目       录

1.      概述... 2

2.      原有结构(带kafka)... 2

3.      改造后的结构(去掉kafka)... 3

4.      对比... 4


1.   概述

我们主要面向钢铁行业工业互联网公有云和私有去建设,偏向PAAS层和SAAS层应用,框架是支撑这个体系建设。现在我们的公有云的IAAS资源层使用的是第三方云平台,现在有50个左右的站点,1个站点就是一个生产单位,1个站点每天传输到公有云平台的数据大概为300-500MB,1个站点的数据包括:一级PLC及传感器的数据、原燃料的化验数据、模型计算结果数据、产量数据及人工填报的数据,我们大致把这些数据分为两大类:设备数据和业务数据,暂时不包括:经营数据、物流数据、资产数据等。数据的实时性,基本上是现场产生了数据,会秒级检测,立即上传。数据的完整性,设备数据一般用于监测,可以有丢失的情况,业务数据一般用于报表、统计和分析,要求完整性和一致性,不能多数据也不能少数据

上述就是我们的公有云平台的大致情况,下面把我们的原来的结构和改造完成的结构和大家分享一下,大家可以充分讨论。

2.   原有结构(带kafka)

接收到全国站点的数据后:

(1)    把本次传输的数据写入到redis缓存中。

(2)    把本次传输的数据编号存储到mysql数据库,形成待处理的任务。

(3)    把本次传输的数据编号发送给kafka消息列队,负载平衡通知处理端处理本次传输的数据。

(4)    处理端接收到kafka的本次传输的数据编号,从redis取出来数据,进行入库操作,关系数据、文件数据、视频数据、图片数据等。

(5)    本次传输的数据处理完成。

以上描述是接收数据后的整体流程,结构示意,如下图:

3.   改造后的结构(去掉kafka)

接收到全国站点的数据后:

(1)把本次传输的数据写入到redis缓存中。

(2)把本次传输的数据编号存储到mysql数据库,同时指定哪个处理端负责处理数据,形成待处理的任务。

(3)处理端定周期从mysql取得自己负责处理的任务,再从redis取出来数据,进行入库操作,关系数据、文件数据、视频数据、图片数据等。

(4)如果处理端服务异常挂掉,那么接收数据端会重新分配该处理端无法处理的数据处理任务。

(5)本次传输的数据处理完成

以上描述是改造后,接收数据后的整体流程,结构示意,如下图:

4.   对比

(1)    原有结构,实时的效率更高,kafka直接负载分配给处理端。

改造后结构,处理端需要定周期从mysql取得自己的处理任务,有周期耗时时间。

(2)    原有结构,如果一个处理端处理数据事务超时,kafka重新分配分区,会影响所有处理端,造成待处理任务堆积。

改造后结构,如果一个处理端挂掉了,重新分配的时间比较快,并且不影响其他处理端。

(3)    原有结构,处理环节比较多。

改造后结构,少了kafka的环节。

(4)其他网友补充……。


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