黄俊杰

（ 数字广西集团有限公司，广西 南宁530000）

近几年，获得质变发展的IoT 产品，在诸多领域均得到了广泛运用，人们对物联网所提出需求自然有别于过去。该技术强调先采集感知数据再同云端平台耦合，随着相关产品使用量的增加，感知数据量持续增多，原有技术所能发挥作用有限，这便是大数据物联网适用中间件技术被提出的背景。

1 中间件平台设计方案

1.1 架构模型

物联网中间件是连接云端和智能硬件的桥梁，而智能硬件数量的增加，使引入感知数据变得更加繁杂，如何高效处理数据，自然成为当下亟待解决的问题。既有理想承载能力，又可对大数据进行训练的MDM-IoT，逐渐走入人们视野。若依架构为切入点，该服务器可被分为云计算服务器、大数据服务器，其集群架构如图1 所示：

图1 服务器集群架构示意图

1.2 云计算服务器

要想以算法服务器为依托，对大数据进行可靠且高效的训练，关键是要引入算法镜像技术，这样做既能够降低更新算法的难度，还可使算法安全性得到保障，在减少系统损耗的基础上，突出强调部署的便捷性与简单性。

早期虚拟方式的代表为XEN 和KVM，上述方式为后续方式的诞生奠定了基础。当然，上述方式也有较为明显的不足存在，主要是用户对环境十分依赖，应用程序性能与任务，通常无法达到预期。在此背景下，容器技术应运而生，该技术的特点是摆脱环境依赖和整套系统，用户可以随意对内容进行增加或删除，系统功能不会被影响。……