物联网数据采集是支撑物联网应用的重要基础之一,随着计算机技术的不断发展,人们对物联网数据采集的时延、可用性以及并发性也有了更高的要求。本文研究并开发了一个基于云边协同的物联网数据采集系统,研究的主要内容如下:（1）基于云边协同的感知数据实时采集作为一种新的部署方案,云边协同计算可以为物联网感知数据采集服务提供低时延的算力支持。本文设计了“端-边-云”协同计算的系统架构,通过将物联网感知数据采集进行任务划分,对端、.边、云的功能进行合理设计,可以有效降低数据采集任务的时延。在进行数据聚合操作时,通过对边缘节点进行建模分析,将最小时延问题转化为求解最小斯坦纳树问题,选择最佳边缘节点对任务进行卸载,提供数据聚合服务,保证数据采集服务时延最小化。（2）高可用负载均衡策略系统通过Kubernetes将数据采集容器化应用自动部署到服务集群中,并通过服务状态的监控,对服务器集群进行健康检查并在节点运行异常时进行自我修复或者状态迁移,保证了物联网数据采集系统的稳定性与可用性。此外,本文基于Kubernetes设计了一种负载均衡策略,综合考虑数据采集服务节点的CPU、内存、磁盘IO等因素,量化服务节点的负载均衡能力,选择最优节点提供数据采集服务,解决资源调度问题,在一定程度上提高了系统的可用性。（3）物联网数据采集系统的实现物联网感知数据存在多源、异构等特点。本文通过将物联网数据采集系统划分为协议管理、数据转换和数据预处理三个模块,并对其功能进行合理设计,能够实现物联网实体资源的动态接入,并能够进行并发采集物联网感知数据、协议解析和数据处理操作,为后续物联网上层应用提供数据支持。此外,物联网数据采集系统还能通过接收上层应用的遥控命令,进行数据、协议封装,下发至物联网实体资源,实现对物联网实体设备的控制功能。