[发明专利]一种可扩展云规模IOT存储方法、装置及服务器

说明书

本发明实施例提供的一种可扩展云规模IOT存储方法、系统及服务器，在对媒体流信息或图像数据信息进行存储时，先将上述数据进行分类，利用处理器处理上述数据，上述处理器为客户使用restful、POSIX或SQL应用程序接口与数据云连接的处理器；上述处理器处理上述数据后得到预处理数据，此时，数据云将上述预处理数据和上述数据一同存储，在存储过程中，将上述预处理数据与上述数据存储在与上述位置信息对应的存储位置，采用该数据存储方法，可以实现对数据的高效管理，且数据存储逻辑清晰。

技术领域

本发明涉及数据存储技术领域，特别是涉及一种可扩展云规模IOT存储方法、装置及服务器。

背景技术

现有技术中的计算机数据存储由三种存储形式主导：Block块存储，File System文件系统和Database数据云。传统存储的前提是所有数据都是宝贵的，并且永远不会丢失。这对应于大多数但不是所有的数据用例。这些数据通常寿命有限，而且很少被访问。

一个例外是物联网(IOT)数据流，其特征是连续的数据元素流，作为一个组，这些数据元素有价值，这些数据元素单独来看是体现不出价值的。一个典型的例子是监控摄像机视频，它经常被记录，但很少被观看。来自IOT设备的状态信息是另一个例子，因为一般来说，只有非常规的数据值才会被关注。维护此类数据所需的存储空间很大，因为这是“流”数据，而且设备特定，既不易于解释，也不具有规律性。这些数据也往往与空间/时间高度相关，因为IoT由现实世界的物体组成。5G和AI作用下，我们看到IoT领域的设备数量不仅仅是数量基数庞大，每天的增量也非常快速，预计到2025年全球IOT设备量将达到215亿个，同时不仅仅是设备总量形成了巨大规模，平均年复合增长率达17％左右。所以，物联网技术的发展可能导致在中国每一天都会在线上诞生10万个物联网设备，意味着：你昨天做的分析可能今天就已经过时了。所以，我们要面对的不仅仅是海量的数据，还要面对设备的海量增长。

传统的云计算架构本身就不是为这样的场景设计的，它是为单个组织产生数，据的相对统一环境而设计的，并没有一种技术被设计来对跨机构和组织产生数据，进行分析，更没有能力跨行业，跨AI的数据管理机制。这里有几个基本问题:来自数百万个数据源的数据必须共享，环境是非常动态的；每天在数百个位置添加数以千计的设备；系统能自动看到这些海量设备的信息的改变，不用管理员接入；需要一种通用的方法来分类和识别不同的设备，这通常称为“universal discovery”。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种可扩展云规模IOT存储方法、装置及服务器，以解决现有技术中无法高效存储和处理媒体流信息或图像数据信息数据的问题。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种可扩展云规模IOT存储方法，包括：

接收数据信息；其中，所述数据信息为媒体流信息或图像数据信息；

对所述数据信息进行分类，将所述数据信息分配至所述数据信息对应的目标类别中；

获取用于处理所述目标类别的处理器，其中，所述处理器为在数据云注册的至少两个处理器；

所述处理器处理所述数据信息，得到预存储信息；

获取所述数据信息的地理位置信息；其中，所述地理位置信息包括发送所述数据信息的设备的地点、所述设备发送所述数据信息的时间；

根据所述地理位置信息确定存储位置；其中，所述存储位置为所述数据云根据所述地理位置信息确定的存储所述数据信息以及预处理信息的目标位置；

将所述数据信息与所述预存储信息存储在所述目标位置。

可选的，所述数据云包括预定数量的可用性区域，其中，所述预定数量范围为1-16。

可选的，所述处理器通过restful应用程序接口、POSIX应用程序接口或SQL应用程序接口中的任一应用接口连接所述数据云。