轮胎tpi是什么意思 tpi管理密码是什么意思( 四 ) _生活百科

首先在金字塔底层的之一阶段，要具备海量多模数据的存储能力，把结构化、半结构化、无结构化的数据以较为经济的方式存储下来，对这些数据做云化的处理，称为数据云。
在此基础上，再建设跨数据库引擎的横向融合能力，如宽表、时序、图、关系等模型数据，实现数据库协同查询能力。
在Lindorm数据库内部，用户可以通过一致的查询语句，透明查询多种数据库，拿到所需要的信息。无论这个信息是从宽表、时序还是从文本检索引擎来的，均对用户透明化处理，从而更友好地支撑未来数据应用的开发。
再往上层的纵向融合指的除了数据库引擎、上层数据交换、ETF流数据处理以及计算引擎，可以在上层搭建数据库内部的运行，例如异常检测、趋势预测、关联性分析、相关性分析等，纵向地将数据库的能力进一步融合，进而达到超融合，实现统一的查询语言、数据视图，数据访问。
在车联网的一些具体场景下，比如新能源汽车当前电池包的健康状态监控，或者是公共场景下带业务特征的计算，都可以做成数据库内计算的算子，或是以函数直接通过标准SQL语句去调用，最后连存到算一体化执行，最终实现顶层推理的效果。
推理的效果指的是我们只需要告诉数据库我们的需求，则可得到相应的信息。建立统一的数据视图之后，可以用SQL语句定义，比如导致生产次品率上升的主要原因，汽车故障发生告警的主要原因等，这些能力都是现有的数据库和查询所不能实现的。
如果要提供以上能力，需要一系列的数据工具，如下所示。

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上图为逻辑架构图，图中的最下方是能对接的第三方数据源，提供无缝的对接和支持。数据进来之后到宽表时序等文件引擎，在这里面根据业务场景不同，可以划分不同场景进行存储，有配套的数据转储和数据采集工具。
再上方就是计算引擎，还有数据检索的引擎。如Phoenix SQL引擎，Lindorm监控服务，以及时序数据分析等服务。再上层是人机界面，为了方便基于数据库开发数据应用，最上层是应用系统。
核心优势卖点1）高性价比存储
2）多模超融合检索
创新技术能力1）时序数据压缩
2）工业场景数据建模
3）时序统计及非确定性推理检索
贴近客户场景1）LindormStudioIDE、工具、SDK
2）文档、方案、案例库
3）***、体系化IT&OT融合服务能力
打通数据生态1）***生态：开源：CQL、PhoneixSQL、 ES、MachineBeat…
2）商业：OSIsoftPI、Splunk
融合方案生态OSIsoft、Intel、工业大脑、IoT、东软、飞象互联…

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上方为以前和当前存储方案对比，原来的部署方案需要应用开发人员和运营人员具备较高的动手能力，后续数据量增加的话，每个系统要单独做集群，需要耗费大量的人力和专家进行支撑。
当前的Lindorm存储方案是一个数据库帮助客户解决日常问题，用一个接口查询所有多模型的数据库。
（三）Lindorm车联网数据存储解决方案

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在部署形态上，未来的车联网与物联网是便载、地域分布广的场景，单独在云端搭建数据库无法满足性能实时性的需求，所以未来数据库形态逻辑和物理部署可能是一对多，称为云边端一体化的数据库部署方案。
边缘端不管是车联网路测端的设备或者车机上的TBox，都可以去嵌入轻量级持续数据采集的数据库或者是多模数据库。在工业场景下，已经实现了在边缘计算节点上部署边缘数据库，它可以无缝对接混合云、私有云数据中心或者是公有云平台数据库，做实时或按策略批量的数据同步。
用户在实际部署和使用过程中，可以把分布部署的数据库作为逻辑一体的数据库来管理和实现。比如边缘端部署，它可以采集存储一段时间周期的数据，然后支撑实时面向边缘端所连接的设备或者车辆数据，实时查询与监控的场景。
一旦需要全景数据或者是需要回溯分析出报表，统计数据的时候，可以借助云端强大的计算能力与存储能力，做全量数据的回溯，做复杂计算以及根源分析，甚至机器学习场景的模型训练，完美实现逻辑一体，实际物理分离。既能支撑实时场景，又能支撑批量分析场景的数据存储解决方案。