M2M系統(tǒng)實時數據處理：基于Apache Kafka的流式計算與異常檢測

據統(tǒng)計，一個中型制造工廠的傳感器網絡每天可生成超過1TB的時序數據，而智能電網的PMU(同步相量測量單元)設備每秒上傳的數據點數可達百萬級。面對如此海量的實時數據流，傳統(tǒng)批處理架構已難以滿足低延遲決策需求。Apache Kafka結合流式計算框架與機器學習算法，為M2M系統(tǒng)構建了從數據采集到異常預警的完整實時處理管道，使設備故障預測準確率提升至90%以上，系統(tǒng)響應延遲控制在毫秒級。