方案背景

随着各种通讯、传感技术发展，数据通讯成本的急剧下降，数以万亿计的智能设备（智能手环、智能电表、智能手机、各种传感器设备等）接入网络，并源源不断的产生海量的实时数据。这些海量数据的价值挖掘，可帮助*/企业实时监控业务或设备的运行情况，通过大数据分析和机器学习等技术，进行预测、预警，帮助*/企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。

实时、海量的多源异构数据

物联网设备种类繁多，数据格式复杂，数据总量庞大（动辄十亿，百亿、千亿存储规模），同时由于数据产生的速度非常快，要求存储系统具有较强的扩展与写入能力。

性能要求高

随着时间流逝，物联网数据的价值随之消失。物联网设备产生数据非常快，具有时效性，譬如传感器时序数据很多时候用于异常预警、趋势预测等目的，必须支持实时数据分析、结果实时查询。

解决方案

方案优势

1、灵活扩缩容，降低成本

无需过度规划，提升设备资源利用率。MemFireDB可按需扩展（最大支持100节点），可以较好解决海量物联网数据存储难题。

2、实时分析、实时反馈。

物联网数据特点是数据种类多，数据量大，有效价值时间期限通常很短，需要快速感知，快速反馈。MemFireDB具备可扩展、无上限的实时写入能力、查询能力，同时结合使用Flink计算引擎进行实时处理，可以实时反馈，数据价值最大化。

3、辅助决策、创造价值

运用物联网、人工智能等信息技术，采集和分析、存储数据，全方位第一时间掌握最新分析结果数据，辅助*/企业进行智能决策，改善管理工作，提高工作效率。

应用场景

应急管理、智慧城市、智慧交通、工业物联网等