传感器数据流·架构与优化

30章 · 实战体系

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01 传感器数据流概述
  • 物联网数据洪流
  • 定义与特征
  • 典型应用场景
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02 数据流架构基础
  • 设计原则
  • 分层架构模型
  • 数据流生命周期
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03 数据采集层设计
  • 传感器选型/接口
  • 采集网关架构
  • 边缘采集策略
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04 数据预处理技术
  • 数据清洗
  • 格式化/标准化
  • 时间戳对齐
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05 数据传输协议
  • MQTT详解
  • CoAP对比
  • HTTP2/gRPC
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06 消息队列选型
  • Kafka核心
  • RabbitMQ vs Kafka
  • 持久化/可靠性
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07 流处理引擎
  • Flink基础
  • 时间语义/Watermark
  • 状态管理/容错
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08 实时计算框架
  • Spark Streaming
  • Storm/Flink对比
  • CEP复杂事件
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09 数据存储方案
  • 时序数据库选型
  • 分片/分区策略
  • 冷热数据分离
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10 数据湖与数据仓库
  • Delta Lake/Iceberg
  • Lambda/Kappa
  • 流批一体
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11 性能指标与监控
  • 延迟/吞吐量
  • Prometheus+Grafana
  • 自定义监控
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12 性能瓶颈分析
  • CPU密集型优化
  • 内存/GC调优
  • I/O异步化
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13 数据序列化优化
  • Protobuf/Avro/Thrift
  • Schema Registry
  • 压缩算法
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14 网络传输优化
  • TCP参数调优
  • QUIC协议
  • 带宽控制
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15 缓存策略设计
  • 多级缓存架构
  • Redis应用
  • 穿透/击穿/雪崩
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16 背压机制
  • 背压原理
  • Flink背压实现
  • 自定义策略
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17 数据一致性保证
  • Exactly-Once
  • 分布式事务Saga
  • 幂等性设计
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18 容错与高可用
  • 副本/Leader选举
  • 故障检测恢复
  • 异地多活
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19 安全与权限控制
  • TLS/SSL加密
  • JWT/OAuth2
  • 数据脱敏审计
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20 大规模集群部署
  • K8s编排IoT
  • 自动扩缩容
  • 资源配额管理
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21 数据治理与元数据
  • 数据血缘追踪
  • 数据质量监控
  • Apache Atlas
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22 边缘计算架构
  • 边缘节点设计
  • 云边协同
  • 边缘AI推理
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23 AI与数据流结合
  • 异常检测算法
  • 预测性维护
  • 实时特征工程
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24 成本优化
  • 分层存储
  • 计算弹性伸缩
  • 数据生命周期
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25 测试与压测
  • 单元/集成测试
  • JMeter/Locust
  • 混沌工程
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26 日志与链路追踪
  • ELK/EFK
  • OpenTelemetry
  • SLO/SLI/SLA
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27 版本管理与CI/CD
  • 作业版本控制
  • CI/CD流水线
  • 蓝绿/金丝雀
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28 案例实战
  • 智能工厂
  • 车联网实时处理
  • 智慧城市环境
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29 前沿趋势
  • Serverless数据流
  • eBPF监控
  • WebAssembly边缘
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30 课程总结与展望
  • 架构设计心法
  • 常见误区复盘
  • 学习路径推荐
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