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

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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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