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结合大数据、物联网（IoT）、平台架构与设计重构大模型应用，需构建一个数据驱动、实时响应、弹性扩展的智能系统。以下从技术架构、数据流、核心模块设计三个维度展开：

一、整体架构设计
分层架构（基于云-边-端协同）：

[物联网设备层] → [边缘计算层] → [大数据平台层] → [AI模型服务层] → [应用层]

1. 物联网设备层（Endpoint）
   设备类型：传感器、摄像头、工业控制器等
   数据采集：
   时序数据（温度/压力/振动等）
   多媒体流（视频/音频）
   结构化日志（设备状态）
   协议支持：MQTT/CoAP（轻量级）、Modbus（工业协议）、HTTP/2（高清视频）
2. 边缘计算层（Edge）
   功能定位：
   本地化预处理：数据清洗、异常检测、特征提取
   实时响应：基于轻量级模型（如TinyML）的边缘推理
   流量削峰：缓存突发数据，平滑传输至云端
   技术选型：
   边缘网关：AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge
   硬件加速：NVIDIA Jetson、Google Coral TPU
3. 大数据平台层（Cloud）
   数据湖：
   存储：对象存储（如S3、MinIO） + 分布式文件系统（HDFS）
   格式：Parquet/ORC（列