Edge Computing & Automation im Industrial Internet of Things (IIoT)



Das jährlich neu generierte digitale Datenvolumen durch Big Data und Internet of Things (IoT) wird sich bis 2025 auf über 163 ZB belaufen - also ca. 447 EB täglich, 310 PB pro Minute oder 5.200 TB pro Sekunde müssen verarbeitet werden. Leistungsstarke Datenbankdienste auf Smartphones und Tablets werden unerlässlich. Ein IoT-Datenbanksystem auf mobilen Geräten macht Ihre Applikation schneller, komfortabler und einfacher in der Handhabung.

Mit Transbase® Edge haben wir eine Datenbanktechnologie geschaffen, die den großen Datenmengen standhält und die Ergebnisse am IoT-Endgeräte selbst bereithält - dort wo eine rasche Entscheidung nötig ist. Dadurch wird die Kommunikationsbandbreite zwischen den IoT-Sensoren und einer zentralen Recheninstanz verringert. Die Analyse und Wissenserzeugung erfolgt direkt an der Quelle der ermittelten Daten. Mit Transbase® Edge vereinen wir somit dezentrale Messung und zentrale Entscheidung in einem System vernetzter IoT-Endgeräte.

IoT & Transbase® Crowd

Transbase® Edge ermöglicht über die neue Crowd-Funktion (ab V. 8.3) die Steuerung paralleler Datenbankabfragen über beliebig viele verbundene Edge-Datenbanken von einer zentralen Instanz aus. Während sich die ursprünglichen Daten nach wie vor auf den Endgeräten befinden, können die Abfrageergebnisse von der Zentralinstanz gesammelt und aggregiert werden. Damit eignet sich Transbase® Edge hervorragend als IoT-Datenbank. Über die Transbase® Crowd-Funktion können Daten auch horizontal über einen Pool von Datenbanken mit identischem Datenbankschema partitioniert und verteilt werden. Die vertikale Partitionierung von Daten kann über die Integration des Primärschlüssels in einer View erreicht werden.


Transbase® HyPerf Benchmark

Wir stellen uns den digitalen Herausforderungen und haben Transbase® in einem HyPerf Benchmark mit anderen Datenbanken verglichen. Das Resultat ist überzeugend.

Der HyPerf Benchmark zeigt die exzellente INSERT- und SELECT-Performance von Transbase® auf großen, mehrdimensionalen Tabellen, die für heutige Applikationen sehr wichtig sind. Smartphones sammeln beispielsweise viele Fitness- oder Gesundheitsdaten mit mindestens einer geographischen und einer zeitlichen Dimension und assoziieren Messwerte mit jedem Suchpunkt.


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