行业现状与问题

2、写入能力低：现有关系数据库写入吞吐量低，较难满足百万级别的时序数据的写入需求；

3、查询效率差：海量时序数据汇聚后，无法快速计算分析，未能最大化发挥数据价值；

4、存储成本高：现有关系型数据库无法对大量时序数据进行有效压缩，存储资源投入成本高；

5、数据应用不充分：数据烟囱、数据孤岛相对严重，无法充分融合多业务数据并发挥价值。

解决方案

1、多源数据汇聚：基于以 KaiwuDB 为核心建设的 KDP（数据服务平台），借助其数据管道功能将各类数据统一归集至 KaiwuDB 数据库；

2、数据存储及加工：将数据分级分类进行存储，再结合 KaiwuDB 就地计算、预计算、集群部署等核心技术，支撑聚合查询与数据快速分析，千万条数据量可达到毫秒级响应；

3、数据应用：借助 KDP（数据服务平台）对现有数据进行多维度、深层次的数据探索分析，并广泛应用在生产调度、设备管理、经营分析、预测分析等诸多业务环节。

价值实现

1、降低成本：近 10 倍数据压缩率，大幅节省硬件资源；KaiwuDB 和 KDP（数据服务平台） 有效突破了大数据平台和传统数据库的读写性能瓶颈，降低了存储、系统建设和维护成本；

2、集中管理：KaiwuDB 支持多种数据源汇聚，支持多模数据引擎，为工业企业提供从研发、生产、运维、管理等一站式数据存储和计算能力，打破企业数据孤岛；

3、提升效能：KaiwuDB 支持百万级数据的并发写入、千万条记录复杂查询毫秒级响应；基于集群部署与可弹性拓展，灵活应对业务压力。此外，数据库支持标准 SQL 语法，支持 JDBC 与 ODBC，简单易学，大幅减少开发难度与后期运维压力；

4、模型沉淀：通过对工业数据的采集、汇聚和分析，结合 AI、工业算法等技术，在经过反复迭代、学习、分析、计算后，沉淀了工业数字化模型。