云服务器
针对千万级IoT平台的服务器配置，需综合考虑高并发连接、低延迟、数据持久化、扩展性和安全性。以下是一个分层的配置方案建议，适用于处理海量设备连接和数据处理：
1. 负载均衡层（LB）
- 硬件：高性能物理服务器或专用负载均衡设备（如F5）
- CPU：16核+（Intel Xeon Gold 或 AMD EPYC）
- 内存：32GB+ DDR4
- 网卡：10Gbps+ 多网卡（支持Bonding）
- 软件：Nginx/HAProxy + LVS，或云服务（如AWS ALB）
- 关键功能：
- TLS/SSL卸载
- 连接数限流
- DDoS防护（如集成Cloudflare）
2. 连接层（MQTT Broker/网关）
- 方案选择：
- 自建集群（如EMQX、HiveMQ）：
- 每节点配置：
- CPU：32核+（高频CPU，如Intel Xeon Platinum）
- 内存：64GB+（MQTT连接需大量内存维护会话）
- 存储：NVMe SSD（1TB+，用于持久化消息队列）
- 网络：25Gbps+（避免网卡瓶颈）
- 集群规模：至少3-5节点（横向扩展）
- 托管服务：AWS IoT Core/Aliyun IoT Platform（省去运维成本）
3. 数据处理层（流处理/规则引擎）
- 实时处理：
- 服务器配置：
- CPU：16核+/节点
- 内存：32GB+/节点
- GPU：可选（用于AI推理场景）
- 技术栈：
- 流处理：Apache Kafka + Flink/Spark Streaming
- 规则引擎：Node-RED或自研微服务
- 批处理：
- Hadoop/Spark集群（根据数据量动态扩展）
4. 数据存储层
- 时序数据库（TSDB）：
- 推荐：InfluxDB Cluster/TDengine/TimescaleDB
- 配置：
- 存储节点：每节点1TB+ NVMe SSD（RAID 10）
- 内存：64GB+（缓存时间序列数据）
- 集群化部署（3节点起步）
- 关系型数据库：
- PostgreSQL（分库分表）或 AWS Aurora
- 冷数据：对象存储（如S3/MinIO）
5. 微服务/业务层
- 容器化部署（Kubernetes集群）：
- Worker节点配置：
- CPU：16核+/节点
- 内存：32GB+/节点
- 数量：根据业务微服务数量动态扩展
- 服务网格：Istio（管理服务间通信）
6. 监控与运维
- 基础设施监控：Prometheus + Grafana（需独立服务器）
- 日志管理：ELK Stack（Elasticsearch集群需高IOPS存储）
- APM：SkyWalking/Dynatrace
7. 网络与安全
- 带宽估算：
- 假设每设备日均1MB数据：1000万设备 ≈ 10TB/天
- 入口带宽：≥10Gbps（多线路BGP）
- 安全：
- 硬件防火墙（如Palo Alto）
- 双向证书认证（MQTT over TLS）
- 私有协议/加密隧道（避免明文传输）
8. 容灾与高可用
- 多可用区部署：至少2个数据中心（Active-Active）
- 数据备份：每日增量备份 + S3跨区域复制
- 故障转移：VIP漂移 + Kubernetes集群自愈
成本优化建议
- 混合云架构：核心连接层自建，弹性业务用云服务（如AWS Lambda）。
- 边缘计算：部分数据处理下沉至边缘网关（减少云端负载）。
- 硬件压缩：使用支持TLS提速的网卡（如Intel QAT）。
典型架构图
[设备] → [LB] → [MQTT集群] → [Kafka] → [Flink] → [TSDB]
↓
[K8s微服务] → [PostgreSQL]厂商参考
- 服务器：Dell PowerEdge R750/HPE ProLiant DL380
- 网络：Cisco Nexus 9000系列
- 云服务：AWS IoT/Azure IoT Hub（适合快速启动）
需要根据实际业务场景（如消息频率、数据包大小）进一步调整配置。建议初期采用云服务验证架构，再逐步迁移至混合云。