理想的物联网边缘数据库 - Redis 企业版

物联网 (IoT) 解决方案对任何数据库都提出了独特的挑战。来自各种物联网设备的海量快速数据不断涌现，同时还面临着严格的延迟要求。鉴于此，数据的处理和分析必须越来越多地由网络边缘处理，靠近传感器、执行器和其他物联网设备。我们不再拥有在云环境中处理物联网数据的奢侈，因为那里有看似无限的计算和存储资源，因为延迟将无法接受。值得庆幸的是，有一些强大的数据库和平台解决方案正在正面解决这一挑战，我们将在下面进行探讨。但首先，让我们回顾一下物联网环境中一些独特的数据要求。

鉴于物联网和大数据的体量、速度、多样性和真实性（“四个 V”）要求，以及许多用例的分布式性质，边缘计算正变得越来越重要。那么，如果我们回到边缘的分布式计算，是否有一种方法可以保持我们长期享受的功能（以及我们过去 10 年大规模转向云计算的根本原因）？我们可以鱼与熊掌兼得吗？

将云原则引入边缘与雾计算

幸运的是，在这种情况下——随着雾计算的普及和不断发展趋势——答案是肯定的。解决方案是将云原则引入边缘，让雾和云环境协同工作以处理复杂的物联网用例。例如，对于智能城市物联网用例（如枪声检测或犯罪面部识别），您必须由靠近 IP 摄像头和其他传感器的坚固雾节点处理数据。非延迟关键数据仍然可以同步到核心或云。通过这种方式，来自物联网解决方案中所有边缘设备和雾节点的数据可以在核心级别（例如，智能城市用例中的城市街区）进行聚合，并最终汇总到云或数据中心环境中，以用于商业智能和其他分析。

图片由 开放雾联盟 提供

在雾计算中，我们将物联网设备、边缘设备、雾节点和云之间的数据通信称为“南北”通信，并将系统中边缘/雾节点之间的数据通信称为“东西”通信。为了使其有效，我们必须在边缘拥有常见的云或数据中心环境功能，例如机器学习、深度学习和其他人工智能。这带来了下一个挑战：鉴于边缘设备和雾节点的分布式性质以及适度的存储和计算能力，我们如何处理这些需求？让雾和云环境协同工作至关重要。例如，在机器学习中，我们需要在云中训练模型，在那里我们拥有巨大的计算和存储资源，并将那些训练好的模型部署到雾节点和/或边缘设备，以便它们可以在靠近物联网设备的地方提供服务，以最大限度地减少延迟。

面向“智能边缘”的数据库

“智能边缘”已经到来，它让我们摆脱了这些看似无解的问题（或者对于《星际迷航》粉丝来说，就是小林丸）。边缘已成为当今物联网的战场，但地球上是否存在一种数据库可以处理来自可能数千个传感器、摄像头和其他设备的这种海量高速数据？一种能够实时处理这些数据，具有多种不同的数据库模型，并且占地面积很小的数据库？

幸运的是，确实存在一种这样的数据库！Redis 企业版 具有惊人的速度，能够在物联网边缘以 每秒数百万次写入的速度和低于 1 毫秒的延迟 进行数据摄取。它可以使用较小的硬件和软件占用空间，因此非常适合在雾节点、边缘网关设备甚至某些情况下在物联网设备上运行。Redis 企业版具有许多原生数据结构（集合、排序集、列表、哈希、流等），为物联网应用程序开发人员提供了极大的灵活性。此外，借助已经存在的许多模块来扩展它，Redis 企业版是一种多模型数据库，可以处理物联网边缘所需的各种工作负载：时间序列、图、机器学习、搜索等。与其部署六个不同的数据库来支持这些需求，Redis 企业版可以管理所有这些需求，从而极大地简化您的架构。许多任务关键型物联网用例在地域上分布在多个区域——Redis 企业版通过高可用性、主动-主动（使用 CRDT）、灾难恢复和自动扩展功能优雅地处理了另一个用例。

Microsoft Azure 物联网边缘 + Redis 企业版 = 相得益彰

既然我们已经证明存在一种值得在智能边缘运行的数据库，您可能会想知道哪个平台最适合在物联网边缘运行 Redis 企业版？幸运的是，微软的新 Azure 物联网边缘专为应对这一挑战而设计！Redis 很高兴 与 Microsoft Azure 合作 提供物联网边缘解决方案，因为两家公司都将重点和投资放在加速边缘的智能和计算上。随着 Redis 企业版在未来几周内集成到 Azure 物联网边缘运行时环境中，联合客户和合作伙伴将享受到快速通用数据存储、Azure 边缘模块之间的消息代理、流处理、时间序列数据库以及内存中处理（机器学习模型服务、图处理等），从而获得最佳性能。

请继续关注未来几周，我们将分享有关物联网社区将如何从我们的联合物联网边缘解决方案中受益的更多详细信息。但是，如果您正在寻找一篇快速阅读文章，了解如何为您的物联网解决方案选择合适的数据库的标准，这里 提供了快速阅读文章。