问题：
物联网传感器发送的数据，每秒大约有10万条，每条数据约20个字节大小（5个int值）。服务端如何保存这些数据？需要解决的问题包括：
- 使用什么数据库，以及如何实现高频插入？
- 选择何种服务器配置以适应数据插入需求，特别是CPU、内存和硬盘的需求？
解决方案：
- 使用消息队列（如Kafka）作为中间层，将数据先放入队列中，再由消费者程序异步处理并存入最终数据库。
- 考虑使用时序数据库（如InfluxDB、IoTDB、StarRocks或ClickHouse）来高效地存储和查询时序数据。
- 对于服务器配置，建议采用16核以上的CPU，32-64GB的内存，至少1TB的硬盘空间，并确保有足够的带宽支持。
- 实现数据的批量插入和数据库分区策略，以提高写入效率和查询性能。
- 在边缘网关处进行数据预处理，减少不必要的数据传输，优化网络流量和存储成本。
- 直接将数据写入文件系统，适用于对数据检索没有特别要求的场景，特别是当数据量相对较小或对存储成本敏感时。
- 使用内存缓存机制加上本地文件写入的方式，减轻服务器负担，同时保证数据的可靠存储。
- 对于大规模传感器数据，可以考虑使用云服务提供的时序数据库和对象存储解决方案，以获得更好的扩展性和管理便利性。
