با گسترش روزافزون اکوسیستم اینترنت اشیاء (Internet of Things) و محدودیت‌های دستگاه‌های IoT، پروتکل MQTT به دلیل ویژگی‌های سبک‌وزن و توانایی آن در تضمین ارتباط دوطرفه کارآمد و ایمن، به طور قابل توجهی محبوب شده است. MQTT یکی از محبوب‌ترین پروتکل‌های لایه کاربردی برای تبادل ساده داده‌ها بین سرورها، سنسورها و دستگاه‌ها است. با این حال، اگرچه MQTT می‌تواند به ارتباط، ذخیره‌سازی و مدیریت آسان داده‌ها کمک کند، مدیریت داده‌های MQTT در مقیاس بزرگ چالش‌های منحصر به فردی را ایجاد می‌کند. انتخاب پایگاه داده مناسب برای ذخیره‌سازی داده‌های MQTT یک مسئله حیاتی است، زیرا می‌تواند تلاش‌های ما برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد را تقویت یا تضعیف کند.
در این مقاله، نقش MQTT در سیستم‌های IoT، چالش‌های مدیریت داده‌های MQTT و راه‌حل‌های پایگاه‌داده برای بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری را بررسی خواهیم کرد.
نقش MQTT در سیستم‌های IoT
یک شبکه IoT اغلب شامل دستگاه‌هایی با پهنای باند و قدرت پردازش محدود است که معمولاً به عنوان دستگاه‌های محدودشده شناخته می‌شوند. MQTT یا پروتکل صف پیام‌های تلهمتری، سبک‌وزن است و برای دستگاه‌هایی با پهنای باند و قدرت پردازش محدود بهترین گزینه محسوب می‌شود. MQTT نه تنها برای چنین دستگاه‌هایی به خوبی کار می‌کند، بلکه ارتباط قابل اعتمادی را در محیط‌هایی با اتصال نامنظم نیز تضمین می‌کند. به همین دلیل است که اکنون به عنوان بهترین پروتکل پیام‌رسانی برای کاربردهای IoT مانند نظارت هوشمند، تلهماتیک خودرو، کشاورزی هوشمند و نظارت بلادرنگ بار و عملکرد ماشین‌ها شناخته می‌شود.
مزایای کلیدی MQTT عبارتند از:
- سربار کم:سربار کم به MQTT کمک می‌کند تا با پهنای باند محدود و قدرت پردازش بسیار کم به خوبی کار کند. MQTT حداقل داده و مراحل اضافی را به فرآیند ارتباط اضافه می‌کند، که آن را برای دستگاه‌های IoT ایده‌آل می‌سازد.
- مقیاس‌پذیری:MQTT می‌تواند حجم زیادی از پیام‌ها را به تعداد زیادی کلاینت ارسال کند، که آن را بسیار مقیاس‌پذیر می‌سازد.
- انعطاف‌پذیری:MQTT با تقریباً همه دستگاه‌های IoT، از سنسورها تا سرورهای ابری، به خوبی کار می‌کند.
با این حال، این همه ماجرا نیست. در حالی که MQTT در ارتباطات عالی عمل می‌کند، طبیعت آن برای تولید حجم زیادی از داده‌ها، ذخیره‌سازی آن‌ها را دشوار می‌کند، که یک چالش بزرگ است.
چالش‌های مدیریت داده‌های MQTT
سیستم‌های IoT حجم عظیمی از داده‌های بلادرنگ تولید می‌کنند. چنین سیستم‌هایی بدون راه‌حل‌های ذخیره‌سازی سنتی، با چالش‌هایی مانند حجم داده، مقیاس‌پذیری، نگهداری، قابلیت اطمینان و عملکرد پرس‌وجو مواجه می‌شوند. با افزایش مقیاس شبکه، مشکلات ذخیره‌سازی نیز افزایش می‌یابند و تصمیم‌گیری درباره اینکه چه داده‌هایی را برای بلندمدت نگه داریم و چه داده‌هایی را در کوتاه‌مدت حذف کنیم، دشوار می‌شود. همچنین، به دلیل قطعی‌های اتصال، پرس‌وجو از مجموعه‌های داده بزرگ و تضمین قابلیت اطمینان دشوار است.
یک پایگاه داده که برای توان عملیاتی بالا و مقیاس‌پذیری آسان طراحی شده باشد، در حالی که تأخیر کم را تضمین می‌کند، می‌تواند این چالش‌ها را برطرف کند.
بهترین روش‌ها برای ذخیره‌سازی داده‌های MQTT
انتخاب پایگاه داده مناسب برای ذخیره‌سازی داده‌های MQTT به درک نیازهای سیستم و موارد استفاده بستگی دارد. در ادامه برخی از ملاحظات بر اساس نوع داده‌های MQTT آورده شده است.
پایگاه‌داده‌های سند برای انعطاف‌پذیری
پایگاه‌داده‌های سند مانند MongoDB و Couchbase بهترین گزینه برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته هستند. این پایگاه‌داده‌ها انعطاف‌پذیری طرح (Schema) را تضمین می‌کنند، که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به سرعت با فرمت‌های داده IoT که دائماً در حال تغییر هستند، سازگار شوند.
پایگاه‌داده‌های درون‌حافظه‌ای برای تحلیل‌های بلادرنگ
برخی از کاربردهای IoT نیازمند تحلیل‌های بلادرنگ یا کش کردن داده‌های MQTT قبل از ذخیره‌سازی هستند. پایگاه‌داده‌های درون‌حافظه‌ای مانند Redis دارای امکانات بازیابی داده‌های فوق‌سریع هستند و باید در جایی که تحلیل‌های بلادرنگ اولویت دارد، استفاده شوند.
پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده برای دسترسی‌پذیری بالا
پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده برای ویژگی‌هایی مانند تحمل خطا و مقیاس‌پذیری ایده‌آل هستند. پایگاه‌داده‌هایی مانند Cassandra و CockroachDB بهترین گزینه‌ها برای استقرار جهانی IoT با دسترسی کم‌تأخیر هستند.
محاسبات لبه‌ای برای ذخیره‌سازی غیرمتمرکز با تأخیر کم
گاهی اوقات، نیاز به پیش‌پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های MQTT نزدیک به منبع داریم، زیرا کاربردها به تأخیر حساس هستند. اگر داده‌ها را نزدیک به منبع ذخیره کنیم، هزینه پهنای باند کاهش می‌یابد و بار روی سرور مرکزی نیز به شدت کاهش می‌یابد. راه‌حل‌های ذخیره‌سازی لبه‌ای برای چنین موارد استفاده‌ای بهترین گزینه هستند.
پایگاه‌داده‌های ذخیره‌سازی شیء سری‌زمانی برای داده‌های سری‌زمانی بدون ساختار
داده‌های سنسورهای ارتعاش یا صوتی باید به صورت قطعات (مانند قطعات ۱ ثانیه‌ای) ذخیره شوند، زیرا حجم داده‌ها بسیار زیاد است. این حجم داده برای پایگاه‌داده‌های سری‌زمانی سنتی مانند InfluxDB، TimescaleDB و Prometheus بیش از حد است، زیرا این پایگاه‌داده‌ها با داده‌های با فرکانس بالا مشکل دارند. همین مشکل برای داده‌های بینایی کامپیوتری (مانند تصاویر ۱۰۰ کیلوبایتی با برچسب زمان) یا فایل‌های لاگ نیز وجود دارد، زیرا همه آن‌ها نیاز به ورود داده‌های با توان عملیاتی بالا، پرس‌وجوهای کارآمد و سیاست‌های نگهداری داخلی دارند، که ذخیره‌سازی بلندمدت داده‌ها را غیرممکن می‌کند. هنگامی که با سنسورهای با فرکانس بالا سروکار داریم، داده‌ها باید در یک پایگاه‌داده مبتنی بر ذخیره‌سازی شیء سری‌زمانی مانند ReductStore ذخیره شوند، زیرا از اندازه‌های رکورد بزرگ و محاسبات لبه‌ای پشتیبانی می‌کند.
موارد استفاده برای ذخیره‌سازی مؤثر داده‌های MQTT
سناریوهایی که در آن‌ها حجم زیادی از داده‌های بلادرنگ از بسیاری از دستگاه‌های IoT باید ذخیره، تحلیل و پردازش شوند، موارد استفاده ایده‌آلی برای ذخیره‌سازی مؤثر داده‌های MQTT هستند. چه در اینترنت صنعتی (IIoT) صنعت ۴.۰، زیرساخت‌های شهر هوشمند، نظارت بر سلامت، نظارت بر محیط زیست یا هر سناریویی که نیاز به انتقال سریع داده‌ها از سنسورهای توزیع‌شده دارد، MQTT احتمالاً بهترین پروتکل است.
MQTT سبک‌وزن است، که آن را برای دستگاه‌هایی با پهنای باند و قدرت پردازش محدود ایده‌آل می‌کند. همچنین از توزیع انعطاف‌پذیر داده‌ها پشتیبانی می‌کند، جایی که دستگاه‌ها می‌توانند به یک جریان داده خاص مشترک شوند، که به انتقال تنها جریان‌های داده مرتبط کمک می‌کند. علاوه بر این، MQTT می‌تواند بسیاری از دستگاه‌ها و پیام‌ها را به صورت موازی مدیریت کند. همچنین از تحلیل‌های بلادرنگ سریع داده‌های سنسورها پشتیبانی می‌کند.
برخی از موارد استفاده استثنایی برای ذخیره‌سازی مؤثر داده‌های MQTT عبارتند از:
- نظارت صنعتی:پایگاه‌داده‌هایی مانند Cassandra برای نظارت بر سلامت تجهیزات در صنایع مختلف با مکان‌های توزیع‌شده مفید هستند. این پایگاه‌داده‌ها می‌توانند مقیاس‌پذیری جهانی و دسترسی‌پذیری بالا را تضمین کنند.
- اتوماسیون خانه‌های هوشمند:دستگاه‌های اتوماسیون خانه‌های هوشمند، مانند دستگاه‌های امنیتی، حرکتی یا دما، حجم زیادی از داده‌های تلهمتری تولید می‌کنند. این داده‌ها باید در پایگاه‌داده‌های سری‌زمانی مانند InfluxDB برای تحلیل روندها ذخیره شوند.
- دستگاه‌های متصل:بازیابی سریع داده‌ها و ذخیره‌سازی بلندمدت گاهی اوقات ضروری است، مانند خودروهای متصل که نیاز به ردیابی موقعیت بلادرنگ و تشخیص دارند. استفاده از Redis که می‌تواند بازیابی سریع داده‌ها را تضمین کند و TimescaleDB که می‌تواند ذخیره‌سازی بلندمدت را فراهم کند، گزینه‌های مناسبی هستند.
برای موارد استفاده شامل حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار سنسورها از دستگاه‌های IoT، از جمله تصاویر، صدا، ویدئو و سایر فرمت‌های داده پیچیده، جایی که نیاز به یک پایگاه‌داده سری‌زمانی برای ردیابی تغییرات داده‌ها در طول زمان است، ReductStore بهترین گزینه است.
نتیجه‌گیری
ذخیره‌سازی مؤثر داده‌های MQTT کلید ساخت سیستم‌های IoT قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر است. چه در مدیریت تلهمتری سری‌زمانی، تحلیل‌های بلادرنگ یا پیکربندی‌های نیمه‌ساختاریافته دستگاه‌ها، انتخاب پایگاه داده مناسب اولین نیاز برای بهینه‌سازی عملکرد است.
کلمات کلیدی: ذخیره‌سازی داده‌های MQTT، پروتکل MQTT، اینترنت اشیاء (Internet of Things)، پایگاه‌داده‌های سری‌زمانی، پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده، محاسبات لبه‌ای، پایگاه‌داده‌های درون‌حافظه‌ای، ReductStore، InfluxDB، Cassandra، Redis.
منبع: iotforall