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霧數據庫中的代碼和數字

霧解決方案

無論是在IoT,IIoT還是人工智能(AI)應用程序上開始建設,捕獲在此類環境中生成的大量數據,然後能夠安全可靠地管理這些數據,都是至關重要的。在霧平台上,Raima扮演著關鍵角色。

平板電腦連接到城市與物聯網圖標

邊緣應用程序非常耗費數據。數以百萬計的傳感器點正在收集大量數據。在有霧的環境中,Raima可以幫助使計算存儲和控制功能更接近沿雲連續體的數據生成源。雖然固態霧計算平台可以解決與安全性,認知性,敏捷性,延遲和效率相關的問題,但Raima在以下方面起著重要作用: 提供數據管理 直接在邊緣嵌入式設備上。 Raima的緊湊型可鏈接數據庫庫可以使用戶以最接近數據生成源的方式實時虛擬實時收集數據,並允許匯總這些數據,從而可以更快地做出關鍵的操作和決策。如果這些應用程序必須等待數據直接轉移到中央控制中心,而該系統根本無法及時做出決定,則Raima的霧數據庫可幫助防止出現延遲問題。

通過物聯網連接的船舶和貨物

運輸,醫療保健,工業自動化和能源應用收集了PB級的數據,而純雲架構無法及時處理如此龐大的數據量,無法根據關鍵決策採取行動。操作必須位於網絡的邊緣/內部。例如,考慮一個自動駕駛汽車系統:智能汽車在與交通控製或其他車輛進行運動連接和通信時,每次旅行都會生成千兆字節的數據。在這樣的環境中,延遲以毫秒為單位進行測量。無法解決網絡可用性問題,帶寬至關重要。作為霧數據庫, Raima數據庫管理器 通過嵌入在此類應用程序的邊緣,有助於在內部解決此類延遲問題。

連接的建築物,前面帶有圖標

另一個例子是智能建築。智能建築應用程序開始利用工業互聯網來改善業務成果。與遍布整個此類應用程序的邊緣嵌入式設備上的Raima霧數據庫結合使用時,Raima將提供近實時的本地處理和存儲,以優化並節省成本。

總而言之,霧計算體系結構中的數據將由智能邊緣設備通過來自不同傳感器的輸入在原始點處進行處理,並發送到位於地理位置上與邊緣客戶端非常接近的中間RDM服務器。然後,將需要數據中心功能的數據從RDM發送到雲以進行歷史分析,大數據分析和長期存儲。 Raima Database Manager可以幫助減輕此類霧數據庫延遲問題。

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