数据流处理通过支持对来自连接设备的持续数据流进行实时处理和分析来支持物联网系统。物联网设备以高速生成大量数据，例如传感器读数、位置更新或状态报告。 传统的批处理方法（先存储数据，然后再分析）对于时间敏感的物联网用例来说太慢了。 数据流处理框架在数据到达时对其进行处理，从而可以立即采取行动，例如触发警报、调整设备设置或更新仪表板。 例如，智能工厂可以使用流处理来监控装配线传感器，并在检测到异常时立即停止机器，从而防止设备损坏。
流处理架构还简化了对可扩展性和异构数据源的处理。 物联网系统通常涉及数千个具有不同协议（例如，MQTT、HTTP）和数据格式的设备。 像 Apache Kafka 或 AWS Kinesis 这样的平台可以提取、标准化并将这些数据路由到下游服务，而不会出现瓶颈。 例如，车队管理系统可能会组合来自车辆的 GPS 坐标、来自 API 的天气数据和引擎诊断信息，所有这些信息都可以并行处理。 开发人员可以使用流处理工具（例如 Apache Flink）来动态过滤、聚合或丰富数据。 这可以通过尽早丢弃无关数据来降低存储成本，并确保只有可操作的见解才能到达数据库或机器学习模型。
最后，流处理支持低延迟分析和事件驱动的工作流程。 智能电网中的能源消耗或智能城市中的实时交通更新的实时仪表板依赖于流处理来反映当前状况。 开发人员可以实现规则引擎（例如 Node-RED）来自动执行响应，例如根据占用传感器调整恒温器设置。 流处理还支持时间窗口计算，例如计算 5 分钟间隔内的平均温度以进行 HVAC 优化。 通过将数据生产者（设备）与消费者（分析服务）分离，流处理架构使物联网系统更能抵抗间歇性连接 - 如果后端服务脱机，可以缓冲和重新处理数据。