モノのインターネット時代におけるデータ生成とデータ形式の変化、およびクラウドネイティブからIoT指向（IoT指向）アーキテクチャへの進化傾向に基づいて、EMQは「モノのインターネットアーキテクチャのためのデータインフラストラクチャ」（データ）を正式に提案しました。 IoT 用インフラストラクチャ) アーキテクチャ パラダイム。
アプリケーション優先からデータ優先へ、IoTデータと従来のエンタープライズビジネスデータをデータ中心に融合し、クラウド、エッジ、エンドで統一されたリアルタイムデータ「接続、移動、保存、処理、分析」を実現し、クローズドループを実現データ生成からデータ実現まで、データ実現のサイクルを短縮し、データ実現のコストを削減し、企業がモノのインターネットの「未来志向」の主要なビジネス アプリケーションを構築できるように支援します。
接続 - 柔軟で信頼性の高いマルチプロトコル、大規模な IoT デバイスの接続
IoT シナリオにおけるデータ生成者は、主にさまざまなデバイスから得られます。機器間、機器とシステムの接続を確立することは、IoT データの価値を実現するための前提条件です。EMQが一連の製品ポートフォリオを通じて構築した「IoTアーキテクチャ向けデータインフラストラクチャ」は、クラウドとエッジを統合したワンストップ接続機能を提供し、従来のシナリオ指向のアプリケーション構築が直面するデータアイランドを打破し、データを実現するのに役立ちます。指向のアプリケーション構築。データの価値をマイニングするための基本的な保証を提供します。
1. クラウドネイティブの生物学的ネットワーキング プロトコルには多数の同時接続があります
EMQ は、クラウド ネイティブ アーキテクチャに基づいた柔軟なスケーリング、安全かつ信頼性の高いデバイス アクセス レイヤー ソリューションを提供します。クラウド内の数千万の IoT デバイスの同時接続機能を通じて、大規模な IoT デバイスのクラウドへの安全かつ安定した接続を提供します。 。
2. 業界横断的なプロトコルクラウドへのワンストップアクセス
モノのインターネット技術を業界に適用することで、産業機器と新しいモノのインターネット デバイス間のデータ接続を確立し、既存の業界データと新しいビジネス データ チャネルを開拓することが産業用モノのインターネットの開発トレンドになっています。 。EMQ「モノのインターネット アーキテクチャのデータ インフラストラクチャ」を通じて、ユーザーは GB/T32960 などの業界標準プロトコルやエンタープライズ プライベート プロトコルにアクセスし、接続機能をさまざまな業界デバイスに拡張し、新しいタイプのモノのインターネット デバイスを実現できます。データや産業機器へのアクセス。
3. 業界の末端におけるクラウド、エッジ、ターミナルの統合接続を深化させる
エッジ コンピューティングと分散クラウド アーキテクチャの発展により、企業はクラウドで強力な接続機能を提供するだけでなく、産業や電力などの業界がネットワークによって制限されるため、業界の端末機器に侵入できる必要もあります。接続方法が異なり、クラウドに直接アクセスできない場合でも、エンドツーエンドの接続ソリューションを提供します。EMQ は、機器アクセスのためのラストストップの機器アクセス機能をユーザーに提供し、従来の産業機器と産業機器の接続問題を解決します。
モバイル – リアルタイム メッセージング エンジン、双方向のデータ移動と配信
デバイスとシステム間の接続が確立された後、リアルタイム データの双方向移動能力、移動速度、データ信頼性によってシステムのデータ消費能力が決まり、それが企業にとってデータが生み出す価値に影響を与えます。 。
1. クラウドにおける大規模なデータ スループット
データ作成のソースが機器に変わるにつれて、機器の数もデータ作成の頻度も前例のないほど増加しています。データ スループットは、IoT システムの基本的な機能レベルを決定します。クラウド内の分散型高性能クラスター アーキテクチャを通じて、1 秒あたり数百万のスループットのルーティング機能と低遅延のデータ配信機能を提供し、さまざまなビジネス システムとデータ永続化システムを接続するための高スループットのデータ ブリッジング ソリューションを提供します。データは Kafka、SQL、NoSQL、および時系列データベースに柔軟に統合され、迅速なアプリケーション統合とビジネス イノベーションを実現します。
2. デバイスからクラウドまでの安定した信頼性の高い双方向モビリティ
標準の MQTT メッセージに基づいて、さまざまな QoS メッセージ品質保証を提供します。デバイスからエッジへのコンバージェンス、エッジからクラウドへのアップロード、クラウドからデバイスへの制御コマンドの送信のいずれであっても、データが正確に到着することを保証できます。
3. クラウドエッジエンドのデータ接続とエッジデータモビリティの自律性
モノのインターネット システムのデバイス接続が産業および他の産業のエッジ側に拡張されると、クラウド上で産業および他の産業のデータの集約を実現できるだけでなく、エッジ側のデバイスとアプリケーション間のデータ フローも実現できます。エッジデータの自律性を形成します。
ストレージ – 低遅延で動的にスケーラブルなクラウドネイティブのストリーミング データ ストレージ
最初のパラダイムの変化傾向によれば、モノのインターネットのデータ形式は主にリアルタイム データ フローです。データがクラウドに接続された後、高スループットのストリーミング データには、データの永続性を提供するために、可用性が高く、パフォーマンスが高く、柔軟なストレージ ソリューションが必要です。
1. クラウドネイティブの柔軟な拡張ストレージ
独立した水平拡張、クラスターのオンライン拡張、動的拡張をサポートするためにクラウドネイティブ アーキテクチャが採用されており、最適化されたストレージ エンジン設計により、データが複数のストレージ ノードにコピーされ、低遅延で信頼性の高いストリーミング データ永続ストレージ サービスを提供します。
2. 柔軟なデータストレージモデル
スキーマフリーのデータ保存方式を採用し、 IoTシーンデータの柔軟な定義と保存を容易にし、各種デバイスのデータ形式や種類の永続化に対応します。
3. コンピューティング層とストレージ層の分離
階層ストレージに対応しており、履歴データをオブジェクトストレージや分散ファイルストレージなどの低コストストレージサービスに自動転送し、容量を無限に拡張できます。ストリーミング データのコンピューティング パフォーマンスを確保しながら、データ ストレージの高可用性も確保します。
処理 – クラウド側のコラボレーションによるマルチレベル データのワンストップ リアルタイム処理
リアルタイム データが送信される IoT シナリオでは、データがクラウドであろうとエッジであろうと、システム全体の低遅延特性を確保するには、高速なデータ処理、高速なフィルタリング、および高速な統合が必要です。同時に、複雑なデータ処理を効率的に管理することも求められます。
1. クラウド上の大量データのリアルタイム処理と統合
SQL文に基づくルールエンジンとストリーム処理により、コードを記述することなくIoTデータの抽出、フィルタリング、変換、保存、処理をワンストップで実現し、リアルタイムデータの高速処理を実現します。また、データを Kafka、SQL、NoSQL、時系列データベースに接続して、迅速なアプリケーション統合とビジネス イノベーションを実現できます。
2. ローカルの低レイテンシーとエッジでの高速処理
エッジ側では、EMQ は軽量のフロー データ処理およびルール エンジンを提供します。これにより、産業用ゲートウェイや車両などの小規模なエッジ コンピューティング ノードでリアルタイム データをローカルで処理およびオフロードし、低遅延シナリオでのシステムの応答性を確保できます。
3. クラウド側のデータ処理の一元管理
EMQ によって提供されるクラウド側のコラボレーション機能は、統合されたリモート ルール配信、リモート アルゴリズム更新、およびクラウド内のエッジに散在するデータ処理ノードにその他の機能を提供します。管理者にとっては、一元的に設定および管理できるため、管理効率が向上し、ローカルの運用保守コストが削減されます。
分析 – リアルタイムのデータ分析とビジネスの洞察、即時の意思決定
ストリーミング データの規模が拡大し続け、高速で継続的に生成されることにより、既存のデータ システムとアプリケーション、特に継続的に変化するデータ ストリームに対して低遅延の分析を実行する方法に重大な課題が生じています。EMQ「モノのインターネット アーキテクチャのデータ インフラストラクチャ」を通じて、フロー データベースを通じてマテリアライズド ビューに基づくリアルタイム分析ソリューションを提供し、モノのインターネット データ ストリームの継続生成、リアルタイム認識での複雑なクエリと分析操作をサポートします。データの変更を把握し、データの価値を使用してビジネス上の意思決定を瞬時に行います。
1. リアルタイムのデータ洞察
EMQ が提供するリアルタイム分析機能により、データがシステムに入力されたときにリアルタイム分析が可能になり、継続的に生成される IoT データ ストリームに対する複雑なクエリと分析操作がサポートされ、ユーザーはリアルタイム データの洞察を取得し、市場に迅速に対応できるようになります。ビジネスの機敏性を向上させ、競争上の優位性を確保します。
2. リスク分析と早期警告
リスクや障害の予防と制御には、多くの場合、リスクが発生する前にタイムリーな警告を提供できる強力なリアルタイム データ分析機能が必要です。生産ラインでの予知保全、金融取引におけるリアルタイムの不正検出、さらには流行病の予防と制御であっても、EMQ「IoT アーキテクチャ用データ インフラストラクチャ」を通じて高速データ分析と処理機能を実現できます。
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