海量接入
MQTT 服务支持千万级设备连接，单表可达千万级 TPS，满足大规模设备接入需求。
业务痛点
- 设备数量大、协议杂，接入层难以统一
- 设备数据量巨大，存储成本高
- 需要实时监控设备状态并及时告警
- 设备数据要用于分析与预测，但链路太长
参考架构
按以下步骤落地，可以覆盖从零搭建到生产可用的完整路径。
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关键收益
存储降本
时序引擎的专用压缩算法配合冷热分层，海量设备数据的存储成本可大幅降低。
实时告警
Flink 实时流处理让设备异常在秒级被发现并触发告警，而非等到 T+1 报表。
数据变现
设备数据沉淀后可做故障预测、能耗优化与产品改进，从「设备联网」走向「数据驱动」。
推荐产品组合
以下产品共同构成该方案的完整技术栈，可点击查看每款的规格与价格。
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云消息队列 Kafka 版
高吞吐数据管道，日志与流处理的标准入口
- 全兼容开源：兼容 Apache Kafka 协议，现有客户端与工具直接可用
- 高吞吐：单实例可达百万级 TPS，适合大规模日志与数据管道
中间件
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表格存储 Tablestore
Serverless 多模型数据库，支撑亿级并发与海量元数据
- 多模型合一：宽表、时序、消息、检索四种模型，一套系统覆盖多种数据形态
- Serverless：无需选型与运维，存储与吞吐自动弹性伸缩
存储
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云原生多模数据库 Lindorm
一套系统覆盖宽表、时序、搜索、文件多模数据
- 五模合一：宽表、时序、搜索、文件、计算引擎在同一实例内，数据互通
- 海量低成本：PB 级存储，冷热分层，存储成本显著低于纯内存方案
数据库
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实时计算 Flink 版
全托管流计算引擎，流批一体处理实时数据
- 全托管：免去 Flink 集群部署、状态后端配置与容错调优
- 流批一体：同一套 SQL 同时处理实时流与历史批数据，逻辑统一
大数据
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云原生大数据计算服务 MaxCompute
EB 级离线数据仓库，PB 级数据分钟级处理
- Serverless：无需管理集群，按实际计算量与存储量付费
- EB 级规模：单集群支持 EB 级存储与十万级并发作业
大数据
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智能商业分析 Quick BI
自助式 BI 分析，让业务人员自己看懂数据
- 零代码分析：拖拽式操作，业务人员可自助完成分析
- 可视化丰富：40+ 图表类型，支持仪表盘、大屏与故事线
大数据
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热门 免费试用
函数计算 FC
事件驱动的全托管 Serverless 计算，只为实际调用付费
- 零运维：无需管理服务器、无需关心扩缩容，上传代码即可运行
- 毫秒级计费：按 vCPU/内存 × 执行时长计费，无请求时零成本
计算
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事件总线 EventBridge
事件驱动架构的中枢，打通云产品与业务系统
- 丰富事件源：内置 100+ 阿里云产品事件源（ECS、OSS、RDS 等）
- 灵活路由：支持事件内容过滤与转换后再投递到目标
中间件
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密钥管理服务 KMS
集中管理密钥与凭据，让加密真正落地
- 托管密钥：密钥由硬件安全模块 HSM 保护，业务无法直接导出明文密钥
- 自动轮转：支持密钥定期自动轮转，降低密钥泄露风险
安全
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系统运维管理 OOS
自动化运维编排，批量操作与定时任务一键完成
- 模板化编排：把运维操作固化为可复用的模板
- 批量执行：支持对成百上千台 ECS 批量执行命令与脚本
开发与运维
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常见问题
设备用什么协议接入？
主流是 MQTT（轻量、省流量、支持长连接），适合弱网与低功耗设备。部分场景也可用 HTTP/HTTPS 或 CoAP。阿里云 MQTT 服务兼容标准协议。
设备数据存哪里？
元数据与状态存 Tablestore；时序数据存 Lindorm 时序引擎或 TSDB。时序数据的特点是按时间追加写入、查询多为时间范围聚合，专用时序引擎比通用数据库效率高得多。
怎么控制成本？
三个方向：一是合理设置数据保留周期，历史数据降冷或归档；二是设备端做数据预处理与聚合，减少上传量；三是按实际需要选择存储类型，避免全部用高性能存储。