大数据、物联网(IoT)、平台架构与设计重构大模型应用
结合大数据、物联网(IoT)、平台架构与设计重构大模型应用,需构建一个数据驱动、实时响应、弹性扩展的智能系统。以下从技术架构、数据流、核心模块设计三个维度展开:
一、整体架构设计
分层架构(基于云-边-端协同):
[物联网设备层] → [边缘计算层] → [大数据平台层] → [AI模型服务层] → [应用层]
- 物联网设备层(Endpoint)
设备类型:传感器、摄像头、工业控制器等
数据采集:
时序数据(温度/压力/振动等)
多媒体流(视频/音频)
结构化日志(设备状态)
协议支持:MQTT/CoAP(轻量级)、Modbus(工业协议)、HTTP/2(高清视频) - 边缘计算层(Edge)
功能定位:
本地化预处理:数据清洗、异常检测、特征提取
实时响应:基于轻量级模型(如TinyML)的边缘推理
流量削峰:缓存突发数据,平滑传输至云端
技术选型:
边缘网关:AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge
硬件加速:NVIDIA Jetson、Google Coral TPU - 大数据平台层(Cloud)
数据湖:
存储:对象存储(如S3、MinIO) + 分布式文件系统(HDFS)
格式:Parquet/ORC(列
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