數(shù)據(jù)每秒鐘都在增長，完全符合大數(shù)據(jù)的3V規(guī)則——容量、速度和價值，這是世界在過去10年見證的。如今，隨著數(shù)據(jù)存儲方式的多樣化，如私有、公共、混合和本地存儲等，收集和存儲數(shù)據(jù)不再是一項具有挑戰(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越復(fù)雜。為了彌合大數(shù)據(jù)專業(yè)知識與更大數(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，獲得專利的微數(shù)據(jù)庫方法用于通過數(shù)字實體存儲數(shù)據(jù)，其中每個實體代表一個特定的業(yè)務(wù)合作伙伴。每次結(jié)構(gòu)捕獲數(shù)據(jù)時，模式都會處理并將其分發(fā)到微數(shù)據(jù)庫中。雖然每個微數(shù)據(jù)庫代表一個特定的數(shù)字實體，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。專注于使應(yīng)用程序變得更智能，無論是家用還是工業(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)測模型演化的核心。雖然捕獲和存儲更多數(shù)據(jù)只是其中的一部分，但將其提煉并提煉為有價值的資產(chǎn)類別是一項真正的挑戰(zhàn)。使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)會在早期進(jìn)行過濾，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)都是自動執(zhí)行的。不要錯過，這個過程會隨著模型理解原始數(shù)據(jù)而逐漸演變;他們在工業(yè)設(shè)備自動化方面的表現(xiàn)也有所提高。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析，該結(jié)構(gòu)還有助于從手動監(jiān)控過渡到檢測異常的自治評估。

在一段時間內(nèi)，這些模型將成熟為規(guī)范實體，可以更準(zhǔn)確地執(zhí)行指導(dǎo)方針并對物理世界產(chǎn)生影響。接下來是針對各種工業(yè)用例的預(yù)測模型的按需部署。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。最終，這些模型將為增強(qiáng)的自動化奠定基礎(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，Edge也值得一提。畢竟，沒有面料就無法滿足這項技術(shù)的顛覆性需求。現(xiàn)在，邊緣勢必會增長，因為在地理上更接近最終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算。

邊緣計算的主要問題之一現(xiàn)在也得到了解決。多年來，邊緣計算并未成為主流，部分原因是實時數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足，部分原因是無法預(yù)見的環(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行，無論它們多么極端。

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)在已成為一個主要問題。邊緣核心通信是一種普遍的業(yè)務(wù)需求，而結(jié)構(gòu)也有一個解決方案。

考慮為數(shù)百萬用戶提供連續(xù)和點播內(nèi)容的服務(wù)的用例。最常見的例子包括視頻流平臺(Netflix等)、社交媒體或電子學(xué)習(xí)平臺。現(xiàn)在，為了最大限度地延長正常運行時間，邊緣計算可以通過提供最接近最終消費者的流媒體來幫助消除延遲。然而，如果沒有分析，自動化數(shù)字服務(wù)的目標(biāo)是不完整的。大多數(shù)Edge解決方案的問題是無法計算分析數(shù)據(jù)(客戶消費、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。這是一種簡單而安全的方法，可從邊緣到系統(tǒng)環(huán)境，并最終向銷售、營銷和支持團(tuán)隊提供按需數(shù)據(jù)。

結(jié)論

可以肯定地說，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，我們需要通過設(shè)備網(wǎng)絡(luò)發(fā)送/接收過濾后的數(shù)據(jù)。自動化數(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。