打造更适合IoT场景的消息队列实践
随着接触客户越来越多，也越来越颠覆了我对“传统队列”（kafka、rocketmq、rabbitmq...）的看法。 当然本文不是说“传统队列”做得不好, 这些队列系统经过多年打磨，在高性能、海量堆积、消息可靠性等诸多方面都已经做得非常极致了，都做得非常的优秀。 但今天我觉得大家在设计方案时动不动任何一个异步、系统解耦等就来选用队列，然后线上又频繁出一些问题，这些问题的背后我们得看看到底什么场景适合、什么场景过渡使用了、有没有更好解法， 尤其今天IoT领域场景复杂，既有面向自身SAAS业务又要承担多租户PAAS平台化模式，面临更多的队列方面问题，拿来和大家讨论分享。
表格存储快速上手-时序模型
表格存储的时序模型是针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景。以车联网场景为例展示车辆状态表的时序模型操作。
基于 Tablestore 时序模型构建车联网数据存储
背景最近几年，物联网得到了飞速的发展。在车联网、设备监控、网络监控、快递跟踪等物联网典型场景下，海量监控数据、轨迹数据、传感器数据被生产数来。这些数据产生频率高、数据量大、严重依赖采集时间，是典型的时序数据。传统的数据库是无法应对这种高写入的海量实时数据的，需要使用能够支持时序模型的时序数据库对这些数据进行储存和分析。表格存储时序模型是专门针对时序数据特点，为物联网、车联网等场景设计的。本文基于车
