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物联网开发服务器环境部署之redis
可以直接运行./redisserver启动Redis服务器。也可以通过修改redis.conf文件，设置daemonize yes以后台模式启动Redis，并使用./redisserver /path/to/redis.conf指定配置文件启动。检查Redis进程：使用ps aux | grep redis命令检查Redis服务器是否成功启动。
下载前端代码，从GitHub(github.com/jetlinks/jetlinks-ui-vue/)或Gitee(gitee.com/jetlinks/jetlinks-ui-vue/)获取，同样选择1稳定版本。文件目录中，需配置后端服务器的IP和端口，以便前端与后端协同工作。
ThingsBoard的部署模式主要分为单节点部署和微服务方式部署。微服务部署又大致分为三种类型。对于物联网平台的运行环境，通常属于稳态环境，流量规律且业务系统成熟，因此Kubernetes（K8S）等容器管理系统的高级功能如自动扩缩容、熔断、限流等使用频率较低。
Mochi MQTT 是一个高性能、完全兼容 MQTT v5 的 Go 语言编写的可嵌入中间件/服务器，旨在服务于遥测和物联网项目的开发。它提供了一套丰富的功能和配置选项，同时保持了轻量级和快速部署的特点，非常注重代码质量和可维护性。
xxx有限公司 时间：2016年10月至2017年9月部门与岗位：xxx | Java开发工程师工作内容：物联网服务器开发：基于NETTY通信框架开发物联网连接服务器。后台接口开发：使用springboot+mybatisplus+springmvc框架开发后台服务器接口。项目部署与维护：在linux环境下使用docker打包部署项目，并进行后期监控维护调试。
学习目标：熟悉网络基础知识，掌握TCP/IP协议栈，高并发服务器开发。知识点：网络协议与网络编程、高并发服务器开发。阶段八：中间件开发 学习目标：掌握数据库操作，掌握中间件。知识点：MySQL数据库编程、Redis缓存数据库编程、Nginx搭建与使用、MongoDB数据库编程。
如何优化物联网工程中的数据传输效率
数据压缩和去重在物联网工程中，大部分的数据都是重复的，因此可以通过数据压缩和去重来减少数据传输的大小和次数，从而提高传输效率。数据压缩和去重的方法有多种，比如基于哈希算法和基于时间戳的方式等。总之，优化物联网工程中的数据传输效率需要综合考虑多方面因素，包括数据量、网络环境、设备种类等。
话虽如此，显然传输数据发往边缘设备或从边缘设备发出数据是有必要的，一个真正通用的物联网的突破在于，利用逐步提升的智能化程度和网络覆盖能力来管理数据的传输。从概念上说，一个非常简单的三层模型就足够了。
G的大带宽、低时延、大连接将为我们的生活带来最直接的改变，智能生活离我们越来越近。
在故障分析阶段，我们首先通过专业网管对数据流经过的各环节进行了排查，确认网络设备运行正常。然后使用手机和笔电进行网络测试，发现即便在故障期间，网络性能依然正常。进一步通过模拟客户终端上行，使用FTP Server软件和Jperf工具进行速率测试，验证了上行速率满足使用要求。
大模型部署在边缘端?微型机器学习(TinyML)是个不错的研究方向
1、TinyML在资源受限的微控制器上进行图像分类和目标检测的实验结果表现出色，证明了其在边缘端部署大模型的可行性。综上所述，TinyML为大模型在边缘端的部署提供了有效的解决方案，通过算法优化和框架适配，实现了在资源受限设备上的高效运行。
2、TinyML处于机器学习与嵌入式物联网的交汇点，它专注于在资源受限的设备上运行机器学习算法。这些设备通常具有有限的计算能力、存储空间和电池寿命。TinyML的潜力：TinyML有望在多个行业引发颠覆性变革，通过本地AI运算提高能效，解决隐私、延迟、存储与能耗问题。
3、总的来说，TinyML通过提供低功耗、低内存消耗的解决方案，为在边缘设备和物联网框架中实施机器学习技术开辟了新途径。它不仅解决了资源受限的挑战，还推动了AI在更广泛设备上的普及，为未来的智能设备发展提供了重要支撑。
4、tinyml是指在资源受限的设备上运行机器学习模型的领域。TinyML是指工程师们在mW功率范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术。TinyML，微型机器学习，在终端和边缘侧的微处理器上，实现的机器学习过程，被称为微型机器学习，即TinyML。
5、尤其是针对没有Linux支持的平台，没有可扩展的模型部署解决方案。因此，开发者通常需要创建一次性的定制软件堆栈，以管理资源和调度模型执行。尽管机器学习软件的优化并不是裸机领域特有的难题，它与GPU和FPGA等硬件后端的开发人员共同面对。
