سیستم های مدیریت داده های IoT باید حجم زیادی از داده های تولید شده توسط دستگاه های متصل را کنترل کنند. مقیاس پذیری برای اطمینان از این که این سیستم ها می توانند بدون مسائل عملکردی به طور موثر رشد کنند، ضروری است.این مقاله روش های عملی برای دستیابی به مقیاس پذیری در مدیریت داده های IoT را بررسی می کند.

افقی مقیاس

مقیاس افقی شامل اضافه کردن سرورها یا گره های بیشتر برای توزیع حجم کاری است که این رویکرد به سیستم ها اجازه می دهد تا حجم داده ها و اتصالات دستگاه را کنترل کنند. پلتفرم های Cloud اغلب از ویژگی های خودکار سازی پشتیبانی می کنند که به طور خودکار منابع را بر اساس تقاضا تنظیم می کنند.

داده های پارتیشن بندی

تقسیم داده ها به بخش های کوچکتر و قابل مدیریت تقسیم می شود. تکنیک هایی مانند توزیع داده ها در چندین پایگاه داده یا واحدهای ذخیره سازی.این عملکرد پرس و جو را بهبود می بخشد و تنگناها را کاهش می دهد و سیستم را قادر می سازد تا داده ها را به طور موثر پردازش کند.

Data Compression و Filtering

پیاده سازی داده ها باعث کاهش الزامات ذخیره سازی و استفاده از پهنای باند می شود، مانند فیلترینگ لبه، پردازش داده ها به منبع، انتقال تنها اطلاعات مربوطه.

استفاده از راه حل های ذخیره سازی داده های مقیاس پذیر

انتخاب راه حل های ذخیره سازی مقیاس پذیر مانند پایگاه داده های NoSQL یا سرویس های ذخیره سازی ابری از رشد پشتیبانی می کند، این سیستم ها برای رسیدگی به بارهای نوشتن / خواندن بالا طراحی شده اند و می توانند به صورت یکپارچه به عنوان افزایش حجم داده گسترش یابند.