Edge Computing für die Zukunft

September 12

Edge-Computing-Datenbankumgebung

Die meisten technischen Diskussionen kommen heute zu dem gleichen Ergebnis: Die Zukunft von Big Data ist Edge Computing.

Während Diskussionen rund um Edge Computing nicht unbedingt neu sind, hat das Wachstum des Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) deutlich gemacht, wie wichtig es sein kann, die richtige Präsenz am Rande zu etablieren.

Edge-Computing-Datenbankumgebung Verbundenes Gebäude mit Ikonen vor

M.Die Anforderungen an die Arche steigen mit unglaublicher Geschwindigkeit.

Sinkende Kosten für Computerkomponenten, Mobile Computing und IoT-Geräte sind die Haupttreiber für Edge Computing.

Alle Branchen weltweit müssen in Kürze auf Edge-Computing und die mit einer höheren Rate gesammelten Daten zurückgreifen, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben. Reduzierte Servicekosten durch Überwachung des Hardwarezustands und Senden von Warnungen, bevor Probleme auftreten, um Störungen zu vermeiden, sind nur eine von vielen Möglichkeiten, um mit Edge-Computing Geld zu verdienen.

Edge-Computing wird häufig in Branchen wie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Öl- und Gasbohrungen, Überwachung des Fahrzeugzustands, intelligenten Gebäuden und in jedem Fall eingesetzt, die eine hohe Geschwindigkeit im Speicher-OLTP erfordern (Online-Transaktionsverarbeitung) Daten, die am Rand gespeichert werden sollen.

Wie man die Anforderungen von heute Edge-Computing-Umgebung?

  • Zunächst benötigen Sie eine Edge-Computing-Strategie. Die meisten Unternehmen verfügen bereits über Edge-Computing-Geräte, nutzen jedoch nicht alle Daten, die sie möglicherweise verwenden können.
  • Es beginnt mit den Sensoren und Aktoren, die ein Betriebssystem wie benötigen Wind River® VxWorks® Echtzeitbetriebssystem oder Wind River Linux.
  • Dann benötigen Sie ein Datenbankmodul, mit dem das Betriebssystem ein intelligenteres Content-Management-System sein kann. Ein Datenbanksystem wie Raima Database Manager erfasst und organisiert die Informationen vor Ort nahezu in Echtzeit.
  • Eine Analysesoftware verarbeitet die Daten, die den Zustand bestimmen, zeigt die Echtzeitleistung an und sendet Warnungen, bevor Probleme auftreten. Dadurch werden Ausfälle vermieden und die Betriebskosten gesenkt.
  • Historische Daten können dann in die Cloud übertragen und im Laufe der Zeit analysiert werden, um sicherzustellen, dass die richtigen Entscheidungen für die Zukunft getroffen werden.

Mit Raima und Wind River können zeitkritische Daten in einer Edge-Architektur vor Ort verarbeitet und Daten, die weniger zeitempfindlich sind, für die historische Analyse und Speicherung an die Cloud gesendet werden.

Mit der jüngsten Veröffentlichung von RDM 14.1Raima Database Manager wurde jetzt perfekt für VxWorks und Wind River Linux entwickelt, um einen neuen Wert in der Datenbankverwaltung zu bieten und der enormen Nachfrage nach zuverlässiger Datenspeicherung gerecht zu werden, die am Rande / vor Ort gesammelt und in die Cloud übertragen wird.

Sich verlassen auf RDM und Wind River, um die Navigation zu erleichtern WolkeIoT und IIoT Anwendungsanforderungen.

Ursprünglich veröffentlicht auf der Wind River Blog.

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