事物，数据库系统和数据分布互联网，第一部分
由维基百科定义，物联网是“物理设备，车辆和其他项目的网络，嵌入电子，软件，传感器，执行器和网络连接，使这些对象能够收集和交换数据。”我们可能会采取此定义的充分性问题，但这是讨论的足够出发点。定义不解决的是什么为什么而且，出于本文的目的，如何对象应收集和交换数据。
有IoT的原因，但我认为他们可以蒸馏到一些高层目标：
- 收集和货币化信息
- 推动更高的效率
- 提高我们生活的质量
在互联网上搜索“物联网用例”，我认为您会发现每个搜索结果都适合其中一个或多个这些目标。
如果您要收集数据，您需要收集它某处。这就是数据库系统进来的地方。如果您要交换数据，则需要一种手段，可以在数据生成器和数据消费者之间分发它。这就是数据分发进入的地方。
数据可以在IoT的许多地方收集。有可能收集在边缘设备上像汽车，机车，风力涡轮机或智能家居恒温器。它也可以收集网关设备，这是连接到多个边缘设备的系统，并且可以执行包括数据过滤，聚合，分析或其他处理，安全性等的多数功能。最后，可以在规模的分析中在私有或公共云服务器中收集数据。见图1。
用于在边缘设备上部署的数据库系统具有完全不同的要求。对于一件事，边缘设备通常是资源受限的，例如，使用相对慢的CPU，有限的存储器和/或没有持久存储。这意味着这种目标的数据库系统应该是瘦的，并且当目标缺乏持久存储时，数据库需要完全运行在内存中。瘦是重要的：有一个长的执行路径是慢CPU的Anathema。当目标具有有限的内存和无持久介质时，它会在小型代码大小和高效使用存储空间时提出溢价。
由于边缘设备通常具有资源约束，因此必须记住技术堆栈的每个组件。数据库系统的另一个考虑因素是操作系统的选择。有一个丰富的嵌入式/即时的操作系统这对于资源受限的边缘设备更适合Linux和Windows，它主宰网关和服务器市场。对于边缘设备的创建者来说，它仍然是相对普遍的（太常见的，我将在滚动你自己的“方法并写出一个简单的循环调度程序。可以在嵌入式/实时和本土操作系统中运行的数据库系统不能对可用服务进行假设，例如内存管理和进程间通信。
在频谱的另一端，a云中的数据库系统（再次，我没有区别公共和私有云）的要求非常不同。虽然边缘设备中的数据库系统需要适合设备的约束，但它通常不需要处理大量数据或复杂的分析。然而，在云中，数据量既可以大而快速。换句话说，服务器数据库系统正在从该IOT系统中的所有边缘设备接收数据，即直接或更有可能通过网关接收数据。根据物联网系统的性质，边缘设备和网关可以短时间内产生高量数据。因此，必须设计云数据库系统以及整体系统架构以快速摄取数据。然而，进一步迈出一步，即将到空数据库中摄取数据很容易。将数据快速摄取到数据库中，该数据库为10或100 Tberabytes是完全不同的。云数据库系统必须能够在缩放时维持性能。
缩放有两个方面：垂直和水平。垂直缩放是数据库系统处理单个物理数据库越来越大的能力。水平缩放是数据库系统在多个物理数据库中传播（分发）单个逻辑数据库的能力。弹性可扩展性是增加物理数据库数量的能力（通常被称为碎片）在逻辑数据库中。逻辑和物理数据库的分离是至关重要的：逻辑数据库的概念将客户端应用程序与物理拓扑隔离隔离。换句话说，客户端应用程序不应涉及逻辑数据库是否物理地实现为1,10或20个碎片，以及明天是否为数据库已经缩放了30个碎片。总之，云数据库系统应该能够垂直缩放（处理单个数据库或碎片的大小的增长）和水平（将分片添加到逻辑数据库以维持尺度的性能）。
所有IOT议程网络贡献者负责其帖子的内容和准确性。意见是作者，不一定能够传达物联盟议程的思想。