工业物联网场景下,数据是最重要的资源之一,企业需要对种种机械、设备和传感器爆发的时序数据进行收罗、存储与剖析。上述场景对数据库提出了包括高可靠性、实时性、大规模、高并发、高精度、易扩展等在内的种种要求。同时,这些数据也带来了新的挑战,如数据宁静、数据质量、数据治理等。
海量工业数据收罗难:针对海量设备数据进行收罗,且收罗精度需达毫秒级,每秒钟可能爆发上百万条数据;需具备足够的数据处理能力;别的还需考虑新增设备等更多场景
工业数据存储本钱高:5-10 年长周期生存,存储本钱大、担负重工业数据质量问题:由于工业物联网场景的特殊性,传感器易受情况噪声、温度变革、电磁滋扰等因素影响,导致数据保存诸如缺失、异常、重复、乱序等严重问题
工业系统对数据可靠性及实时剖析有着更高诉求:工业物联网系统对数据的可靠性和稳定性有着极高的要求,同时工业物联网场景数据需要实时处理和剖析,以实现设备调理、预警系统等功效;
1、KaiwuDB?提供了面向海量时序数据的高速、高吞吐写入,并结合就土地算、流盘算、预盘算、集群安排等技术,支撑超速聚合盘问剖析,效劳种种工业软件、大数据平台、物联网平台以及数据中台建设
2、KDP(数据效劳平台)适配种种协议,实现对异构数据源的收罗;同时,KDP?对数据进行多维度、深条理的探索剖析,广泛应用在生产调理、设备治理、经营剖析、预测剖析、数据可视化泛起等诸多业务环节,提供多样的数据支撑效劳

KaiwuDB 支持毫秒级数据快速入库,单节点每秒百万级,通过“就土地算”重点技术,能极大提升数据读写性能;支持多种聚合盘问,针对千万级数据可实现毫秒级的响应;
KaiwuDB 具备10-100倍的数据压缩能力,完善的数据生命周期治理及降采样盘问能力可将存储本钱降低 90%,支持多模,可实现一套数据库应对多种数据存储和盘算场景,构建统一数据共享存储;云边端一体化建设,降低系统的庞漂后和冗余度,降低系统建设和人工本钱;
可大幅提升了企业精细化生产的能力、危害预警即时性、设备运维治理水平、设备利用率及质量监测效果,通过流式盘算及数据剖析能力,将脏数据、乱序数据进行清理和调解,提升数据质量,便当后续用于数据建模剖析、机械学习、AI 训练等场景;
通过数据库运维权限治理、加密通信、数据加密等技术充分包管数据宁静;
支持高可用架构,实现数据库层面的高可用和灾备;
面对工业行业各地数据买通难的问题,KaiwuDB 可提供集群安排计划,提供数据同步、数据订阅�?椤⒈曜嫉� JDBC/ODBC 接入方法和 Restful API 接口,付与企业数据中台搭建能力,让数据实现“统一汇聚、统一剖析、统一治理”,制止数据割裂、数据指标纷歧致、数据能力重复建设等问题,助力企业可视化泛起数据实时剖析结果,协助打造透明化工厂。