Python 最合适的节点服务器通信设计

我努力设计我项目的一部分。 其思想是，N个节点（每个节点有一个摄像头）将连续地向服务器发送帧以进行对象检测，然后服务器将向每个节点重新发送带有一些信息的响应

目标是尽可能独立地处理每个节点，并能够同时接收下一帧和处理上一帧

在Python中，并行运行的线程不在选项中，我正在考虑几种方法（假设我有一个能够并行处理N*2个线程的CPU：

1） 服务器将为每个节点生成两个进程（相互通信）（一个用于接收帧，一个用于对象检测）。（这些进程将独立于主进程运行）

2） 服务器将是单线程和异步的。每个接收到的帧都将提交给进程池进行检测

3） 服务器将为每个节点生成一个线程（一个线程将处理从一个节点接收帧）。每个接收到的帧都将被提交到一个进程池中进行对象检测

4） 服务器将为每个节点生成一个线程，并在该线程中生成两个单独的线程，一个用于接收，一个用于对象检测

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哪种方法似乎最有意义？你能提出一些不同的建议吗？

我喜欢建筑类的问题，如果我必须做这个项目，我会怎么做。
工作流：

节点将向服务器发送请求，包括帧和节点 身份证

基于节点ID和帧，服务器将使用redis内存存储在队列中创建作业，以跟踪节点发送的作业，并将每个请求存储到数据库中

服务器将通过在服务器上运行worker来处理每个作业，worker将从redis队列中获取和处理每个作业

更新作业记录：完成后，作业将标记为已完成，并保存结果

节点可以调用服务器以获取节点发布的每个作业的状态

您需要在服务器上创建RESTAPI接口，以从节点发布作业，并将该请求保存到DB，并基于该请求创建作业，同时将其推送到redis队列。工人将自动从redis队列中取出作业，并根据处理结果更新DB记录

您需要在服务器端执行以下操作：
-RESTAPI
-Redis队列（RQ）
-数据库服务器

使用此体系结构，您可以轻松地将轻量级结果立即返回给客户机，并使所有作业处于处理状态。RESTful体系结构是一种广泛使用的体系结构，但对于耗时的作业，我们使用队列处理器，客户机将向我们发出请求，以检查发布到服务器的任何作业的状态。如果你需要，我可以画包括更多细节的架构

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简而言之：如果您有客户机-服务器体系结构，则使用REST API进行通信，并在内存队列存储中发布每个请求，前提是客户机发布的请求是一个耗时的过程，并且需要执行多步作业。使用此体系结构，您可以发布任意数量的作业以及多个工人，负载平衡器以提高性能。

查看您详尽的答案，我很容易不同意您喜欢体系结构问题。非常感谢，我需要阅读更多关于Redis（到目前为止，我认为它只是一个典型的数据库）和RESTAPI的信息。我目前的理解如下：通过这种方法，我可能不需要在每个节点和服务器之间建立开放式连接，但每个节点可能会提交请求，然后询问结果或作业状态。我主要担心的是，提交作业后，节点可能会重复向服务器发送调用（有一段等待时间（T））介于两者之间），直到它响应任务完成，但我实际上希望服务器尽快重新发送响应，这就是为什么我仍然认为某种异步方法在这种情况下可能更好。（因为如果作业花费了（T+1）时间，那么节点可能会在（T）时间后开始接收它，因为（T）之后它还没有准备好）无需，服务器可以将所有作业放入队列中，逐个处理，并在数据库中更新作业的状态和结果。如果要将通知推送到节点，请使用web套接字或推送器。