說起軟件架構總是一個很經典的話題，軟件行業(yè)發(fā)展了很多年，從最早說的C/S，B/S，到IOC，AOP，設計模式這些概念，再到最近幾年的大數據，CAP理論，微服務化，容器化?？梢哉f近十多年來，隨著軟件行業(yè)，尤其是互聯網行業(yè)的發(fā)展，軟件架構在變得越來越復雜，從單機軟件架構，逐漸發(fā)展到了一個大規(guī)模分布式的架構，整個過程可以說是非常的精彩。
今天，軟件行業(yè)最火的三個概念毫無疑問是物聯網、AI和區(qū)塊鏈。相比互聯網行業(yè)，這三個行業(yè)的發(fā)展起步較晚，因此軟件架構思想相對還不是那么成熟，也正因為此，給了從業(yè)技術人員一次探索和創(chuàng)造新技術的機會。我3年前有幸加入G7，隨著公司的快速發(fā)展也一起建設了G7的物聯網平臺架構體系，一路走來心得體會不少，借此也做一次梳理。
物聯網技術和互聯網技術有什么不同？
百度百科對于物聯網的詞條里有一段話，說的比較精煉，我在此引用下：「物聯網是指通過各種信息傳感設備，實時采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息，與互聯網結合形成的一個巨大網絡。其目的是實現物與物、物與人，所有的物品與網絡的連接，方便識別、管理和控制。」
可以看出，物聯網的主要場景是對通過各種傳感器對物體進行監(jiān)控，識別和控制。在物聯網之前，技術發(fā)展最成熟的無疑是互聯網，我自己也是從互聯網行業(yè)出來的，因此在對物聯網技術的探索過程中，少不了和互聯網的技術去做比較，在我看來，由于業(yè)務場景的不同，二者的技術關注點還是不太一樣的。
首先，傳統互聯網面對的是人，而物聯網面對的是物。這是本質的不同，人有人的特點，比如人的時間大多數是在看（獲取數據），而不是在寫（創(chuàng)造數據），這就決定了傳統互聯網是一個相對讀多寫少的場景。此外人白天得上班，晚上得睡覺，這就決定了互聯網的流量波動會出現明顯的周期特征。
而物聯網呢，我們要做的是對物體的監(jiān)控和控制，那么對這個物體的當前狀態(tài)，變化情況，都要變成數據傳輸到服務器，相比之下，人去看這些數據倒成了一個低頻行為。與此同時，這些物體產生的每個數據都和物體本身所在的時間和空間緊密相關，所以我們稱這些數據具備明顯的時空屬性。
其次，相比傳統互聯網，物聯網開發(fā)是一個更長鏈條的協作過程。做一個傳統互聯網軟件，我們通常是先基于業(yè)務設計數據庫結構，然后開發(fā)對數據庫操作的代碼和界面，整個過程是很容易在一個小團隊里閉環(huán)的。而做一個物聯網平臺，需要從設備研發(fā)做起，通過各種傳感器來將周邊的現實狀態(tài)轉化為數據，再通過網絡將數據傳輸到平臺，平臺再這些數據進行加工處理，變成業(yè)務所需要的結構化數據，最終再來開發(fā)對這些數據的展示，或者我們要操作一個現實中的物體，也是要完成從界面到平臺到設備，最后再到控制系統的協作過程。
物聯網技術都包含什么東西？
之前畫的一個物聯網技術體系的簡圖，從下往上有5個層次，分別是感知層、接入層、數據層、業(yè)務層和展現層，我下面簡單說下這5層分別需要什么能力。
感知層
感知層能力就是硬件能力，是物聯網最基礎的一層，是真正在創(chuàng)造原始數據的層面。如果沒有好的原始數據，意味著我們的數據基礎是不可靠的。在一個不牢靠的基礎上，進行的業(yè)務應用和數據分析也是不可靠的。因此，如何保證穩(wěn)定準確的數據感知和上報，是這一層的重中之重。這其實是一個挺多維度的問題，包括采用的感知方案是否合理，安裝實施工藝是否簡易，信號接收是否穩(wěn)定，功耗情況是否合理等。硬件本身，從芯片選擇到主板設計，每一個領域都需要精雕細琢。同時，硬件之上的軟件設計，如何快速，穩(wěn)定的在一個相對局限的資源里進行計算，進行數據的過濾，都是需要考慮的事情。
接入層
接入層能力是架構和適配能力，關注的重點首先是可用性。接入層要連接大量的設備，這些設備每時每刻都在上報數據，而且如前文談到的，設備是不會休息的，因此這種場景是24小時高強度的寫入。這就對接入層的穩(wěn)定性提出很大的挑戰(zhàn)，需要通過很好的架構和實現，去支撐這種海量的數據上傳場景。
另一個需要關注的重點是適配能力。我們會接入很多不同種類的設備，很多設備的功能是類似的。這個適配就要分為兩個問題去看：一個問題是如何快速的適配這些設備的協議，讓設備進入我們的平臺；另一個問題是，要如何把不同的設備協議，基于業(yè)務轉換成標準的數據結構，為后面的分析和挖掘工作打好數據基礎。
數據層
如果說感知層和接入層是在創(chuàng)造標準化的數據，那么到這一層的重點，就變成了要存儲和應用這些數據。因此我們首先要考慮，如何存儲如此海量而且在不斷增加的數據量。我們的存儲架構要考慮可擴展性，數據安全性，數據的易用性，以及存儲這些數據的成本。同時，我們如何對海量數據進行計算，是一個典型的大數據問題。因此我們需要通過大數據架構來支撐這些計算。對數據的分析，如果要變成對未來的預言和決策，機器學習算法也是必不可少的。換句話說，數據層是物聯網公司的技術核心層。這一層的技術積累深度，決定了我們能夠把數據價值發(fā)揮出多少。
業(yè)務層
業(yè)務層的主要工作是考慮如何利用數據和算法，解決具體的業(yè)務問題。業(yè)務層和數據層應該是一個相互驅動的關系。業(yè)務會基于用戶的需求，對數據層的技術提出更高的要求。技術也需要不斷提升，反向為業(yè)務去提供更好的架構基礎、算法能力。因此，單純的技術驅動和產品驅動都是不夠的，只有技術和產品相結合才能發(fā)揮最大的價值。
如果從技術層面看，業(yè)務層面對的技術壓力是來自于直接的用戶訪問。因此，傳統互聯網公司的微服務化，緩存策略，消息訂閱等技術在這一層是很適用的。同時，物聯網的業(yè)務還是很有自身的特點：比如會有大量的實時計算需求，去快速的給客戶反映當前的情況。我們生成的各種事件報警，都離不開要設計實時流式處理的算法，需要不斷對一段時間的數據進行統計，也是一大特點。物聯網的數據有明顯的時間序列性和位置相關性。因此，基于這兩個特點的業(yè)務會特別多，都需要用專門的技術方案來支持。
展現層
展現層就是用戶界面。在G7這一層會更加偏重于數據的展現?；氐絼偛耪f到的物聯網數據兩大特性：時間序列性和位置相關性。實際上這兩個特性在從數據層開始，再到業(yè)務層和展現層，都在影響著我們的設計。因此，展現層需要去考慮：如何針對兩個特點去進行數據UI組件的設計。另外，物聯網中有很多大數據分析，對大數據的直觀展現，也是展現層需要考慮的問題。
如何支持業(yè)務快速創(chuàng)新
如上文所說，物聯網領域的技術開發(fā)是一個長鏈條，高復雜度的過程，而G7又是一家不斷的在進行業(yè)務創(chuàng)新的公司，如何通過良好的架構設計來支持快速的業(yè)務創(chuàng)新，是我們必須要去深入思考的問題。
我們也在這個問題上經過一段時間的探索，并得到了兩個基本認知：
小團隊自包含是支持快速創(chuàng)新的唯一保證
需要通過一個強大的平臺來提供小團隊自包含所需要的各項能力
第一點很容易理解，無論有多好的過程管理，跨團隊協作也比不上一只自包含的團隊，我們需要思考的是如何讓這個團隊真正的能做到自包含，需要為這個小團隊提供什么能力來提高他們的速度。
我們給出的答案是IoT PaaS平臺和IoT業(yè)務中臺，下面分別解釋一下這兩個平臺的作用。
IoT PaaS
PaaS不是新的概念，但基于IoT的PaaS應該如何打造，我們認為IoT的PaaS應該具備5個能力：
設備接入能力：通過可自動伸縮的容器化技術，提供統一的的連接管理和監(jiān)控能力，僅僅把協議解析的核心代碼部分暴露出來給到業(yè)務方自行開發(fā)。
數據獲取能力：通過一個統一的消息隊列來讓業(yè)務方能夠自行獲取數據，業(yè)務可按照自己需要的方式來進行處理。
數據存儲能力：提供統一的數據庫存儲方案，集中為業(yè)務解決物聯網的海量時序數據存儲問題。
實時計算能力：提供統一的流式計算平臺，讓業(yè)務方可以在此之上自行進行實時計算，不用考慮資源問題。
離線計算能力：提供統一的離線計算平臺，使大數據處理和任務調度也變得容易。
為此，我們提供了5個平臺來提供上面所說的5個能力，分別是Eacoon, GMQ, CubeDB , GLink和GStove。
所有平臺提供統一的運維保障，而業(yè)務可以基于這一套平臺實現從接入到處理到存儲的一站式處理，真正實現小團隊自包含。
IoT業(yè)務中臺
上一節(jié)中的IoT PaaS體系實現了創(chuàng)新業(yè)務的自包含開發(fā)，但與此同時，我們還要去抽取這些業(yè)務的共性部分，進一步簡化業(yè)務開發(fā)的工作量，IoT業(yè)務中臺因此應運而生。
IoT業(yè)務中臺是對IoT業(yè)務的高度抽象，從抽象程度的由低到高包含三層即：設備抽象，車輛抽象和物流業(yè)務抽象。
設備抽象：目的是把遠程的設備變成在平臺上的一個設備實體，可以簡單的對其進行操控和數據的獲取。
車輛抽象：在這個層面上我們開始忽略設備本身，設備只是去獲取車輛數據的方式，通過這個抽象我們能夠以車輛的維度來控制和獲取數據，而無需關心上面裝了什么設備。
物流業(yè)務抽象：在這個層面上我們通過對車上數據的理解，把其轉換成物流業(yè)務的維度，包括當前站點，任務狀態(tài)，司機狀態(tài)，道路偏離等。
因此，G7的IOT業(yè)務中臺，就是要把這幾層抽象不斷的完善，做到極致，通過這幾個層面的抽象，也能夠使得業(yè)務在開發(fā)的時候，能夠很多的現有的抽象可以使用，而不需要從頭做起，從而極大的提高業(yè)務開發(fā)的效率。
總結:
本文總體介紹了物聯網平臺的技術特點，也簡單闡述了一個成熟的物聯網架構的基本思想和架構方法，希望能夠使大家更加清楚一個合理的物聯網架構的形態(tài)，里面的細節(jié)我們后續(xù)再展開討論。
作者簡介：趙云濤，從事軟件技術十多年，經歷了企業(yè)開發(fā)、互聯網、移動互聯網、物聯網＋AI多個技術大潮。曾任職于搜狐，聯想，阿里巴巴，現為G7技術合伙人，負責G7 IoT平臺和管車軟件平臺研發(fā)。
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