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文档简介

用电信息采集系统数据库的云存储设计的中期报告一、前言本报告旨在介绍用电信息采集系统数据库的云存储设计的中期工作进展情况，主要包括需求分析、架构设计、技术选型等方面的内容。二、需求分析1.数据采集需求：该用电信息采集系统需要采集室内的电能消耗量数据，数据格式为数值型，且需要实时更新。2.数据存储需求：该用电信息采集系统需要将采集到的数据进行存储，包括历史数据和实时数据。历史数据需进行备份和定期清理。3.数据查询需求：该用电信息采集系统需要提供实时数据查询和历史数据查询功能，查询结果可以通过网页或移动端进行展示，提供对数据进行筛选、排序及统计等操作的功能。4.安全性需求：该用电信息采集系统的数据需进行加密传输和存储，包括采集端到云端的传输和云端数据的存储。5.可扩展性需求：该用电信息采集系统需要具备一定的可扩展性，支持新增采集端、增加历史数据存储容量等需求，以应对未来业务增长所需的扩容需求。三、架构设计1.采集端架构：采集端由设备端和网关两部分组成。设备端采集室内电能消耗数据，网关则负责将设备端采集到的数据进行传输到云端。2.云端架构：云端需要实现数据接收、存储、处理及查询等功能。架构采用云端存储技术，提供可扩展、高可用且低成本的解决方案。具体技术选型为亚马逊AWS的S3存储、Kinesis数据流、DynamoDBNoSQL数据库和Lambda函数。3.数据查询架构：数据查询可以通过APIGateway实现，用户输入查询条件以获取数据。Lambda函数可以从DynamoDB数据库中读取数据并进行筛选、排序等操作，再将查询结果返回给APIGateway。四、技术选型以下是我们对该用电信息采集系统数据库的云存储技术选型的描述。1.云存储：AWSS3S3是AWS提供的云存储服务，可以进行高可用、可扩展的存储。S3支持多种存储类别、生命周期策略、多数据中心同步等，可以支持该系统存储历史数据和实时数据，并可以通过Kinesis数据流进行数据的传输和处理。2.数据流处理：AWSKinesisKinesis是AWS提供的数据流处理服务，能够帮助该系统实现实时数据采集和处理。Kinesis可以帮助该系统将采集到的数据按照时间顺序进行分类和存储，并实现数据流的输出和分析等功能。3.数据库：AWSDynamoDBDynamoDB是AWS提供的NoSQL非关系型数据库，可以提供高性能和可扩展性的数据存储。该系统的历史数据可以存储在DynamoDB中，并可以通过Lambda函数进行查询，输出数据分析结果。4.Lambda函数：Lambda函数是AWS提供的基于事件驱动的服务器端代码执行服务，可以实现该系统的数据查询、分析和处理等操作，是实现系统的前后端分离架构的关键技术。五、总结本报告对用电信息采集系统数据库的云存储设计进行了详细

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