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Code und Nummern in einer Nebeldatenbank

Nebellösung

Unabhängig davon, ob mit dem Bau einer IoT-, IIoT- oder künstlichen Intelligenzanwendung (KI) begonnen wurde, ist es äußerst wichtig, die in solchen Umgebungen generierten Datenmengen zu erfassen und diese Daten dann sicher und zuverlässig zu verwalten. Hier auf der Nebelplattform spielt Raima eine Schlüsselrolle.

Tablet mit Stadt mit IOT-Symbolen verbunden

Edge-Anwendungen sind extrem datenintensiv. Millionen von Sensorpunkten sammeln riesige Datenmengen. In einer Nebelumgebung kann Raima dazu beitragen, Speicher- und Steuerfunktionen für Computer zu verwenden, die näher an den datenerzeugenden Quellen entlang des Cloud-Kontinuums liegen. Während eine Solid Fog Computing-Plattform Probleme in Bezug auf Sicherheit, Erkennung, Agilität, Latenz und Effizienz lösen kann, spielt Raima eine wichtige Rolle in Bereitstellung von Datenmanagement direkt auf den Edge-Embedded-Geräten. Mit der kompakten verknüpfbaren Datenbankbibliothek von Raima können Benutzer Daten in virtueller Echtzeit erfassen, die der Datenerzeugungsquelle am nächsten liegt, und diese Daten können zusammengefasst werden, sodass wichtige Aktionen und Entscheidungen viel früher getroffen werden können. Die Nebeldatenbank von Raima schützt vor Latenzproblemen, die auftreten, wenn diese Anwendungen warten müssen, bis die Daten direkt in ein zentrales Kontrollzentrum verschoben werden, wo eine Entscheidung einfach nicht rechtzeitig getroffen wird.

Schiff und Fracht durch iot verbunden

Transport-, Gesundheits-, Industrieautomations- und Energieanwendungen sammeln Petabyte an Daten, und eine reine Cloud-Architektur kann eine so große Datenmenge nicht rechtzeitig verarbeiten, um kritische Entscheidungen zu treffen. Der Betrieb muss sich am Rand / vor Ort des Netzwerks befinden. Stellen Sie sich als Beispiel ein autonomes Fahrzeugsystem vor: Ein intelligentes Auto generiert Gigabyte an Daten pro Fahrt, während es sich mit der Verkehrssteuerung oder anderen Fahrzeugen verbindet und in Bewegung kommuniziert. In einer solchen Umgebung wird die Latenz in Submillisekunden gemessen. Es ist nicht möglich, Probleme mit der Netzwerkverfügbarkeit zu lösen, und die Bandbreite ist von entscheidender Bedeutung. Als Nebeldatenbank Raima Database Manager hilft bei der Lösung solcher Latenzprobleme vor Ort, indem es am Rand einer solchen Anwendung eingebettet wird.

Verbundenes Gebäude mit Ikonen vor

Ein weiteres Beispiel ist ein intelligentes Gebäude. Intelligente Gebäudeanwendungen nutzen das industrielle Internet zunehmend, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern. In Verbindung mit der Raima-Nebeldatenbank auf den in eine solche Anwendung eingebetteten Edge-Embedded-Geräten bietet Raima eine lokale Verarbeitung und Speicherung nahezu in Echtzeit, um Kosten zu optimieren und zu sparen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Daten in einer Fog-Computing-Architektur am Ursprungsort von einem intelligenten Edge-Gerät durch Eingabe von verschiedenen Sensoren verarbeitet und an einen zwischengeschalteten RDM-basierten Server gesendet werden, der sich in unmittelbarer geografischer Nähe zum Edge-Client befindet. Daten, die die Leistung eines Rechenzentrums benötigen, werden dann von RDM zur historischen Analyse, Big-Data-Analyse und Langzeitspeicherung an die Cloud gesendet. Raima Database Manager kann dabei helfen, solche Probleme mit der Nebendatenbanklatenz zu beheben.

Verlassen Sie sich bei der Navigation auf RDM Wolke, IoT und IIoT Anwendungsanforderungen.

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