云原生驱动机器人行业：实时监控与高效处理的实践

"【精品】云原生在机器人行业的应用-9.9演讲.pdf"是一份关于云原生技术在机器人行业的深入探讨文件。演讲主要关注了三个关键领域的需求和解决方案，以适应机器人行业的特定挑战。 首先，对于实时监控和警报功能，机器人需要上报传感器数据，如温度数据。这些数据具有实时性要求，通常为指标数据和时序数据，且数据量相对较小。考虑到数据的处理和安全性，采用MQTT协议作为数据传输层，通过多个MQTT Broker进行分发，确保数据的实时性和可靠性。数据存储方面，由于数据是实时上报且需要下采样，所以选择支持近实时存储和单写多读模式的系统，如时序数据库，如TSDB，以支持告警和数据展示功能。 其次，涉及到机器人环境感知和地图生成，机器人的数据是非结构化的，如点云数据。这类数据量较大，对存储的要求是持久化且成本效益高。数据流程从设备到云端，经过计算处理后再次返回设备，用于定位导航。解决方案包括使用对象存储和虚拟机或容器进行数据处理，同时通过Serverless架构（如Function）实现云端图优化和地图转换。 最后，用户的APP控制功能涉及的是命令与反馈交互，数据类型主要是指令和状态更新。用户操作触发清扫任务后，需要实时更新APP上的清扫状态。这种场景下，数据处理可以借助MQTT Broker进行，结合容器和无服务器函数（Serverless）来实现高效的任务调度和数据实时展示。 整体来看，云原生技术在机器人行业的应用强调了灵活性、实时性和成本效益，通过集成多种云服务组件，如MQTT、Serverless和不同的数据库系统，满足了机器人行业的多样性和高性能需求。同时，数据管理的关键在于根据数据特性和业务流程进行合理的架构设计，确保数据的高效流转和价值提取。