如今，中国有上百个不同功能和规模的物联网平台，而且这个数字还将随着5G等技术的发展继续增长。但是，许多平台也因为种种原因关闭或被兼并。与此同时，一些平台正在演变成更寡头、更强大的平台。似曾相识的格局出现在上几轮的互联网及移动互联网浪潮中，演进总是双向的。

尽管许多人可能想要构建可伸缩性的软件，但它可能比最初想定的要困难。当我们处理单独的任务时，我们可能会陷入一个陷阱，认为所有的事情都同等重要，需要同样的资源，并且按照预定的顺序同步发生。事实证明并非如此，至少在可扩展系统中不是这样，在星巴克也不是这样。在星巴克准备咖啡一共四步。首先，客户按照先到先得的规则在柜台排队（排队）并下订单。其次，员工（咖啡师）从客户那里接单并接受付款。第三，他们开始准备饮料。第四，准备就绪后，他们将饮料放在柜台上，并喊出顾客的名字。

在涉及零宕机，线性可伸缩和无缝多数据中心部署的大数据管理方面，Apache Cassandra是领先的首选分布式数据库。随着数百家大型互联网公司越来越多地采用Cassandra进行在线交易处理，越来越需要一种严格而实用的数据建模方法，以确保合理有效的方案设计。

前几篇中，我们已经从架构的角度研究了Cassandra，并解释了其内部工作方式。 本篇中，我们将研究Cassandra的数据模型，并说明为什么它非常适合处理超大型分布式数据库。乍一看，Cassandra看起来很像一个关系型数据库。 它具有带有行和列的表，有标准的schema，并且CQL命令语法看起来很像SQL。 但是，Cassandra的行为和存储与关系型数据库不同。

Commit Logs(提交日志)用于记录对磁盘的写操作，作为故障恢复机制。 在Cassandra中写入效率高的原因之一就是所有Keyspace共享一个提交日志，因此只要写操作将数据追加到副本上的提交日志中(就协调器节点而言)，就算写入完成。SSTables(Sorted String Tables)为Cassandra提供磁盘存储。 当Cassandra执行写操作时，Cassandra会先将数据写入Memtables内存表，并且定期刷新到磁盘，写入SSTables，以提高写入性能。

在Cassandra中，客户端可以是运行CQL命令的用户，也可以是使用不同语言Cassandra驱动连接到Cassandra的系统。Cassandra的无中心架构的主要优点之一是客户端可以连接到任意Cassandra节点。Cassandra驱动实现了负载均衡功能，可以跨节点分发客户端请求。客户端连接到的节点称为协调器。协调器负责与其他节点交互，收集结果，并将查询结果返回给客户端，如下图所示。为了确保即使节点发生故障或无法访问，Cassandra也可以跨多个节点存储冗余数据，具体取决于创建Keyspace时指定的复制因子。

Apache Cassandra是一个开源、分布式、去中心化、弹性可伸缩、高可用、容错、可调一致性、面向行的数据库。它的分布式设计基于Amazon Dynamo，数据模型基于Google BigTable。Cassandra由Facebook创建，目前在Facebook、Twitter、Apple、360等各大IT企业成熟落地使用。Cassandra最初是由Avinash Lakshman和Prashant Malik在Facebook开发的，用于支持收件箱搜索。Facebook于2008年将Cassandra开源作为Apache孵化器项目，并于2010年成为顶级Apache项目。

我们可以将物联网远程通信技术主要分为两大类：蜂窝网络和低功耗网络。而两种网络又存在交集。GSM是第二代移动电话系统。它主要用于语音，但也支持短信和GPRS形式的数据。因为这是一个旧的系统，所以它被广泛采用，并且可以以较低的成本获得硬件。LTE是第四代移动网络系统。尽管它支持语音通话，但它是为更好的可扩展性和无线宽带而设计的。该范围通常小于GSM，但可获得的数据速率是数量级以上。LTE可以与远程WiFi相媲美。LPWAN技术填补了移动(2G、3G、4G)和短程无线(如蓝牙、WiFi和Zigbee)网络之间的空白，并且是为机器而不是人为通信而设计的。人类通信包括语音、数据和视频，在用户移动时需要高吞吐量和低延迟来保证无缝的用户体验。相比之下，机器通信，尤其是物联网设备和应用，需要低流动性的低水平数据传输。

在物联网解决方案中，网关是一个至关重要的技术节点。可以把网关想想成一个特殊的计算机，通常部署在一个资产上或者靠近一个资产。网关提供了与不同设备、互联网或企业网络的互联。另外网关通常会运行本地逻辑，包括简单的路由逻辑和复杂的数据收集和过滤，甚至非常复杂的自动化、分析和规则引擎逻辑，这取决于具体的解决方案。

随着物联网(IoT)的周边设备—家庭、工厂、船舶、无人机、汽车等产生更多的数据，对网络和云资源提出更多要求，传统的服务器及云计算架构开始出现两个主要问题。解决方案是将一些计算能力转移到系统的边缘，也就是靠近资产设备端，将智能和处理能力移向更靠近数据来源的地方。这样就出现了理解雾计算(Fog Computing)与边缘计算(Edge Computing)的概念。