一、数据采集与预处理
腾讯云物联网平台通过标准MQTT协议接入百万级传感器节点，支持JSON/二进制格式数据传输，设备端SDK实现断线重连与数据本地缓存机制。在工业生产场景中，单设备每秒可产生20+维度的状态参数。
数据预处理阶段采用平台内置的DataWorks工具链，实现：
- 异常值检测：基于3σ原则的动态阈值算法
- 缺失值补偿：时间序列插值法与设备状态关联补偿
- 数据标准化：设备异构数据的单位统一转换
二、分布式存储架构
平台采用分层存储策略，热数据存储于TSDB时序数据库，支持毫秒级时间戳索引；温数据通过云原生数据湖构建Delta Lake格式存储；冷数据自动归档至对象存储COS。存储架构特征包括：
| 存储类型 | 查询延迟 | 压缩率 |
|---|---|---|
| TSDB | <50ms | 1:8 |
| 数据湖 | 200-500ms | 1:15 |
| COS | 2-5s | 1:20 |
三、实时流计算引擎
基于Tencent Data River流式计算服务，实现：
- 动态窗口调整：根据网络延迟自动切换滚动/滑动窗口
- 状态管理：Checkpoint机制保障Exactly-Once语义
- 资源弹性：计算节点根据QPS自动扩缩容
在智慧城市交通场景中，该引擎实现200万+传感器/秒的吞吐量，端到端延迟控制在300ms以内。
四、机器学习模型应用
TI-ONE机器学习平台提供全流程建模工具：
- 特征工程：自动生成时间序列统计特征
- 模型训练：支持Prophet、LSTM等时序预测算法
- 模型部署：一键生成API服务接口
在设备预测性维护场景中，基于振动传感器数据的LSTM模型实现92%的故障识别准确率，误报率低于5%。
腾讯云物联网平台通过采集层协议优化、存储层架构分级、计算层实时处理、分析层智能建模的四层技术体系，构建起覆盖传感器数据全生命周期的分析能力。该方案已在智能制造、智慧能源等领域实现日均处理PB级数据的高效运行。
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