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.
1. Reducción de los costos de almacenamiento:
KaiwuDB tiene una relación de compresión de datos de 10-100 veces, una gestión perfecta del ciclo de vida de los datos y una capacidad de consulta de muestreo descendente para reducir los costos de almacenamiento en un 90%; Soporte del multimodo, puede realizar un conjunto de bases de datos para hacer frente a una variedad de escenarios de almacenamiento y computación de datos, y construir un almacenamiento compartido de datos unificado ; La construcción integrada de la nube, el borde y los terminales, reduce la complejidad y redundancia del sistema, reduciendo la construcción del sistema y los costos laborales;
2. Gestión centralizada de datos:
Frente a la dificultad de conectar los datos industriales en diferentes lugares, KaiwuDB puede proporcionar soluciones de despliegue de clúster, con la ayuda de la sincronización de datos, el módulo de suscripción de datos, el método de acceso estándar JDBC/ODBC y la interfaz Restful API, potenciando a las empresas la capacidad de construir la plataforma central de datos y ayudar a los datos a lograr "convergencia unificada, análisis unificado y gobernanza unificada";
3. Garantía para la seguridad de datos:
Apoya la arquitectura de alta disponibilidad para lograr la alta disponibilidad y la recuperación de desastres a nivel de base de datos ; garantiza plenamente la seguridad de los datos a través de las tecnologías de gestión de derechos de operación y mantenimiento de la base de datos, comunicación cifrada, cifrado de datos, etc.;
4. Optimización de la eficacia de gestión:
A través de las capacidades de computación de flujo y análisis de datos, los datos sucios y desordenados se limpian y ajustan para mejorar la calidad de los datos y facilitar el uso posterior en el análisis de modelado y análisis de datos, aprendizaje automático, entrenamiento de AI y otros escenarios; ayuda a las empresas a mejorar la capacidad de producción refinada, la inmediatez de la alerta temprana de riesgos, el monitoreo de equipos y el nivel de gestión de operación y mantenimiento, la tasa de uso de equipos, etc.
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