Linux 机器将测量结果发送到 AWS-RDBMS。python 脚本打开和关闭连接的时间仅足以将数据上传到数据库（更新后立即关闭会话）。另一种方法是，该框打开与数据库的无限期会话并更新 RDBMS：不确定如果互联网连接失败会出现什么问题，并且不确定在面临不稳定的互联网连接时连接的“持久性”程度。在规模上，可能有数百个测量框将数据上传到 RDBMS。
关于 python IoT 会话连接持续时间的最佳实践是什么？传输数据后关闭会话是最佳做法吗？也许定义一个在数据传输后开始的空闲时间：如果空闲时间超过预定义的时间量，则关闭通道。任何解释最佳实践背后的原因的奖金。
也许这个问题取决于平台？即 RDBMS 与 AWS Greengrass？
物联网给聚会带来的变量至少是规模和能量。与 5 年前如何回答这个问题相比，您可能还认为安全性/弹性受到不同的限制。关于 SO的“根本”问题已经有 7 年的历史了，而且不是很受欢迎。
交易频率和建立经过身份验证的连接的成本可能是主要驱动因素，无论是在数据带宽还是能源成本方面。
保持连接打开是否需要成本？与更琐碎的“打开-使用-关闭”相比，管理“主要是持久的”连接需要付出多少努力？哪种方法会最快地导致资源争用（假设您的产品计划大规模扩展）？
将来您是否可能将代码/协议进一步迁移到网络边缘（或将云功能迁移到更靠近边缘的位置）？这些潜在的迁移可能会改变您的限制条件，或者您可能更愿意推迟潜在的软件投资。
虽然您正在使用 IOT 会话，但这不是一个 IOT 问题，只是一个通用的套接字问题，因此，在 Google 和Stack Overflow上有很多很多答案。
基本上，没有“正确”的答案，您只需要考虑您的情况。
一般来说，实现“每次交易后关闭”更容易，因为您不需要那么多“哎呀，我当前打开的会话意外关闭”代码。这是我一直采用的方法，也是工业中最常用的方法。
但是，如果您需要发送频繁的数据包（大小不重要，重要的是频率），那么在每个数据包之后关闭和重新打开的开销可能会导致性能问题。
你付钱，你选择:-)