物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式有哪些？您好，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的主流存儲(chǔ)方式有私有云、混合云、云托管和原生云。讓我們分析一下這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)，看看如何保護(hù)您的數(shù)據(jù)安全。物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)巨大，其存儲(chǔ)方式有哪些？目前物聯(lián)網(wǎng)的

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式有哪些？

您好，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的主流存儲(chǔ)方式有私有云、混合云、云托管和原生云。讓我們分析一下這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)，看看如何保護(hù)您的數(shù)據(jù)安全。

物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)巨大，其存儲(chǔ)方式有哪些？

目前物聯(lián)網(wǎng)的存儲(chǔ)方式有幾種：

1本地存儲(chǔ)，通過(guò)在設(shè)備內(nèi)部添加閃存，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地或本地網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中，以便隨時(shí)存儲(chǔ)和調(diào)用數(shù)據(jù)。

2私有云存儲(chǔ)，企業(yè)或組織通過(guò)假設(shè)私有云隨時(shí)查詢和調(diào)用，將物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中的所有數(shù)據(jù)聚合到私有云。

3公共云，將匯聚節(jié)點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)上傳到公共云，一方面便于隨時(shí)管理和訪問(wèn)，另一方面配合城市云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)。

物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)---時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)？

海豚DB由智宇科技制造（www.dolphindb.cn)自主開(kāi)發(fā)了新一代高性能分布式時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，它集成了強(qiáng)大的編程語(yǔ)言和大容量高速流數(shù)據(jù)系統(tǒng)。具有一站式大數(shù)據(jù)解決方案、輕量級(jí)跨平臺(tái)部署、安全可控、性能優(yōu)異、綜合使用成本低等特點(diǎn)，特別適合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)一般使用大量的設(shè)備，以高頻率采集多維數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量極大。目前，制造業(yè)使用的MES系統(tǒng)大多仍采用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，只能保存短期的過(guò)程數(shù)據(jù)，而不能保存大量的高精度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的局限性使得企業(yè)很難發(fā)掘歷史數(shù)據(jù)的價(jià)值。

Dolphin DB采用列存儲(chǔ)，支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮，支持納秒精度時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理。單表支持百萬(wàn)級(jí)分區(qū)，通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)可以擴(kuò)展集群的存儲(chǔ)容量和計(jì)算能力。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（Oracle、sqlserver）可以支持?jǐn)?shù)億個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而dolphindb可以支持?jǐn)?shù)億個(gè)甚至更多的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。智能制造企業(yè)不必丟棄大量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而且可以保存10年以上的高精度原始數(shù)據(jù)。Dolphin DB cluster支持多拷貝分布式存儲(chǔ)和分布式事務(wù)，保證了數(shù)據(jù)的高可用性和強(qiáng)一致性。企業(yè)可以利用長(zhǎng)期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，如設(shè)備的預(yù)測(cè)性維修、工藝流程的改進(jìn)、產(chǎn)品質(zhì)量的提高、制造計(jì)劃的優(yōu)化等。

以dolphin DB存儲(chǔ)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為例，請(qǐng)參考dolphin dB在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用（https://zhianlan.zhihu.com/p/43782788)dolphin dB在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的快速應(yīng)用：?jiǎn)闻_(tái)服務(wù)器每秒寫索引5600w（https://zhianlan.zhihu.com/p/53010432)作為一名it從業(yè)者和教育工作者，我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)是發(fā)展空間大的專業(yè)。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5g通信的帶動(dòng)下，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也將釋放出大量的人才需求，因此目前選擇這兩個(gè)專業(yè)也將有廣闊的就業(yè)前景。

物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)兩個(gè)專業(yè)沒(méi)有好壞之分。學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)或大數(shù)據(jù)需要從自身的能力特點(diǎn)、知識(shí)結(jié)構(gòu)和興趣愛(ài)好中進(jìn)行選擇。從知識(shí)架構(gòu)的角度看，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)都是典型的交叉學(xué)科。物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)體系涉及設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用和安全六個(gè)部分，大數(shù)據(jù)涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

雖然物聯(lián)網(wǎng)不是一個(gè)新的專業(yè)，但是目前物聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了很大的變化。作為大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的重要應(yīng)用場(chǎng)景，物聯(lián)網(wǎng)逐漸增加了對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)知識(shí)的解釋。從總體發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)與人工智能之間還有很多結(jié)合點(diǎn)，因此選擇物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的學(xué)生要想獲得更強(qiáng)的崗位競(jìng)爭(zhēng)力，就應(yīng)該重視人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)。

與物聯(lián)網(wǎng)相比，大數(shù)據(jù)專業(yè)平時(shí)更注重?cái)?shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，畢業(yè)生的工作大多集中在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)運(yùn)維等領(lǐng)域。因此，大數(shù)據(jù)專業(yè)更注重“軟件開(kāi)發(fā)”，而物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)更注重軟硬件的結(jié)合。

事實(shí)上，在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)（包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)）時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的就業(yè)優(yōu)勢(shì)并未得到充分體現(xiàn)，但在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的就業(yè)前景仍值得期待。

物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)哪個(gè)專業(yè)好？

Aiot（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）=AI（人工智能）物聯(lián)網(wǎng)。Aiot融合了人工智能技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)生成和采集海量數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在云端和邊緣，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物的數(shù)字化和智能化連接。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能追求的是智能生態(tài)系統(tǒng)。除了技術(shù)的不斷創(chuàng)新，技術(shù)的落地和應(yīng)用更為重要，它是物聯(lián)網(wǎng)和人工智能領(lǐng)域的核心問(wèn)題。