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pg电子官网 KaiwuDB 车联网解决计划
随着 IoT 技术的快速生长 ，车联网正在迅速普及和生长 ，成为了智慧都会的重要组成部分。在车联网中 ，数据包括：实时性高、数据量大、类型多样、时效性要求高、交互性强、宁静保密性要求高等特点 ，这些数据的连续生成和传输对数据治理提出了崭新要求。
车联网系统需要快速实现海量数据的剖析和处理 ，以获取更多有价值的数据并进行快速决策。因此 ，需要一个能够处理海量、实时、�？榛莸闹卫硐低� ，来满足车联网所需的种种数据处理、应用等方面的业务需求。
自动驾驶中控及调理平台对实时盘算与剖析需求强烈：车辆行驶历程对数据汇入和处理实时性要求较高 ，需要对可能爆发的危害情况做出预警 ，以充分包管行车宁静 ，制止突发事件；
古板数据库应对大宗多模态数据的能力匮乏：车联网场景下需要收罗和存储车辆状态、行驶状态、驾驶行为、机械参数、电气参数、行车轨迹、ADAS、门路状况等时序数据以及 GIS 信息等 ，古板数据库难以应对并处理如此大宗的多模态数据；
智能网联车数据智能剖析诉求日益增加：时序数据库可对收罗的时序数据进行剖析、建模和预测 ，用于实现驾驶行为识别、交通拥堵预测、车辆健康治理等多种应用 ，对数据的质量和数据效劳可用性提高了相应的要求；
BI 可视化剖析助力都会交通治理：数据汇聚剖析并通过可视化展示工具 ，直观地泛起车辆状态、门路状况、交通流等信息 ，提供多样化的车辆数据报告助力都会交通治理。
KaiwuDB 提供灵活多侧的安排计划 ，可安排在公有云、线下 IDC 以及车机端、后装工控机。凭据业务诉求 ，可提供云-边-端、云-端、集群等架构计划；
通过 KDP 支持接入网关的多种协议 ，实现多源异构数据高并发、实时写入 KaiwuDB。凭借 KDP 的多维剖析及预测能力 ，车联网系统可对车端数据进行综合剖析及预测 ，实现对车与车、车与路、车与人及车内的全方位感知 ，实时纠正驾驶员行为；同时对车辆机电、性能危害及路况危害等做出预测 ，为应急和救援系统提供有力支持。
KaiwuDB 支持数据快速汇聚 ，及通过高速通道入库；通过“就土地算”焦点技术 ，可大幅提升数据读写性能；支持多种聚合盘问 ，针对千万级数据可实现毫秒级的响应。针对车机零部件 ，车况状态 ，电池状态 ，驾驶行为保存的危害可实现提前预警 ，降低事故爆发的概率 ，提高门路通行流畅度 ，优化车联网系统的决策效果；
支持焦点数据加密存储、加密传输、统一权限管控 ，结合 KDP 的数据宁静战略 ，助力企业在使用数据的同时 ，包管人员信息、车辆数据等秘密、隐私数据宁静 ，制止数据泄露、黑客攻击等宁静问题；
KaiwuDB 可提供智能 API、模型建立工具等 ，对大数据进行模型建立和训练 ，引发数据价值 ，对车联网系统中的车辆状态、驾驶行为、路况状况进行预测；
KaiwuDB 数据压缩达10-100倍 ，结合完善的数据生命周期治理及降采样盘问能力可将存储本钱降低 90%；多模架构可实现一套数据库应对多种数据存储和盘算场景 ，构建统一的数据共享存储；云边端一体化建设 ，降低系统的庞漂后和冗余度 ，减少系统建设和人工本钱；
KaiwuDB 支持关系型数据与时序数据交互盘问 ，提供流式盘算 ，将实时汇聚的车辆、人、门路等数据展开流水线化剖析 ，连续将剖析结果推送到 BI 端；KDP 可提供图表、报表可视化、数据驾驶舱功效 ，并开放相应数据效劳 接口 ，支持二开 ，大幅降低车联网场景构建实时大屏实现 BI 可视化的门槛；
相关于构建 CDH ，KaiwuDB 通过轻量化投入即可抵达满足业务场景的大数据剖析水平。
