设备数据、状态数据和运行数据。然而，当它应用于数字孪生、物理物联网环境中的数字镜像、再现意外故障模式或获取证据时，管理数据非常重要。
(2)映射数据流
企业的物联网领导者必须确定在哪里收集、汇总、分析和转换不同类型的数据，以及如何将数据集成到其他系统中。比如需要丰富数据吗，什么时候需要采集记录数据？确定存储和复制数据的区域。会有标准化的数据存储吗？如何规划数据归档的位置、时间和环境？
(3)映射数据库需要满足功能需求
在物联网技术人员定义了数据和数据流的类型后，下一步是将数据库需求映射到功能需求，包括：
数据提取和汇总。在从设备收集和汇总数据后，通常会对数据进行快速处理，尤其是遥测和命令数据。这种类型的数据需要高性能的遥测数据读取、高性能的命令数据写入以及高可靠性和高可用性的应用。
边缘分析。许多数据流架构包括相对靠近设备本身的边缘分析。数据需求包括数据转换、过滤、浓缩和任何其他聚合。边缘分析数据库需要高速读写功能和极低的延迟，以及支持分析工具和解决方案的能力。
核心分析。随着数据的进一步聚合(可能在基于云计算的核心中)，可能需要其他转换、丰富和分析。核心分析数据库平台需要高可用性，可能还需要分布式和支持流分析。
管理控制台需要捕获和显示设备数据，包括元数据、操作数据和状态数据。它应该包括可视化和仪表板功能，并且需要毫秒级的延迟。
商业分析。来自物联网网络的数据通常需要整合到一个更大的数据湖中，数据科学家可以在这里运行分析和人工智能。物联网数据库需要与企业现有的业务分析或可靠的数据仓库和分析相结合。
(4)根据功能需求确定数据库性能需求
简而言之，数据库通常在性能(读写响应时间)和寿命(数据必须保持最新的时间)之间进行权衡。另一种方法是观察速度和规模。而接收边缘分析需要非常低的延迟和高性能，但通常不需要长时间保存大量数据。相比之下，业务分析数据库需要将大量数据保存数月、数年或数十年，但不需要毫秒级的响应时间。这种功能差异导致需要多个集成的物联网数据库，而不是单一的数据库类型。
(5)应用其他业务需求
性能不是唯一的要求。其他因素包括提供商如何通过许可费用为服务定价、数据库的位置、使用开源工具和资源的组织的地位以及将与物联网数据库集成的遗留环境。
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