工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下，數(shù)據(jù)是最重要的資源之一，企業(yè)需要對各種機器、設(shè)備和傳感器產(chǎn)生的時序數(shù)據(jù)進行采集、存儲與分析。上述場景對數(shù)據(jù)庫提出了包括高可靠性、實時性、大規(guī)模、高并發(fā)、高精度、易擴展等在內(nèi)的各種要求。同時，這些數(shù)據(jù)也帶來了新的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理等。

海量工業(yè)數(shù)據(jù)采集難：針對海量設(shè)備數(shù)據(jù)進行采集，且采集精度需達毫秒級，每秒鐘可能產(chǎn)生上百萬條數(shù)據(jù)；需具備足夠的數(shù)據(jù)處理能力；此外還需考慮新增設(shè)備等更多場景

工業(yè)數(shù)據(jù)存儲成本高：5-10 年長周期保存，存儲成本大、負擔(dān)重工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景的特殊性，傳感器易受環(huán)境噪聲、溫度變化、電磁干擾等因素影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)存在諸如缺失、異常、重復(fù)、亂序等嚴重問題

工業(yè)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)可靠性及實時分析有著更高訴求：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性有著極高的要求，同時工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景數(shù)據(jù)需要實時處理和分析，以實現(xiàn)設(shè)備調(diào)度、預(yù)警系統(tǒng)等功能；

1、KaiwuDB 提供了面向海量時序數(shù)據(jù)的高速、高吞吐寫入，并結(jié)合就地計算、流計算、預(yù)計算、集群部署等技術(shù)，支撐超速聚合查詢分析，服務(wù)各種工業(yè)軟件、大數(shù)據(jù)平臺、物聯(lián)網(wǎng)平臺以及數(shù)據(jù)中臺建設(shè)

2、KDP（數(shù)據(jù)服務(wù)平臺）適配各種協(xié)議，實現(xiàn)對異構(gòu)數(shù)據(jù)源的采集；同時，KDP 對數(shù)據(jù)進行多維度、深層次的探索分析，廣泛應(yīng)用在生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備管理、經(jīng)營分析、預(yù)測分析、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)等諸多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，提供多樣的數(shù)據(jù)支撐服務(wù)

KaiwuDB 支持毫秒級數(shù)據(jù)快速入庫，單節(jié)點每秒百萬級，通過“就地計算”重點技術(shù)，能極大提升數(shù)據(jù)讀寫性能；支持多種聚合查詢，針對千萬級數(shù)據(jù)可實現(xiàn)毫秒級的響應(yīng);

KaiwuDB 具備10-100倍的數(shù)據(jù)壓縮能力，完善的數(shù)據(jù)生命周期管理及降采樣查詢能力可將存儲成本降低 90%，支持多模，可實現(xiàn)一套數(shù)據(jù)庫應(yīng)對多種數(shù)據(jù)存儲和計算場景，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)共享存儲；云邊端一體化建設(shè)，降低系統(tǒng)的復(fù)雜度和冗余度，降低系統(tǒng)建設(shè)和人工成本；

可大幅提升了企業(yè)精細化生產(chǎn)的能力、風(fēng)險預(yù)警即時性、設(shè)備運維管理水平、設(shè)備利用率及質(zhì)量監(jiān)測效果，通過流式計算及數(shù)據(jù)分析能力，將臟數(shù)據(jù)、亂序數(shù)據(jù)進行清理和調(diào)整，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，方便后續(xù)用于數(shù)據(jù)建模分析、機器學(xué)習(xí)、AI 訓(xùn)練等場景；

通過數(shù)據(jù)庫運維權(quán)限管理、加密通信、數(shù)據(jù)加密等技術(shù)充分保障數(shù)據(jù)安全；

支持高可用架構(gòu)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫層面的高可用和災(zāi)備；

面對工業(yè)行業(yè)各地數(shù)據(jù)打通難的問題，KaiwuDB 可提供集群部署方案，提供數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)訂閱模塊、標(biāo)準(zhǔn)的 JDBC/ODBC 接入方式和 Restful API 接口，賦予企業(yè)數(shù)據(jù)中臺搭建能力，讓數(shù)據(jù)實現(xiàn)“統(tǒng)一匯聚、統(tǒng)一分析、統(tǒng)一治理”，避免數(shù)據(jù)割裂、數(shù)據(jù)指標(biāo)不一致、數(shù)據(jù)能力重復(fù)建設(shè)等問題，助力企業(yè)可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)實時分析結(jié)果，協(xié)助打造透明化工廠。