Edge-Datenbanken

Edge-Datenbanken sind explizit für das Edge-Computing konzipiert, bei dem die Daten auf Geräten an der Peripherie des Netzwerks und nicht an einem zentralen Ort gespeichert und verarbeitet werden. Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, bei denen die Daten an einem zentralen Ort, entweder On-Premises oder in der Cloud, verwaltet werden.

Warum sind Edge-Datenbanken wichtig?

Die Verarbeitung von Daten in der Nähe ihrer Quelle ist eine effiziente Methode zur Verringerung des Netzwerkverkehrs. IoT nutzen Edge-Datenbanken, um Daten zu filtern und zu organisieren, bevor sie an vorgelagerte Systeme gesendet werden, wodurch die Menge der übertragenen Rohdaten reduziert wird.

Diese Datenbanken sind in die Gateway-Geräte eingebettet und arbeiten bei Nichtverfügbarkeit des Netzes eigenständig. Edge-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie in großer Zahl eingesetzt werden können und den Verwaltungsaufwand vermeiden, den herkömmliche Datenbanken oft verursachen.

Edge-Computing

eingebettet Edge-Datenbanken adressieren mehrere zentrale Herausforderungen der Edge-Computing , insbesondere im Zusammenhang mit Latenz, Ressourcenbeschränkungen und Datensynchronisierung:

Geringere Latenz: Herkömmliche Datenspeicherlösungen basieren häufig auf zentraler Cloud , die aufgrund von Netzwerkbeschränkungen zu erheblichen Verzögerungen bei der Datenverarbeitung führen kann. eingebettet Edge-Datenbanken speichern Daten lokal auf den Edge-Geräten und ermöglichen so eine Datenanalyse und Entscheidungsfindung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit am Rande des Netzwerks, also näher am Ort der Datenerzeugung. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die unmittelbare Reaktionen erfordern, wie medizinische Geräte oder industrielle Prozesssteuerungssysteme.

Ressourcenbeschränkungen: Edge-Geräte verfügen in der Regel über eine begrenzte Verarbeitungsleistung, Arbeitsspeicher und Speicherkapazität im Vergleich zu leistungsstarken Cloud . eingebettet Edge-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie leichtgewichtig und effizient sind, nur minimale Ressourcen verbrauchen und dennoch robusteFunktionen bieten. Dadurch können sie auf ressourcenbeschränkten Geräten ohne Leistungseinbußen effektiv eingesetzt werden.

Datensynchronisierung: Die Aufrechterhaltung der Beständigkeit und -genauigkeit über verteilte Systeme hinweg kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn es um intermittierende Konnektivität oder Netzwerkunterbrechungen geht. eingebettet Edge-Datenbanken verwenden oft Daten-Caching-Techniken, um häufig genutzte Daten lokal zu speichern. Dadurch wird sichergestellt, dass wichtige Informationen auch dann für die Analyse zur Verfügung stehen, wenn die Verbindung zum Zentralsystem unterbrochen ist, wodurch die negativen Auswirkungen von Netzwerkproblemen auf die Datenverfügbarkeit gemindert werden.

Edge-Datenbank Use Case

Intelligente Netze

Edge-Datenbanken können in Stromverteilungsnetzen eingesetzt werden, um die Energienutzung zu optimieren und Ausfälle zu verhindern. Durch das Speichern und Analysieren von Daten über Stromverbrauchsmuster können Netzbetreiber informierte Entscheidungen über den Lastenausgleich treffen und Strom effizienter verteilen.

Fernüberwachung von Anlagen

Edge-Datenbanken können auf Bohrinseln oder in Pipelines in der Öl- und Gasindustrie eingesetzt werden, um Sensordaten über den Zustand der Ausrüstung zu sammeln. Dies ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Problemen und erleichtert die vorbeugende Wartung, wodurch das Risiko von Ausfällen und Unfällen verringert wird.

Fertigung / Industrielles Internet der Dinge (IIOT)

Fabriken können Edge-Datenbanken verwenden, um Sensordaten von Maschinen zu speichern, die eine Echtzeitüberwachung, Prozessoptimierung und vorausschauende Wartung ermöglichen. Dies kann dazu beitragen, Downtime zu reduzieren, die Produktqualität zu verbessern und Kosten zu sparen.

Gesundheitswesen

Krankenhäuser können Edge-Datenbanken für die Patientenüberwachung in Echtzeit nutzen. Medizinische Geräte, von Vitaldatenmonitoren bis zu Insulinpumpen, können riesige Datenmengen erzeugen. Edge-Datenbanken speichern und verarbeiten diese Daten lokal und ermöglichen so eine schnellere Analyse und schnellere klinische Entscheidungen. Dies kann in Situationen wie der Notfallversorgung oder dem Management chronischer Krankheiten entscheidend sein.

Autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos erzeugen eine riesige Menge an Daten von LiDAR-Hardware, Kameras und anderen Sensoren. Edge-Datenbanken können diese Daten lokal speichern und verarbeiten und ermöglichen so die Entscheidungsfindung in Echtzeit für Navigation, Hindernisvermeidung und Sicherheit.

Hauptmerkmale einer Edge-Datenbank

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale, auf die Sie bei einer Edge-Datenbank achten sollten:

• Geringe Latenz: Edge-Datenbanken sind so konzipiert, dass sie die Latenzzeit, d. h. die Zeit, die die Daten für die Übertragung zwischen einem Gerät und einem Server benötigen, minimieren. Dies ist wichtig für Anwendungen, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit erfordern.
• Offline-Betrieb: Edge-Datenbanken sollten auch dann funktionieren, wenn es keine Internetverbindung gibt. Dies ist wichtig für Anwendungen, die in entfernten oder unzuverlässigen Netzwerkumgebungen funktionieren müssen.
• Scalability: Edge-Datenbanken können skaliert werden, um die Anforderungen einer wachsenden Anzahl von Geräten kennenlernen . Dies ist wichtig für Anwendungen, die voraussichtlich viele Daten erzeugen werden.
• Kleiner Fußabdruck: Edge-Datenbanken sind für die Ausführung auf ressourcenbeschränkten Geräten mit begrenzter Verarbeitungsleistung, Arbeitsspeicher und Speicherplatz konzipiert.

Die Actian Edge-Datenbank

Edge-Anwendungen und -Geräte müssen verschiedene Hardware, Betriebssysteme, Netzwerke, Kommunikationsschnittstellen sowie Programmier- und Skriptsprachen für Anwendungen nutzen, die diese Ressourcen verwenden. Zen Edge Datenmanagement unterstützt diese anspruchsvollen Anforderungen.

Optimiert für eingebettet Systeme und Edge-Computing, zeichnet sich Zen durch einen geringen Platzbedarf und schnellen Lese- und Schreibzugriff aus und ist damit ideal für ressourcenbeschränkte Umgebungen.

Mit nahtloser Datensynchronisierung vom Edge bis zur Cloud ist Zen vollständig ACID-konform, unterstützt SQL- und NoSQL-Datenzugriff, nutzt gängige Programmiersprachen und ermöglicht Entwicklern die Erstellung von Anwendungeneingebettet niedrige Latenz .

Um mehr darüber zu erfahren, wie Unternehmen eingebettet edge Datenmanagement nutzen, besuchen Sie bitte die Webseite von Zen.