数据每秒都在增长，完全符合大数据的3V规则——容量、速度和价值，这是过去10年世界见证的。如今，随着私有、公共、混合、本地存储等多种数据存储方式的出现，收集和存储数据不再是一项具有挑战性的任务。然而，面对如此庞大的数据量，企业利用、分析和快速做出业务决策的能力也变得越来越复杂。为了弥合大数据专业知识和更好的数据准备之间的差距，数据结构无疑是赢家。DataFabric将原始数据集转换为最合适、可操作且具有投资价值的数据洞察力。许多公司已经从传统的数据准备技术发展到提供有洞察力的方法。其中一种方法称为K2View方法。在这种方法中，使用获得专利的微数据库方法通过数字实体存储数据，其中每个实体代表一个特定的业务合作伙伴。每次结构捕获数据时，都会处理模式并将其分发到微数据库。虽然每个微数据库代表一个特定的数字实体，但它使用主密钥加密，确保高度可配置的数据同步。DataFabric专注于使应用程序更智能，无论是家庭应用程序还是工业应用程序，DataFabric都执行数据准备管道的端到端自动化。IIoT的数据结构：为工业层编织正确的架构数据是预测模型演变的核心。虽然捕获和存储更多数据只是方程式的一部分，但将其提炼和提炼成有价值的资产类别是一个真正的挑战。使用早期过滤的数据结构可以更轻松地准备数据。这意味着收集、整合、分析和归档数据是自动执行的。不要错过，这个过程随着模型对原始数据的理解而演变；他们在工业设备自动化方面的表现也有所提高。基于数据结构分析，该结构还促进了从人工监控到检测异常的自主评估的转变。随着时间的推移，这些模型将成熟为规范实体，可以更准确地执行准则并对物理世界产生影响。接下来是针对各种工业用例的预测模型的按需部署。这些模型托管在云端，可以根据业务需要从任何地方访问。最终，这些模型将构成增强自动化的基础，工业流程可以在其中进行自我学习和自我修复。边缘数据结构：优化与核心边缘的通信在我们讨论物联网时也值得一提。毕竟，没有织物就无法满足这项技术的颠覆性需求。现在，边缘必然会增长，因为在地理上更接近最终客户更容易构建可持续的物联网。由于传感器和其他必要设备的数量减少，这反映了底线成本。此外，更容易监控跨边缘集群和核心的分布式计算。边缘计算的主要问题之一现在也得到了解决。边缘计算多年来一直没有成为主流，部分原因是实时数据准备不足，部分原因是不可预见的环境条件可能因边缘而异。虽然结构已经解决了数据准备问题，但硬件质量的改进正在做基本的数据处理。高质量的硬件外壳可确保在各种条件下不间断运行，无论条件多么极端。但是，采用边缘还涉及其他复杂性。在核心和边缘之间持续传输数据的能力现在是一个主要问题。边缘-核心通信是一种常见的业务需求，fabric有解决方案。考虑向数百万用户提供连续和点播内容的服务的用例。最常见的例子包括视频流媒体平台（Netflix等）、社交媒体或电子学习平台。现在，为了最大限度地延长正常运行时间，边缘计算可以通过提供最接近最终消费者的流媒体来帮助消除延迟。然而，如果没有分析，自动化数字服务的目标是不完整的。大多数边缘解决方案的问题是无法计算分析数据（客户消费、偏好等）并将其流回核心并最终回流到业务CRM环境。使用分布式数据结构可以将复杂性降低到革命性的水平。这是一种将按需数据从边缘传输到系统环境并最终传输到销售、营销和支持团队的简单而安全的方法。结论可以肯定地说，结构和物联网开发是可以互操作的。为了制作更智能的应用程序和流程，我们需要通过设备网络发送/接收经过过滤的数据。自动化数据准备管道是交换高质量数据的潜在解决方案。
