先吐槽一下，一开始看了ppt，觉得很高大上，但后面听了演讲后，基本就是读ppt，真是一口老血=。=
IoT的挑战
规模上物联网设备将会达到数百亿级别，包括可穿戴设备，家庭智能设备，工业网关等。存储上面对海量的存储，需要使用分布式的时序数据库。协议上看，需要有注重安全，个人隐私，防止攻击，数据安全的协议。
百度的物联网平台解决方案
用户通过终端SDK接入，使用MQTT协议。数据储存使用对象存储，NoSQL，关系型DB和时序数据库。对行业服务，提供物解析，预测性维保和嵌入式可视化报表等。所谓物解析（IoT Parser），就是简单快速完成各种设备数据协议解析。
用户通过工业网关或者设备终端，接入MQTT服务。MQTT服务依赖其服务，HBase做数据的存储，Redis做数据的缓存，ZooKeeper做broker之间数据的协调。用户可以用Rule Engine来自定义一些数据服务，只需使用sql语句就可操作。之后，数据通过Kafka，对数据做流处理和批处理，最后对过滤后的数据进行存储（使用NoSQL，MySql，DFS，TSDB）。
协议的选择
百度选择使用MQTT协议。CoAP，使用基于UDP，因而反控性能较差。XMPP和HTTP都是比较重的协议，数据量较大。
MQTT有如下特点：
- 使用心跳维持连接
可以用来检测client和server之间的连接状态，同时还可以维护NAT地址映射表 - 遗愿信息功能
指定当client和server之间失去连接之后，server需要往指定的topic发送特定QoS的级别的消息 - 能保留消息
一个特定主题的消息会保留到服务器，当任何一个client订阅了这个主题，都会首先收到这个消息。 -
持久化订阅
当client和server之间断开连接之后，所有发往这个主题的消息都会保留下来，等client重新连接之后，会重新发给该client
屏幕快照 2017-09-23 下午3.41.02.png
目开源的MQTT服务，主要是单机版的MQTT服务，Mosquitto，Moquette，Apollo，RabbitMQ。
物联网场景下的数据一致性
如果所有client发送的数据需要全局一致性，那么必然会需要一个broker来担当master，为每一个消息分配一个id，那么这个Broker会成为一个hotspot，而且系统不具有扩展性。在百度的应用场景中，并没有保证多个client的全局消息一致性。只支持同一个client消息的有序性，通过消息的到达时间来决定其顺序。
MQTT协议的局限性及解决方法
在消息数量级很大时，消息订阅者在一条连接上，会消费所有数据，这是不合理的。
百度使用Kafka，先对消息做分区处理，根据用户提供不同的key，将不同的key的消息存放到不同的分区。在后面的Consumer Group对消息进行消费。
