KaiwuDB Solución de Internet de las Cosas Industrial

En el escenario de Internet de las Cosas Industrial, los datos son uno de los recursos más importantes, las empresas adquiren, almacenan y analizan los datos de series temporales generados por diversas máquinas, equipos y sensores, que a menudo presentan las características de gran cantidad de datos, estructurados, pocas actualizaciones, fuente de datos única, más escritura y menos lectura, análisis en tiempo real, etc. La situación anterior ha planteado diversos requisitos para la base de datos, incluyendo alta confiabilidad, tiempo real, gran escala, alta concurrencia, alta precisión y fácil expansión, y también plantea mayores desafíos para la seguridad de los datos, la calidad de los datos y la gestión de datos.

1. Dificultad en adquisición de masivos datos:
Para la adquisición de masivos datos de equipos, y la precisión de adquisición necesita alcanzar el nivel de milisegundos, cada segundo puede producir millones de datos, necesita tener suficiente capacidad de procesamiento de datos;
2. Mala calidad de los datos de adquisición:
Debido a la particularidad de la industria, los sensores son vulnerables a la influencia de los factores ambientales circundantes, lo que resulta en una mala calidad de los datos, como falta, anomalía, repetición, desorden y otros problemas;
3. Pesada carga de almacenamiento de datos:
Por lo general, los datos industriales deben almacenarse durante un largo período de 5-10 años, lo que resulta altos costos de almacenamiento y pesada carga de gestión;
4. Altos requisitos para el análisis en tiempo real:
Los datos de escenarios de Internet de las Cosas menudo necesitan procesamiento y análisis en tiempo real para realizar funciones como programación de equipos y sistemas de alerta temprann.

KaiwuDB aprovecha al máximo las ventajas de multimodo, que puede procesar tanto datos de series temporales como datos relacionales, para realizar la escritura de alta velocidad y alta capacidad de datos de series temporales de los datos masivos de Internet de las Cosas Industrial, y combina con las tecnologías como la computación en datos para apoyar el análisis de consulta de agregación ultrarápido, y combina con el software industrial del cliente, la plataforma de Big Data, la plataforma de Internet de las Cosas, etc., para resolver los puntos débiles de dificultad en adquisición de datos, pesada carga de almacenamiento de datos y altos requisitos para el análisis en tiempo real.
La plataforma de servicios de datos KDP se adapta a varios protocolos industriales para realizar la adquisición de fuentes de datos heterogéneas ; Al mismo tiempo, KDP puede llevar a cabo una exploración y análisis multidimensional y profundo de los datos, que es adecuado para la programación de la producción, la gestión de equipos, el análisis de operaciones, el análisis de predicción, la presentación visual de datos y muchos otros enlaces de negocios, y proporcionando una variedad de servicios de soporte de datos para satisfacer las necesidades de múltiples dimensiones como la adquisición de datos, la calidad de datos, el análisis en tiempo real.