云服务器
搭建物联网城市系统的云服务器规模取决于多个关键因素，需综合考虑设备数量、数据类型、处理需求和业务目标。以下是分步评估指南：
1. 设备规模与连接数
- 设备量级：10万级设备与百万级设备对服务器压力差异巨大。例如：
- 10万设备：假设每设备每分钟发送1KB数据，每日约产生144GB数据（10万 × 1KB × 60 × 24）。
- 100万设备：同等条件下数据量达1.44TB/日。
- 协议开销：MQTT/CoAP等协议会增加约20%-30%的元数据负载。
2. 数据特性
- 高频传感器（如交通摄像头）：单设备可能产生1-5MB/秒数据，需边缘计算预处理。
- 低频设备（如智能垃圾桶）：每日仅几KB数据。
- 存储估算：若保留1年原始数据，10万低频设备需约52TB（144GB × 365），高频场景需PB级存储。
3. 实时处理需求
- 事件处理：10万TPS（Transactions Per Second）需至少16核32GB内存的集群（参考AWS Lambda处理能力）。
- 流处理框架：Apache Flink/Kafka集群需单独配置，例如10节点Kafka集群处理百万级消息/秒。
4. 典型架构与资源配置
- 中小城市（10万设备）：
- 计算：4-8台8核16GB VM（负载均衡）
- 数据库：分布式NoSQL（如MongoDB分片集群，3节点 × 16核64GB）
- 消息队列：RabbitMQ/Kafka集群（3节点 × 4核16GB）
- 存储：50TB对象存储 + 10TB时序数据库
- 大城市（百万设备）：
- 计算：自动伸缩组（20-50台同规格VM）
- 数据库：Cassandra集群（10节点 × 32核128GB）
- 网络带宽：需≥10Gbps专线
5. 成本优化策略
- 冷热数据分层：热数据用SSD（如AWS gp3），冷数据转Glacier，可降低60%存储成本。
- 边缘计算：在设备端过滤90%无效数据，减少云端处理压力。
- Serverless：突发流量使用AWS Lambda/Azure Functions，比常驻VM节省30%-50%。
6. 高可用设计
- 跨可用区部署（至少3AZ）
- 数据异地备份（如AWS S3 Cross-Region Replication）
- 故障自动转移（Kubernetes集群+Prometheus监控）
7. 安全合规
- 加密传输（TLS 1.3+）
- 硬件安全模块（AWS CloudHSM）
- 每月安全审计日志存储约1-5TB
建议方案：
- PoC阶段：先用AWS IoT Core/Azure IoT Hub托管服务，搭配2台4核8GB VM处理业务逻辑，月成本约$500-$1000。
- 正式部署：采用Kubernetes集群（10节点）+ 分布式数据库，初期投入约$10k/月，随规模线性扩展。
最终需通过压力测试验证，例如用JMeter模拟10万并发连接，观察API响应时间是否<500ms。实际部署建议分阶段扩容，避免资源浪费。