数据结构和物联网的互操作性增长
huasy · 270浏览 · 发布于2021-08-20 +关注

数据结构将原始数据集转换为最合适、最可行、最值得投资的数据见解。许多公司已经从传统的数据准备技术发展到提供有洞察力的方法。

数据每秒钟都在增长,完全符合大数据的3V规则——容量、速度和价值,这是世界在过去10年见证的。如今,随着数据存储方式的多样化,如私有、公共、混合和本地存储等,收集和存储数据不再是一项具有挑战性的任务。但是,由于要处理如此大量的数据,企业利用、分析和快速做出业务决策的能力变得越来越复杂。为了弥合大数据专业知识与更大数据准备之间的鸿沟,数据结构显然是赢家。

数据结构将原始数据集转换为最合适、最可行、最值得投资的数据见解。许多公司已经从传统的数据准备技术发展到提供有洞察力的方法。

其中一种方法称为K2View方法。在这种方法中,获得专利的微数据库方法用于通过数字实体存储数据,其中每个实体代表一个特定的业务合作伙伴。每次结构捕获数据时,模式都会处理并将其分发到微数据库中。虽然每个微数据库代表一个特定的数字实体,但它使用主密钥进行加密,从而确保高度可配置的数据同步。专注于使应用程序变得更智能,无论是家用还是工业应用,数据结构执行数据准备管道的端到端自动化。

用于IIoT的数据结构:为工业层编织正确的架构

数据是预测模型演化的核心。虽然捕获和存储更多数据只是其中的一部分,但将其提炼并提炼为有价值的资产类别是一项真正的挑战。使用数据结构,这些数据会在早期进行过滤,从而更容易准备数据。这意味着,收集、集成、分析和归档数据都是自动执行的。不要错过,这个过程会随着模型理解原始数据而逐渐演变;他们在工业设备自动化方面的表现也有所提高。根据数据结构分析,该结构还有助于从手动监控过渡到检测异常的自治评估。

在一段时间内,这些模型将成熟为规范实体,可以更准确地执行指导方针并对物理世界产生影响。接下来是针对各种工业用例的预测模型的按需部署。这些模型托管在云中,可根据业务需求从任何地方访问。最终,这些模型将为增强的自动化奠定基础,其中工业流程可以自行学习和修复。

边缘数据结构:优化与核心的通信

在我们讨论IoT时,Edge也值得一提。毕竟,没有面料就无法满足这项技术的颠覆性需求。现在,边缘势必会增长,因为在地理上更接近最终客户的位置更容易构建可持续的物联网。这反映了由于传感器和其他基本设备数量较少而导致的底线成本。此外,更容易监控跨边缘集群和核心的分布式计算。

边缘计算的主要问题之一现在也得到了解决。多年来,边缘计算并未成为主流,部分原因是实时数据准备不足,部分原因是无法预见的环境条件可能因边缘而异。虽然结构已经解决了数据准备问题,但硬件质量的提高正在完成基本的数据处理。高品质的硬件外壳可确保在不同条件下不间断运行,无论它们多么极端。

但是,采用边缘还涉及其他复杂性。

在核心和边缘之间连续传输数据的能力现在已成为一个主要问题。边缘核心通信是一种普遍的业务需求,而结构也有一个解决方案。

考虑为数百万用户提供连续和点播内容的服务的用例。最常见的例子包括视频流平台(Netflix等)、社交媒体或电子学习平台。现在,为了最大限度地延长正常运行时间,边缘计算可以通过提供最接近最终消费者的流媒体来帮助消除延迟。然而,如果没有分析,自动化数字服务的目标是不完整的。大多数Edge解决方案的问题是无法计算分析数据(客户消费、偏好等)并将其流回核心并最终返回到业务CRM环境。

使用分布式数据结构可以将复杂性降低到革命性的水平。这是一种简单而安全的方法,可从边缘到系统环境,并最终向销售、营销和支持团队提供按需数据。

结论

可以肯定地说,结构和物联网的发展是可以互操作的。为了制作更智能的应用程序和流程,我们需要通过设备网络发送/接收过滤后的数据。自动化数据准备管道是交换高质量数据的潜在解决方案。


相关推荐

目前的物联网产品,主要有哪些?

· 1380浏览 · 2019-05-24 16:47:05
为什么物联网正在接管市场

追忆似水年华 · 481浏览 · 2019-05-31 10:16:43
51单片机驱动RC522模块经验分享

iamitnan · 1131浏览 · 2019-06-11 11:01:06
加载中

0评论

评论
nothing is impossible
分类专栏
小鸟云服务器
扫码进入手机网页