目录
1. Leverege IoT Stack 简介与 Google Cloud 基础
2. BigQuery 赋能的实际应用案例
3. BigQuery 的核心功能在 IoT 中的应用
物联网（IoT）通过连接传感器、机器和设备，协助企业将素材从物理世界迁移到数字世界，从而提高效率、降低成本并推动创新。然而，大规模 IoT 解决方案对基础设施提出了特殊的挑战，要求稳健、安全且灵活的企业级数据仓库作用。 Leverege 依赖于 Google Cloud Platform 和 BigQuery 的可扩展性和灵活性，为其客户提供经济实惠的方式来存储、处理和分析来自数百万连接设备的数据，并从中提取所需的业务价值。
1. Leverege IoT Stack 简介与 Google Cloud 基础
Leverege 提供可定制的多层 IoT Stack，帮助组织快速轻松地构建和部署具有可衡量商业价值的 IoT 解决方案：
Leverege Connect：专注于设备管理，支持分布式 IoT 设备的安全配置、连接和管理，并兼容多种协议（如 MQTT、HTTP）。
Leverege Architect：专注于数据管理，支持设备和业务数据的摄取、组织和情境化，并能够应用 AI/ML 以获得强大的洞察力。
Leverege Build：优化应用程序开发，运用无代码工具支持基于每个角色的定制最终用户应用程序的生成、配置和品牌化。
Leverege IoT Stack 与 Google Kubernetes Engine (GKE) 一起部署，使用 Google Cloud Pub/Sub 作为材料摄取消息路由的主要方式，并使用 Google Firebase 进行实时数据和用户界面托管。对于长期数据存储、历史查询和分析，Leverege 则依赖于 BigQuery。
2. BigQuery 赋能的实际应用案例
用例一：为全球最大的汽车批发商自动化车辆拍卖
该客户面临着在超大面积停车场上高效协调现场和在线汽车拍卖的挑战。Leverege 解决方案借助低成本 GPS 追踪器，实现了对汽车精确定位、诊断和自动查询的全面可见性。
BigQuery 的作用：在该方案全国推广后，BigQuery 的数据分区和自主分析作业使得客户能够以一种经济高效的方式来管理和分割系统警报和整体系统健康状况报告，每年为客户节省数百万美元。
用例二：实时分析全球船只的状态和准备情况
Leverege 与世界上最大的船用发动机制造商合作，交付了一个 IoT 解决方案，为船主和船队经理提供实时、24/7 访问船只的状态、准备情况和位置。
BigQuery 的作用：船只产品报告了大量数据，其中一些数据仅在出现事件时才具有历史意义。BigQuery 允许 Leverege 以较低的存储成本记录全部历史数据，同时只需支付使用表分区按需访问小段数据的费用。
3. BigQuery 的核心效果在 IoT 中的应用
企业 IoT 用例通常需要 BigQuery 的全部核心功能，Leverege 利用了一系列 BigQuery 的特性：
材料存储和实时流：BigQuery 作为无限存储平台，支持 Leverege 客户存储和管理大规模 IoT 数据。其强大的流功能使 Leverege IoT Stack 能够近乎实时地摄取和处理大量资料。
成本优化与性能：BigQuery 通过提供可定制的数据分区（Leverege 通常按摄取时间分区）和集群，实现了经济高效的快速查询，显著降低了成本并加快了搜索速度。
安全与治理：BigQuery 默认提供内置静态加密。Leverege 启用授权视图和行级策略来实施严格的访问控制，这对于允许多租户和数据隔离的 IoT 项目至关重要。
此外，Leverege 还利用 BigQuery Analytics Hub、授权视图和内置机器学习能力，为客户提供对源数据的可控和计量访问权限，实现了高级分析和预测，而无需将材料移动到外部系统。