如今，大多數技術討論都得出相同的結論：大數據的未來是邊緣計算。
儘管圍繞邊緣計算的討論不一定是新鮮事物，但物聯網（IoT）的增長已經闡明了在邊緣建立正確的存在有多麼關鍵。
中號市場需求正以驚人的速度增長。
計算機組件，移動計算和物聯網設備成本的下降是邊緣計算的主要驅動力。
為了保持競爭力和相關性，全球所有行業不久將不得不利用邊緣計算和更高速度收集的數據。通過監視硬件狀況並在問題出現之前發送警報，避免故障來降低服務成本，這只是從邊緣計算中獲利的許多方法之一。
邊緣計算廣泛用於航空航天和國防，油氣井，汽車狀況監測，智能建築等垂直領域，並且在任何情況下都需要高速存儲OLTP（在線交易處理） 數據要存儲在邊緣。
如何應對 今天的 邊緣計算環境？
- 首先，您需要一種邊緣計算策略。大多數公司已經擁有邊緣計算設備，但是它們並未利用他們可能使用的所有數據。
- 它從需要操作系統的傳感器和執行器開始 風河®VxWorks® 實時操作系統或 風河Linux.
- 然後，您需要一個數據庫引擎，使操作系統成為更智能的內容管理系統。諸如Raima Database Manager的數據庫系統幾乎實時捕獲並組織本地信息。
- 分析軟件處理確定健康的數據，顯示實時性能並在問題出現之前發送警報，從而避免故障並降低運營成本。
- 然後可以將歷史數據推送到雲中，並隨時間進行分析，以確保將來會做出正確的決定。
借助Raima和Wind River，可以在內部處理邊緣體系結構中對時間敏感的數據，並發送對云不太敏感的數據進行歷史分析和存儲。
隨著最近的發行 RDM 14.1，Raima數據庫管理器現已完美地為VxWorks和Wind River Linux設計，可在數據庫管理中提供新的價值，從而滿足了對在邊緣/本地收集並推送到雲中的可靠數據存儲的巨大需求。
依靠 RDM 和風河來幫助導航 雲, 物聯網 和 物聯網 應用需求。
最初發表於 風河博客。
