IoT 分析平台的核心架构
一个健壮的 IoT 分析平台需要处理海量时序数据的采集、存储、处理和可视化。同时还要支持机器学习模型的训练、部署和迭代更新。
数据管道设计
从设备端的数据采集、边缘预处理、消息队列传输，到云端的数据湖存储和实时流处理，每个环节都需要精心设计以确保数据的完整性和时效性。
ML Ops 实践
将机器学习模型部署到生产环境并持续优化，需要完善的 ML Ops 流程。包括自动化训练管道、模型版本管理、A/B 测试框架和模型性能监控。
技术栈选择
推荐的技术栈包括：Apache Kafka 用于数据流、TimescaleDB 用于时序存储、Apache Spark 用于批处理、TensorFlow/PyTorch 用于模型训练、KubeFlow 用于 ML 编排。
