在设计IoT数据库时,企业有很多选择,但技术人员需要评估不同的IoT数据库架构,以决定最适合企业的选项,例如静态数据库、流数据库、时间序列以及SQL与NoSQL。
正确的IoT数据库取决于IoT项目的要求。为了选择最适合的数据库,在选择数据库架构时,首先考虑IoT的关键特征。IoT技术专家必须确定要存储和管理的数据类型;数据流;分析、管理和安全的功能要求;以及性能和业务要求。
在确定企业的要求后,IT管理员必须评估IoT数据库架构,以及它们如何满足或影响IoT数据需求。
了解静态和流式IoT数据库架构
首先了解静态数据库和流数据库之间的根本区别。
静态数据库。也称为批处理数据库,这些数据库在数据静止时管理数据。用户需要访问的这些数据是作为数据库管理系统(DBMS)管理的存储数据。用户从DBMS进行查询并接收响应,DBMS通常使用SQL,但并非总是使用SQL。
流数据库。相反,流数据库处理动态数据。数据不断通过数据库传输,并有一系列连续的查询,通常使用特定于流式数据库的语言。流数据库的输出可以存储在其他地方,例如在云中,并使用标准查询机制进行访问。
流数据库通常是分布式,用于管理大量数据的规模和负载要求。现在有一系列商业、专有和开源的流数据库可用,包括Amazon Kinesis、Apache Kafka、Azure Stream Analytics和Google Cloud Dataflow等知名平台。同时也有新的初创公司,包括Materialize。
这些平台可能是“纯”流数据库,针对实时决策和近瞬时延迟进行优化,但更多时候,它们是包含流式和静态组件的统一数据库。静态组件受益于基于标准查询技术和模式。因此,这些统一数据库既支持流数据库的实时功能,也支持静态数据库的查询过程和架构的灵活性。
对于IoT来说,大多数应用程序的最佳数据库是统一数据库。出于这个原因,大多数流行的供应商数据库都包括这两种类型的数据库。
探索更多数据库架构
在很多方面,时间序列数据库基于与流数据库相同的技术,但其开发的重点略有不同。时间序列数据库更具策略性。它们通常涉及在NoSQL数据库上植入特定的索引技术,以实现高性能事件处理。InfluxData、Grafana和Prometheus等供应商提供时间序列数据库,亚马逊、谷歌、IBM和微软等大型公司也提供时间序列数据库。
流数据库更加全面,能够实现更广泛的数据分析组合,例如机器学习或窗口化。
SQL还是NoSQL?
SQL数据库是关系数据库,具有静态模式,描述信息如何构成。这使得它们非常容易管理。然而,它们会遇到有效扩展的问题。NoSQL数据库是非关系数据库,没有模式,并且具有高度可扩展,比SQL数据库性能更好。
有些技术专业人士可能认为NoSQL数据库是显而易见的选择,因为可扩展性对很多IoT用途至关重要。但可扩展性和性能只是技术人员在选择数据库时需要考虑的两个因素。在很多场景中,关键因素是易于集成到现有系统中,在这种情况下,SQL更合适。很多IoT工具和系统都使用SQL;在基于旧消息协议或工业自动化平台的工业环境中尤其如此。
创建和管理模式的能力也是加分项。尽管技术专家可能会发现模式开发受到限制,但信息必须得到整理。在非架构环境中整理数据时,提前开发模式可以节省大量精力。
在考虑在SQL和NoSQL之间进行选择时,企业也会发现整合静态和流式数据库具有挑战性。从理论上讲,静态或流式数据库可以是SQL或NoSQL。而在实践中,数据库被专门设置为其中一个或另一个。对特定统一数据库感兴趣的IoT技术人员可能会发现他们的SQL与NoSQL决策是由数据库设计驱动。
企业是否应该选择SQL或NoSQL数据库取决于更广泛的功能和技术要求,特别是可扩展性、性能和集成到遗留系统的需要。
保护IoT数据库
最后但并非最不重要的是数据库安全问题。虽然它不是数据库架构的关键组成部分,但了解IoT数据库的安全能力和特性,对于预防安全漏洞至关重要。
例如,在2025年2月,VpnMentor网络安全研究员Jeremiah Fowler发现,IoT植物生长灯制造商Mars Hydro公司遭受数据泄露,该公司的1.17 TB数据库没有得到保护,其中包含约27亿条记录。其中泄露的数据包括与该公司连接的农业设备相关的Wi-Fi登录凭证和操作系统信息。
因此,不仅要保护运营安全(例如,确保数据库密码已设置并明确定义权限),而且要确认数据在哪里以及在什么情况下被加密。它是在动态中加密还是在静止中加密?
最后,企业应该确认IoT设备是如何认证的,以确保数据库不会无意中安装恶意软件。
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