云服务器
物联网（IoT）项目的服务器和存储系统需求需根据项目规模、数据类型、实时性要求及扩展性等因素综合设计。以下是关键需求和建议：
1. 服务器需求
核心考虑因素：
- 设备连接数：支持高并发连接（如MQTT、HTTP长连接），需评估峰值连接量。
- 数据处理能力：实时处理传感器数据（如边缘计算、流处理）。
- 延迟要求：低延迟场景（如工业控制）需就近部署边缘服务器。
- 协议支持：兼容MQTT、CoAP、HTTP等物联网协议。
典型服务器配置：
- 边缘层（靠近设备）：
- 轻量级服务器（如树莓派、NVIDIA Jetson）或边缘网关。
- 运行边缘计算、数据过滤、协议转换。
- 云端/数据中心：
- 中小规模：虚拟化服务器（如AWS EC2、Azure VM），4-16核CPU，16-64GB内存。
- 大规模：分布式集群（Kubernetes管理），负载均衡+自动扩展。
- 实时处理：搭配流处理框架（如Apache Kafka、Flink）。
2. 存储系统需求
数据类型与存储选择：
- 时序数据（传感器读数）：
- 数据库：时序数据库（TSDB）如InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。
- 优化：高写入吞吐、时间分区、压缩存储。
- 结构化数据（设备元数据、用户信息）：
- 数据库：关系型（PostgreSQL、MySQL）或文档型（MongoDB）。
- 非结构化数据（图片、视频）：
- 存储方案：对象存储（AWS S3、MinIO），支持低成本扩容。
关键指标：
- 写入性能：支持高频传感器数据写入（如每秒数千至百万点）。
- 查询效率：按时间范围、设备ID快速检索。
- 存储周期：冷热数据分层（热数据SSD，冷数据HDD/归档存储）。
3. 其他关键需求
- 安全性：
- 数据传输加密（TLS/DTLS）。
- 设备身份认证（X.509证书、OAuth2）。
- 存储数据加密（如AES-256）。
- 可靠性：
- 高可用架构（多节点集群、异地容灾）。
- 数据备份策略（增量备份+快照）。
- 扩展性：
- 水平扩展能力（如分片存储、无状态服务）。
- 支持动态添加设备/用户。
4. 部署架构示例
- 边缘层：设备→边缘网关（数据预处理）→MQTT Broker（如EMQX）。
- 云端层：
- 流处理：Kafka→Flink/Spark Streaming→实时告警。
- 存储：时序数据→InfluxDB；元数据→PostgreSQL；文件→S3。
- 分析：数据仓库（BigQuery、Snowflake）或大数据平台（Hadoop）。
5. 工具与平台推荐
- 云服务：AWS IoT Core、Azure IoT Hub、阿里云IoT Platform（含托管服务）。
- 开源方案：
- 服务器：Node-RED（轻量级流处理）、EMQX（MQTT Broker）。
- 存储：InfluxDB（时序）、PostgreSQL（关系型）、MinIO（对象存储）。
总结
- 小型项目：单服务器+时序数据库+基础安全措施。
- 中大型项目：分布式架构+边缘计算+分层存储+自动化运维。
- 关键点：根据数据量和延迟需求平衡边缘与云端资源，优先选择时序数据库优化IoT数据场景。