에지 컴퓨팅 및 SQL : 가장자리에서의 데이터 처리

SQL을 사용하여 Edge Computing 시나리오에서 데이터를 처리하는 것이 전송 압력을 줄이고 응답 속도를 높이기 때문에 중요 해집니다. 핵심 이유에는 데이터 분산, 대기 시간 감도 및 제한된 리소스가 포함됩니다. 과제에는 자원 제약, 다양한 데이터 형식, 높은 실시간 요구 사항 및 복잡한 배포 및 유지 보수가 포함됩니다. 배포 프로세스에는 에지에 적합한 SQL 엔진 선택, 데이터 소스 액세스, SQL 스크립트 작성 및 결과 출력이 포함됩니다. 유용한 팁에는 창 함수 사용, 필터링 및 샘플링, 중첩 쿼리 단순화, 메모리 테이블 사용 및 외부 데이터 소스 연결이 포함됩니다.

Edge Computing의 시나리오에서 데이터 처리 방법은 기존 중앙 집중식 시스템의 방식과 매우 다릅니다. 데이터 처리에 SQL을 사용하는 경우 많은 습관적인 쓰기 방법과 프로세스를 조정해야합니다. 핵심 문제는 다음과 같습니다. 데이터 분산, 대기 시간 민감성 및 제한된 리소스입니다. 현재 SQL은 더 이상 중앙 데이터베이스에서 단순히 실행되지 않고 Edge 장치에서 효율적으로 실행되며 스트리밍 처리와 결합됩니다.

가장자리에서 SQL로 데이터를 처리하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?

Edge 장치는 이제 점점 더 강력 해지고 있으며 IoT 센서에서 카메라 및 스마트 게이트웨이에 이르기까지 많은 데이터가 생성되고 있습니다. 모든 데이터가 처리를 위해 클라우드로 다시 전송되면 대기 시간이 높을뿐만 아니라 네트워크 혼잡을 쉽게 유발할 수 있습니다. 현재, 예비 선별에 SQL을 사용하여 가장자리에서의 집계 또는 변환은 전송 압력을 줄이고 응답 속도를 높일 수 있습니다.

예를 들어, 공장에는 초당 수백 개의 데이터를 생성하는 수십 개의 센서가 있습니다. 모든 원시 데이터가 직접 업로드되면 네트워크 대역폭이 쉽게 폭발하고 분석이 뒤쳐져 있습니다. 그러나 SQL을 사용하여 가장자리의 평균, 최대 및 특이 치를 필터링 한 다음 결과를 업로드하면 효율이 훨씬 높아집니다.

Edge 환경에서 SQL을 사용하는 데 어떤 어려움이 있습니까?

1. 자원 제한 : Edge 장치에는 CPU, 메모리 및 스토리지가 열악하여 서버가 있으므로 SQL 엔진은 가볍습니다.
2. 많은 데이터 형식이 있습니다 . JSON, CSV 또는 BINARY와 같은 에지 데이터는 구조화되지 않을 수 있으며 SQL 처리에서 유연해야합니다.
3. 높은 실시간 요구 사항 : 많은 에지 시나리오에는 거의 실시간 처리가 필요하며 전통적인 배치 SQL은 충분하지 않습니다.
4. 복잡한 배포 및 유지 보수 : Edge 장치는 널리 배포 될 수 있으며 환경이 열악 할 수 있으며 SQL 엔진은 배포하기 쉽고 유지 보수 비용이 낮아야합니다.

현재 Apache Flink SQL, TinysQL, Edgex SQL 등과 같은 Edge 컴퓨팅을 지원하는 많은 경량 SQL 엔진이 있습니다. 최적화되었으며 임베디드 장치를 작동하는 데 적합합니다.

가장자리에서 SQL 처리 흐름을 배포하는 방법은 무엇입니까?

Edge SQL 처리 프로세스를 배포하려면 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Flink SQL 또는 SQLITE와 같이 가장자리에 적합한 SQL 엔진을 선택하십시오 (로컬 쿼리 인 경우)
• 데이터 소스 액세스 : Kafka, MQTT 사용 또는 직접 읽기 파일과 같은 Edge 장치에서 SQL 엔진으로 데이터 가져 오기
• 처리를위한 SQL 스크립트 작성 : 필터링, 집계, 창 계산 등과 같은 등.
• 출력 처리 결과 : 로컬 스토리지에 작성, 클라우드에 업로드하거나 다운 스트림 시스템으로 푸시

실용적인 시나리오를 제공하겠습니다. 지능형 소매 시스템을 구축하고, 카메라는 고객 행동을 인식하고, Edge 장치에서 SQL 스크립트를 실행하고, 매 시간마다 매장에 들어가는 사람들의 수를 계산 한 다음 매일 결과를 정기적으로 업로드합니다. 이런 식으로 모든 비디오 데이터를 업로드하고 대역폭을 절약하고 비용을 줄일 필요가 없습니다.

가장자리에서 특히 유용한 SQL 팁은 무엇입니까?

• 창 함수 : 예를 들어, 시간 윈도우 집합에 TUMBLE 또는 HOP 사용. 특히 IoT 데이터 흐름에 적합합니다.
• 필터링 및 샘플링 : 가장자리에서 먼저 데이터 정리를하고, 유효하지 않은 레코드를 필터링하고, 전송량을 줄이십시오.
• 단순화 된 중첩 쿼리 : 복잡한 중첩을 피하고 자원 소비 감소
• 메모리 테이블 사용 : 쿼리 속도를 높이기 위해 리소스 권한이있는 메모리 테이블에 공통 데이터를 캐시
• 외부 데이터 소스에 연결 : 때로는 장치 ID 및 장치 이름 매핑과 같은 로컬 구성 테이블과 결합해야합니다.

예를 들어, 실시간 온도 데이터 테이블이있는 경우 5 분마다 평균 온도를 계산하려면 이와 같은 SQL을 작성할 수 있습니다.

 선택하다
  window_end로서 tumble_end (event_time, 간격 '5'분),
  AVG (온도) AVG_TEMP
온도 _stream에서
Tumble에 의한 그룹 (Event_Time, 간격 '5'분);

이 쓰기 방법은 에지 스트림 처리에서 일반적이며 배포하기 쉽습니다.

기본적으로 그게 다야. Edge Computing은 SQL 애플리케이션 시나리오를 더 넓게 만들었지 만 새로운 도전을 가져 왔습니다. 일부 가벼운 도구와 실용적인 SQL 기술을 마스터하여 데이터 처리를보다 효율적으로 만듭니다.

위 내용은 에지 컴퓨팅 및 SQL : 가장자리에서의 데이터 처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!