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斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网烟雾探测监控系统报价

在当今计算机领域，数据即价值是非常受重视的。不管有多少数据都被归结为大数据，数据分析越来越热，资本也开始向贴上大数据标签的公司趋之若鹜。这些数据就像流动的数i字货币一样被反复评估、---。

随着物联网在工业上的应用和普及，其庞大的规模和庞大的数据产生量将给现有的云技术架构、数据处理方式带来超出---的压力和挑战。

在这种复杂的数据面前，人们对“数据就是价值”的理解会被“有价值的数据”---。

设备正在以前所未i有的方式连接人类，包括远程工作、学习、流视频和游戏内容等。另外，在一些案例中，看医生的个人服务已经被远程医i疗所取代， forrester预测，今年病i人将接受超过十亿的虚拟治i疗。

另外，网上购物的突然兴起也会影响供应链。今天，这些相互联系的东西正在帮助人们使用它们，但在未来，越来越多的自动化系统和物联网设备将出现在工厂和服务领域，如非接触式交付，机器人或机器可以在没有人工的情况下完成所有的工作。

但是并非所有的变化。当这些物联网用例成为主流时， it架构师如何设计支持它们的基本存储呢？

静态资料和动态资料

就数据的变化而言，物联网数据可分为静态数据和动态数据，静态数据以标签类为主，地址类数据， rfid生成的数据多为静态数据，静态数据以结构型、关系型数据库为主；动态数据以时间序列的数据为主，物联网动态数据的特点是每个数据都与时间有一一对应关系，而且这种关系在数据处理中---重要，而时间序列数据库通常存储这些数据。

传感器越多，控制设备越多，静态数据越多；动态数据不仅越多，传感器越多，动态数据越多，动态数据越多。

自动与供应链弹性

想一想供应链中配送和履约的数据需求：由于流行病对运输条件和配送中心的影响，配送中心已经遭到了-的破坏。在covid-19之前，典型的请求会被发送到中央数据中心，在那里，请求被分发到离用户很近的zui大中心，这些中心中的大多数库存都是库存。所以，两天的交货期早已成为业界所确立的标准。

但当地的收容所、食品杂货、电子产品等需求剧增，甚至使事情变得复杂。-分发是因为有大量的请求。但这并非导致交货时间延长的技术，而是人类无法跟上步伐的人为因素。---是在“zui后一公里”，供应链中的系统---依赖人来完成订单。

在数据处理过程中，数据的时效性是指数据在处理过程中的产生时间，它是由系统的运行部署来决定的。资料可使用多次，或可在使用一次之后清除资料。从整体上看，是远程数据部署还是边缘数据部署影响数据的时效性，通常是边缘数据部署时间短，远程数据部署时间长。边界部署所需的数据通常具有及时性，但边界存储空间较小，计算能力较差，因此无法长期保存；远程数据通常用于显示历史数据，进行计算分析，同时具有云端空间和计算的可扩展性，因此数据的时效性较高。

实时性也是数据时效性的一部分，实时性与数据的放置位置、数据的重要性及传输方式有关。

通过 ar和 vr，远程学习可以创造出沉浸式的学习体验。网上学习是课堂教学的标准化延伸。学校可以与 it部门合作，为学生创建一套“技术套件”，其中包括便携式笔记本电脑、网络设备和桌面数据存储解决方案。

一般架构不再适用

很多企业仍然使用通用架构来管理 iot数据。但多数时候，通用计算架构不能完全满足 iot工作负载要求。这种方法不能满足 iot应用程序对可访问性、容量、---性和可伸缩性的要求，因为一般的商业架构都没有考虑 iot系统可能面临的各种因素。