數(shù)據(jù)每秒鐘都在增長(zhǎng)，完全符合大數(shù)據(jù)的3V規(guī)則——容量、速度和價(jià)值，這是世界在過(guò)去10年見(jiàn)證的。如今，隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的多樣化，如私有、公共、混合和本地存儲(chǔ)等，收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)不再是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。但是，由于要處理如此大量的數(shù)據(jù)，企業(yè)利用、分析和快速做出業(yè)務(wù)決策的能力變得越來(lái)越復(fù)雜。為了彌合大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)與更大數(shù)據(jù)準(zhǔn)備之間的鴻溝，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯然是贏家。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將原始數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為最合適、最可行、最值得投資的數(shù)據(jù)見(jiàn)解。許多公司已經(jīng)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)發(fā)展到提供有洞察力的方法。

其中一種方法稱為K2View方法。在這種方法中，獲得專(zhuān)利的微數(shù)據(jù)庫(kù)方法用于通過(guò)數(shù)字實(shí)體存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，其中每個(gè)實(shí)體代表一個(gè)特定的業(yè)務(wù)合作伙伴。每次結(jié)構(gòu)捕獲數(shù)據(jù)時(shí)，模式都會(huì)處理并將其分發(fā)到微數(shù)據(jù)庫(kù)中。雖然每個(gè)微數(shù)據(jù)庫(kù)代表一個(gè)特定的數(shù)字實(shí)體，但它使用主密鑰進(jìn)行加密，從而確保高度可配置的數(shù)據(jù)同步。專(zhuān)注于使應(yīng)用程序變得更智能，無(wú)論是家用還是工業(yè)應(yīng)用，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備管道的端到端自動(dòng)化。

用于IIoT的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：為工業(yè)層編織正確的架構(gòu)

數(shù)據(jù)是預(yù)測(cè)模型演化的核心。雖然捕獲和存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù)只是其中的一部分，但將其提煉并提煉為有價(jià)值的資產(chǎn)類(lèi)別是一項(xiàng)真正的挑戰(zhàn)。使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)會(huì)在早期進(jìn)行過(guò)濾，從而更容易準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。這意味著，收集、集成、分析和歸檔數(shù)據(jù)都是自動(dòng)執(zhí)行的。不要錯(cuò)過(guò)，這個(gè)過(guò)程會(huì)隨著模型理解原始數(shù)據(jù)而逐漸演變;他們?cè)诠I(yè)設(shè)備自動(dòng)化方面的表現(xiàn)也有所提高。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析，該結(jié)構(gòu)還有助于從手動(dòng)監(jiān)控過(guò)渡到檢測(cè)異常的自治評(píng)估。

在一段時(shí)間內(nèi)，這些模型將成熟為規(guī)范實(shí)體，可以更準(zhǔn)確地執(zhí)行指導(dǎo)方針并對(duì)物理世界產(chǎn)生影響。接下來(lái)是針對(duì)各種工業(yè)用例的預(yù)測(cè)模型的按需部署。這些模型托管在云中，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求從任何地方訪問(wèn)。最終，這些模型將為增強(qiáng)的自動(dòng)化奠定基礎(chǔ)，其中工業(yè)流程可以自行學(xué)習(xí)和修復(fù)。

邊緣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：優(yōu)化與核心的通信

在我們討論IoT時(shí)，Edge也值得一提。畢竟，沒(méi)有面料就無(wú)法滿足這項(xiàng)技術(shù)的顛覆性需求。現(xiàn)在，邊緣勢(shì)必會(huì)增長(zhǎng)，因?yàn)樵诘乩砩细咏罱K客戶的位置更容易構(gòu)建可持續(xù)的物聯(lián)網(wǎng)。這反映了由于傳感器和其他基本設(shè)備數(shù)量較少而導(dǎo)致的底線成本。此外，更容易監(jiān)控跨邊緣集群和核心的分布式計(jì)算。

邊緣計(jì)算的主要問(wèn)題之一現(xiàn)在也得到了解決。多年來(lái)，邊緣計(jì)算并未成為主流，部分原因是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足，部分原因是無(wú)法預(yù)見(jiàn)的環(huán)境條件可能因邊緣而異。雖然結(jié)構(gòu)已經(jīng)解決了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問(wèn)題，但硬件質(zhì)量的提高正在完成基本的數(shù)據(jù)處理。高品質(zhì)的硬件外殼可確保在不同條件下不間斷運(yùn)行，無(wú)論它們多么極端。

但是，采用邊緣還涉及其他復(fù)雜性。

在核心和邊緣之間連續(xù)傳輸數(shù)據(jù)的能力現(xiàn)在已成為一個(gè)主要問(wèn)題。邊緣核心通信是一種普遍的業(yè)務(wù)需求，而結(jié)構(gòu)也有一個(gè)解決方案。

考慮為數(shù)百萬(wàn)用戶提供連續(xù)和點(diǎn)播內(nèi)容的服務(wù)的用例。最常見(jiàn)的例子包括視頻流平臺(tái)(Netflix等)、社交媒體或電子學(xué)習(xí)平臺(tái)?，F(xiàn)在，為了最大限度地延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間，邊緣計(jì)算可以通過(guò)提供最接近最終消費(fèi)者的流媒體來(lái)幫助消除延遲。然而，如果沒(méi)有分析，自動(dòng)化數(shù)字服務(wù)的目標(biāo)是不完整的。大多數(shù)Edge解決方案的問(wèn)題是無(wú)法計(jì)算分析數(shù)據(jù)(客戶消費(fèi)、偏好等)并將其流回核心并最終返回到業(yè)務(wù)CRM環(huán)境。

使用分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以將復(fù)雜性降低到革命性的水平。這是一種簡(jiǎn)單而安全的方法，可從邊緣到系統(tǒng)環(huán)境，并最終向銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)和支持團(tuán)隊(duì)提供按需數(shù)據(jù)。

結(jié)論

可以肯定地說(shuō)，結(jié)構(gòu)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是可以互操作的。為了制作更智能的應(yīng)用程序和流程，我們需要通過(guò)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)發(fā)送/接收過(guò)濾后的數(shù)據(jù)。自動(dòng)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備管道是交換高質(zhì)量數(shù)據(jù)的潛在解決方案。