KaiwuDB 在邊緣計算場景中主要應用于 工業物聯網（IIoT）、智能電網、車聯網 等領域，通過其分布式多模架構和輕量化設計，在邊緣側承擔 數據實時處理、本地存儲與協同分析 的核心作用。以下是具體案例和功能解析：
1. 典型邊緣計算案例
(1) 工業設備邊緣監控（智能制造）
- 場景：工廠產線設備傳感器（如溫度、振動）高頻采集數據，需實時預警故障。
- KaiwuDB 的作用：
- 邊緣存儲：在邊緣網關部署 KWDB，緩存原始時序數據（默認壓縮比≥10:1），減少云端傳輸壓力。
- 實時計算：通過 SQL 函數就地執行異常檢測（如
WHERE vibration > 閾值），觸發本地告警。 - 云端協同：僅上傳聚合結果（如每小時均值）到中心集群，降低帶寬消耗。
(2) 新能源電站管理（智能電網）
- 場景：分布式光伏/風電設備需本地處理發電量、環境數據。
- KaiwuDB 的作用：
- 多模融合：關聯設備關系表（如電站拓撲）與時序數據（發電功率），生成帶屬性的分析報表。
- 斷網續傳：邊緣節點在網絡中斷時持續存儲數據，恢復后自動同步到云端。
- 動態負載均衡：通過
Range Partition自動均衡邊緣節點間的數據分布。
(3) 智能車輛數據預處理（車聯網）
- 場景：車載傳感器（GPS、攝像頭）產生海量數據，需實時過濾關鍵事件。
- KaiwuDB 的作用：
- 流式計算：通過
WINDOW函數實時計算車速突變、急剎車等事件。 - 分級存儲：原始數據保留在車載邊緣端，事件摘要上傳至云端（符合 GDPR 數據最小化原則）。
- 流式計算：通過
2. 邊緣場景中的核心能力
| 功能 | 技術實現 | 邊緣價值 |
|---|---|---|
| 輕量級時序存儲 | 列式存儲 + 自適應壓縮（ZSTD/Snappy） | 節省邊緣設備存儲空間（1TB 原始數據→約100GB） |
| 低延遲分析 | 內置流處理引擎（支持 OVER 窗口函數） | 本地響應時間<100ms，避免云端往返延遲 |
| 云邊數據同步 | 基于 Raft 的增量同步協議，斷點續傳 | 弱網環境下仍保障數據一致性 |
| 資源隔離 | 通過 Resource Groups 限制邊緣節點 CPU/內存占用 | 避免邊緣計算影響設備控制任務 |
3. 邊緣部署架構
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- 邊緣層：運行 KWDB 社區版（無原生 AI），支持 ARM/x86 架構，最低配置要求：
- CPU：4核
- 內存：8GB
- 存儲：100GB SSD（支持 TF 卡擴展）
- 云端：執行全局分析、模型訓練，并通過 OTA 更新邊緣計算規則。
4. 優勢總結
- 降本增效：減少 70%+ 云端數據傳輸量，帶寬成本降低 50%+。
- 實時性：邊緣側分析延遲<1秒，滿足工業級實時控制需求。
- 離線可用：支持邊緣設備完全斷網運行，數據最長緩存 30 天。
