物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲方式有哪些？您好，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的主流存儲方式有私有云、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，看看如何保護您的數(shù)據(jù)安全。物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點數(shù)據(jù)巨大，其存儲方式有哪些？目前物聯(lián)網(wǎng)的

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲方式有哪些？

您好，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的主流存儲方式有私有云、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，看看如何保護您的數(shù)據(jù)安全。

物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點數(shù)據(jù)巨大，其存儲方式有哪些？

目前物聯(lián)網(wǎng)的存儲方式有幾種：

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

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

3公共云，將匯聚節(jié)點的所有數(shù)據(jù)上傳到公共云，一方面便于隨時管理和訪問，另一方面配合城市云平臺實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。

物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)如何存儲---時序數(shù)據(jù)庫？

海豚DB由智宇科技制造（www.dolphindb.cn)自主開發(fā)了新一代高性能分布式時態(tài)數(shù)據(jù)庫，它集成了強大的編程語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、輕量級跨平臺部署、安全可控、性能優(yōu)異、綜合使用成本低等特點，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，只能保存短期的過程數(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)的價值。

Dolphin DB采用列存儲，支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮，支持納秒精度時間序列數(shù)據(jù)處理。單表支持百萬級分區(qū)，通過增加節(jié)點可以擴展集群的存儲容量和計算能力。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫（Oracle、sqlserver）可以支持?jǐn)?shù)億個時間序列數(shù)據(jù)，而dolphindb可以支持?jǐn)?shù)億個甚至更多的時間序列數(shù)據(jù)。智能制造企業(yè)不必丟棄大量的時間序列數(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和分布式事務(wù)，保證了數(shù)據(jù)的高可用性和強一致性。企業(yè)可以利用長期的歷史數(shù)據(jù)進行深層次的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，如設(shè)備的預(yù)測性維修、工藝流程的改進、產(chǎn)品質(zhì)量的提高、制造計劃的優(yōu)化等。

以dolphin DB存儲物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為例，請參考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：單臺服務(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，我來回答這個問題。

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)兩個專業(yè)沒有好壞之分。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、知識結(jié)構(gòu)和興趣愛好中進行選擇。從知識架構(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)知識體系涉及設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用和安全六個部分，大數(shù)據(jù)涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

雖然物聯(lián)網(wǎng)不是一個新的專業(yè)，但是目前物聯(lián)網(wǎng)的知識結(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)用場景，物聯(lián)網(wǎng)逐漸增加了對大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)知識的解釋。從總體發(fā)展趨勢來看，物聯(lián)網(wǎng)與人工智能之間還有很多結(jié)合點，因此選擇物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的學(xué)生要想獲得更強的崗位競爭力，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)平時更注重數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的學(xué)習(xí)，畢業(yè)生的工作大多集中在大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)運維等領(lǐng)域。因此，大數(shù)據(jù)專業(yè)更注重“軟件開發(fā)”，而物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)更注重軟硬件的結(jié)合。

事實上，在消費互聯(lián)網(wǎng)（包括移動互聯(lián)網(wǎng)）時代，物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的就業(yè)優(yōu)勢并未得到充分體現(xiàn)，但在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，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)，通過物聯(lián)網(wǎng)生成和采集海量數(shù)據(jù)，存儲在云端和邊緣，通過大數(shù)據(jù)分析和更高形式的人工智能，實現(xiàn)萬物的數(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)域的核心問題。