為了幫助選擇物聯網數據庫，技術人員應采取循序漸進的方法，以確保物聯網數據庫滿足其組織的需求。

如何選擇合適的物聯網數據庫

通過以下五個步驟，物聯網技術人員可以減少需要相互集成的數據庫以及遺留系統(tǒng)的數量。

(1)評估數據庫將要存儲和管理的數據類型

物聯網數據類型與用例本身一樣復雜多樣，但它們可以分為幾個類別，其中包括：

?設備元數據。這可能包括設備ID、物理設備的標識符、設備類別或類型、設備制造日期、硬件序列號，以及當前配置或版本。這些數據是相對靜態(tài)的。

?設備狀態(tài)信息。這包括設備的各種相關狀態(tài)，例如打開或關閉或正在記錄。這些數據可以是動態(tài)的。

?遙測數據。設備收集的數據(假設它是傳感器或主要功能是收集數據的設備)通常以流數據的形式到達，這些數據會改變每個單元，并可能被組織成通道。

?令數據。這種數據控制執(zhí)行器或設備采取*作，例如加速。

?運行數據。有關設備本身*作的數據，其中包括CPU使用率、內存使用率或熱量。

許多物聯網入門者都將注意力集中在令和遙測數據上，從而誤導了業(yè)務流程。而這種關注是以管理數據為代價的，管理數據包括設備數據、狀態(tài)數據和*作數據。然而，當應用于數字孿生、物理物聯網環(huán)境的數字鏡像、再現意外故障模式或進行取證時，管理數據關重要。

(2)映射數據流

企業(yè)的物聯網領導者必須確定在何處收集、匯總、分析和轉換不同類型的數據以及如何將數據集成到其他系統(tǒng)中。例如，是否需要豐富數據，以及在什么時候需要捕獲和記錄數據?確保確定數據存儲和復制的區(qū)域。會有規(guī)范的數據存儲嗎?如何規(guī)劃數據歸檔的地點、時間和環(huán)境?

(3)映射數據庫需要滿足功能需求

物聯網技術人員定義了數據和數據流的類型之后，下一步是將數據庫需求映射到功能需求，其中包括：

?數據提取和匯總。從設備收集并匯總數據后，通常會快速處理數據，特別是遙測和令數據。這種類型的數據需要用于遙測的高性能讀取和用于令數據的高性能寫入以及高可靠性和可用性的應用。

?邊緣分析。許多數據流架構都包括相對靠近設備本身的邊緣分析。數據需求包括數據轉換、過濾、充實和其他聚合。邊緣分析數據庫需要高速讀寫功能和極低的延遲，還需要支持分析工具和解決方案的能力。

?核心分析。隨著數據的進一步聚合(可能在基于云計算的核心中)，可能需要進行其他轉換、豐富和分析。核心分析數據庫平臺需要高可用性，它還可能需要分發(fā)并支持流分析。

?管理控制臺需要捕獲和顯示設備數據，其中包括元數據、*作數據和狀態(tài)數據。它應包括可視化和儀表板功能，并且需要毫秒級的延遲。

?商業(yè)分析。來自物聯網網絡的數據通常需要集成到更大的數據湖中，數據科學家可以在其中運行分析和人工智能。物聯網數據庫需要與企業(yè)現有的業(yè)務分析或可靠的數據倉庫和分析相結合。

(4)根據功能需求確定數據庫性能需求

簡而言之，數據庫通常會在性能(讀寫響應時間)和壽(數據必須保留并保持新狀態(tài)的時間)之間進行權衡。另一種方法是觀察速度與規(guī)模。接收和邊緣分析需要*低的延遲和高性能，但通常不需要將大量數據保留很長時間。相比之下，業(yè)務分析數據庫需要將大量數據保留數月、數年或數十年的時間，但不需要毫秒級的響應時間。這種功能上的差異導致需要多個集成的物聯網數據庫，而不是單個數據庫類型。

(5)應用其他業(yè)務需求

性能并不是的要求。其他因素包括提供商如何通過許可費用對服務定價、數據庫的位置、組織使用開放源代碼工具和資源的立場，以及將與物聯網數據庫集成的遺留環(huán)境。