Der Aufstieg der eingebetteten Datenbanken im Zeitalter des IoT

Das Internet der DingeIoT) verändert unsere Welt rasant. Von intelligenten Häusern und Wearables bis hin zu industrieller Automatisierung und vernetzten Fahrzeugen sammeln und erzeugen Milliarden von Geräten Daten. Einer aktuellen Analyse zufolge wird sich die Zahl der Internet-of-Things-GeräteIoT) weltweit von 15,1 Milliarden im Jahr 2020 auf mehr als 29 Milliarden IoT im Jahr 2030 fast verdoppeln. Diese Datenflut stellt sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance dar. Im Mittelpunkt steht dabei die Notwendigkeit einer effizienten Datenspeicherung und -verwaltung - eine Rolle, die zunehmend von eingebettet Datenbanken übernommen wird.

Traditionelle Datenbanken vs. eingebettet Datenbanken

Herkömmliche Datenbanken, die für groß angelegte Unternehmensanwendungen konzipiert sind, haben in der ressourcenbeschränkten Umgebung des IoT oft Probleme. Sie benötigen viel Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Speicherplatz - ein Luxus, über den die meisten IoT einfach nicht verfügen. Darüber hinaus sind herkömmliche Datenbanken komplex zu verwalten und zu sichern, was sie für die oft unbeaufsichtigten IoT ungeeignet macht.

eingebettet Datenbanken hingegen sind speziell für Geräte mit begrenzten Ressourcen konzipiert. Sie sind leichtgewichtig, haben einen geringen Platzbedarf und benötigen nur eine minimale Verarbeitungsleistung. Sie sind außerdem für die Datenverarbeitung in Echtzeit optimiert, was für viele IoT entscheidend ist, bei denen Entscheidungen direkt vor Ort getroffen werden müssen, ohne dass Daten an eine Cloud weitergeleitet werden.

Warum eingebettet Datenbanken perfekt für IoT und Edge-Computing sind

Mehrere Schlüsselfaktoren machen eingebettet Datenbanken zur idealen Wahl für IoT und Edge-Computing:

• Geringer Platzbedarf: eingebettet Datenbanken benötigen nur minimalen Speicherplatz und Arbeitsspeicher, was sie ideal für Geräte mit begrenzten Ressourcen macht. Dies ermöglicht kleinere Formfaktoren und niedrigere Kosten für IoT .
• Geringer Stromverbrauch: eingebettet Datenbanken sind so konzipiert, dass sie energieeffizient sind und den Stromverbrauch von batteriebetriebenen Geräten minimieren, was für viele IoT von entscheidender Bedeutung ist.
• Schnelle Leistung: Die Datenverarbeitung in Echtzeit ist für viele IoT unerlässlich. Die eingebettet Datenbanken sind auf Geschwindigkeit optimiert und gewährleisten eine zeitnahe Datenspeicherung, -abfrage und -analyse am Netzwerkrand.
• Zuverlässigkeit und Langlebigkeit: IoT arbeiten oft in rauen Umgebungen. eingebettet Datenbanken sind so konzipiert, dass sie zuverlässig und langlebig sind und die Datenintegrität auch bei Stromausfällen oder Gerätefehlfunktionen gewährleisten.
• Sicherheit: Sicherheit ist das A und O in der IoT . eingebettet Datenbanken verfügen über robuste Sicherheitsfunktionen, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
• Benutzerfreundlichkeit: Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken sind eingebettet Datenbanken so konzipiert, dass sie einfach einzurichten und verwalten sind. Dies vereinfacht die Entwicklung und das Deployment für ressourcenbeschränkte IoT .

Die Entwicklung komplexer IoT sollte Ihnen keine Kopfschmerzen bereiten. Lassen Sie uns Ihnen zeigen, wie unsere eingebettet Edge-Datenbank Ihr nächstes IoT vereinfachen kann.

Vorteile der Verwendung eingebettet Datenbanken in IoT

Die Vorteile der Verwendung eingebettet Datenbanken in IoT sind zahlreich:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die lokale Speicherung und Analyse von Daten ermöglichen eingebettet Datenbanken eine Echtzeit-Entscheidungsfindung vor Ort. Dies verringert die Abhängigkeit von der Cloud und ermöglicht schnellere, effizientere Reaktionen.
• Erweiterte Funktionalität: eingebettet Datenbanken können Gerätekonfigurationseinstellungen, Nutzer und historische Daten speichern, was eine umfangreichere Funktionalität und ein personalisiertes Nutzer ermöglicht.
• Geringere Latenzzeit: Durch die lokale Verarbeitung von Daten entfällt die Notwendigkeit einer ständigen Kommunikation mit der Cloud, was die Latenzzeit erheblich reduziert und die Reaktionsfähigkeit verbessert.
• Offline-Funktionalität: eingebettet Datenbanken ermöglichen es den Geräten, auch ohne Internetverbindung zu funktionieren und gewährleisten so einen unterbrechungsfreien Betrieb und Datenerfassung.
• Kosteneinsparungen: Durch die geringere Abhängigkeit von Cloud und -Verarbeitung können eingebettet Datenbanken dazu beitragen, die Gesamtbetriebskosten für IoT zu senken.

Anwendungsfälle für eingebettet Datenbanken im IoT

eingebettet Datenbanken finden in einer Vielzahl von IoT Anwendung, darunter

• Smart Homes: eingebettet Datenbanken können Geräteeinstellungen, Energieverbrauchsdaten und Nutzer speichern und ermöglichen so eine intelligente Hausautomatisierung und Energieverwaltung.
• Wearables: Fitness-Tracker und Smartwatches nutzen eingebettet Datenbanken, um Gesundheitsdaten, Aktivitätsprotokolle und Nutzer zu speichern.
• Industrielle Automatisierung: eingebettet Datenbanken spielen eine entscheidende Rolle in industriellen IoT . Sie speichern Sensordaten, Geräteeinstellungen und Wartungsprotokolle für eine vorausschauende Wartung und verbesserte betriebliche Effizienz.
• Vernetzte Fahrzeuge: eingebettet Datenbanken sind für Anwendungen in vernetzten Fahrzeugen unerlässlich. Sie speichern Fahrzeugdiagnosen, Fahrerpräferenzen und Echtzeit-Verkehrsdaten, um Funktionen wie selbstfahrende Autos und intelligente Navigationssysteme zu ermöglichen.
• Asset Tracking: Mit eingebettet Datenbanken lassen sich Standort und Zustand von Assets in Echtzeit verfolgen, was die Logistik und das supply chain Management optimiert.

Die Zukunft der eingebettet Datenbanken im IoT

Da sich die IoT weiter entwickelt, werden eingebettet Datenbanken voraussichtlich eine noch wichtigere Rolle spielen. Hier sind einige wichtige Trends zu beobachten:

• Erhöhte Nachfrage nach Scalability: Da die Zahl der angeschlossenen Geräte explodiert, müssen eingebettet Datenbanken skalierbar sein, um größere Datenmengen und komplexere Arbeitslasten zu bewältigen.
• Verbesserte Sicherheitsfunktionen: Angesichts wachsender Sicherheitsbedenken im IoT müssen eingebettet Datenbanken noch robustere Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten enthalten.
• Cloud : Während eingebettet Datenbanken Edge-Computing ermöglichen, wird es wahrscheinlich einen Bedarf an nahtloser Integration mit Cloud für Data Analytics, Visualisierung und langfristige Speicherung geben.

Der Aufstieg des IoT hat eine neue Ära für eingebettet Datenbanken eingeläutet. Ihre geringe Größe, Effizienz und scalability machen sie zur perfekten Lösung für die Verwaltung von Daten am Rande des Netzwerks. Während die IoT reift, werden sich eingebettet Datenbanken weiter entwickeln und erweiterte Funktionen, verbesserte Sicherheit und eine nahtlose Integration mit Cloud bieten.

Wir bei Actian helfen Unternehmen, mit unserer leichtgewichtigen, eingebettet Datenbank - Actian Zen- schnellere und intelligentere Anwendungen auf Edge-Geräten auszuführen. Und mit der neuesten Version von Zen 16.0 unterstützen wir Unternehmen dabei, dasDatenmanagement zu vereinfachen, die Produktivität von Entwicklern zu steigern und sichere, verteilte IoT zu entwickeln.

Zusätzliche Ressourcen:

• [Datenblatt] Actian Zen - eingebettet Datenbank für den Intelligent Edge.
• Lesen Sie den Actian Zen 16.0 Launch Blog für weitere Informationen über die neueste Version.

Über Kunal Shah

Kunal Shah ist ein Software-Ingenieur, der zum Produktvermarkter wurde. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung darin, Unternehmen dabei zu helfen, die Macht der Daten zu nutzen, Legacy-Systeme zu modernisieren und das digitale Wachstum voranzutreiben. Bei Actian leitet Kunal das globale Produktmarketing für Actian Zen Edge und NoSQL-Datenbankprodukte und konzentriert sich dabei auf die Produktwachstumsstrategie, die Markteinführung und die Planung der kommerziellen Umsetzung. In der Vergangenheit hatte Kunal leitende Positionen im Produktmarketing und in der Technologieberatung bei SAS inne. Akademisch hat Kunal einen MBA von der Duke University, einen Master in MIS von der Texas A&M University und einen Bachelor in Ingenieurwesen von der University of Mumbai. Außerhalb der Arbeit finden Sie Kunal beim Fußballspielen oder bei der Planung eines Strandurlaubs mit seiner Familie.