如何为100,000个节点配置OpenSplice DDS？

Question

配置OpenSplice DDS以支持100,000个或更多节点的正确方法是什么？

我是否可以对分区名称使用分层命名方案，这样"headquarters.city.location_guid_xxx“将阻止数据包离开某个位置，而"company.city*”将允许样本在城市中对齐，依此类推？或者，是否所有节点都知道所有这些分区，以防它们想要发布到这些分区？

耐久性服务将在出现时选择一个主站。如果一个持久性服务在远程位置的Raspberry Pi上运行，运行在3G链路上，那么如何防止它试图成为“总部”的主控并崩溃？

我正在一个远程节点上试验持久性设置，这样我就可以使用location_guid_xxx，但是对于“总部”云服务器，我使用的是总部

在远程客户端上，我可能会这样做：

<Merge scope="Headquarters" type="Ignore"/>
<Merge scope="location_guid_xxx" type="Merge"/>

因此，一个位置不会是宇宙的主控，但是一个位置内的耐久性服务是否仍然是该位置的主控？

如果我有100,000个位置，这是否意味着我必须将它们全部列在位于总部的ospl.xml文件的"Merge scope“中？我认为这一点可能会限制我所能处理的网络大小。

我假设这个产品可以处理这种物联网场景。其他人有没有试过？

Answer 1

考虑到您的系统规模，我认为您应该认真考虑使用涡流云(请参阅这些幻灯片http://slidesha.re/1qMVPrq)。涡旋云将允许您更好地扩展您的系统以及处理NAT/防火墙。除此之外，您还可以使用TCP/IP从Raspberry Pi到云实例进行通信，从而避免任何与NAT/防火墙相关的问题。

在讨论你的耐用性问题之前，我还想指出一件事。如果您尝试构建一个具有100K节点的扁平系统，您将生成相当多的发现信息。除了产生一些流量，这将占用您的终端应用程序的内存。如果您使用Vortex-Cloud，我们会使用一些技巧来限制发现信息。举个例子，如果您有一个与100K数据读取器匹配的数据写入，当使用Vortex-Cloud时，数据写入器将只在端点匹配，从而将发现信息减少100K倍！

最后，关于持久性问题，您可以将一些持久性服务配置为alignee only。在这种情况下，他们永远不会成为大师。

HTH。

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