1. Les performances de base de données traditionnelles ne répondent pas aux besoins d'acquisition de données：
Le système d'énergie numérique nécessite l'acquisition de données en temps réel d'un grand nombre d'appareils de capacité, d'appareils de transmission, d'appareils de consommation d'énergie, tels que la production d'énergie, la charge, la température, l'humidité, la vitesse du vent, etc., la grande quantité de données et la fréquence d'acquisition élevée;
2. Coût élevé du stockage de données à long terme：
Les systèmes énergétiques numériques doivent stocker de grandes quantités de données chronologiques avec de longs cycles de stockage et il est urgent de réduire les coûts de stockage des données chronologiques;
3. Faible performance analytique efficace:
Les systèmes énergétiques numériques nécessitent des calculs en temps réel et des analyses agrégées de grandes quantités de données chronologiques, nécessitant des calculs rapides, une grande précision et des résultats fiables; Les bases de données traditionnelles ne sont pas disponibles;
4. Exigences élevées en matière de qualité des données et de disponibilité des services:
Les systèmes énergétiques numériques doivent appliquer des données chronologiques à chaque maillon, tels que la production d'énergie, la prévision de la charge, la planification de l'optimisation de l'énergie, la réponse côté demande, les transactions sur le marché de l'électricité, etc. Les exigences en matière de qualité des données et de disponibilité des services sont plus élevées.

KaiwuDB peut unifier le traitement des données chronologiques telles que les capteurs, l'état de production, l'état de fonctionnement de la machine, ainsi que des données relationnelles telles que les informations sur le personnel, les informations sur l'appareil, les données commerciales et autres; Dans le même temps, KaiwuDB peut fournir de puissantes capacités d'interrogation interactive et de calcul transmodal pour soutenir la « structure de terminal du bord de nuage » dans le domaine de l'énergie, fournir une structure d'adaptation pour des scénarios tels que le stockage d'énergie distribué, proposant des solutions de déploiement pour les machines de contrôle d'énergie bas de gamme, les passerelles d’Internet des objets et les serveurs haut de gamme de terminal de nuage.Dans le même temps, la synchronisation des données de terminal du bord de nuage, l'abonnement aux données, la gestion des clusters et d'autres fonctionnalités combinées aux capacités de service de données de KDP permettent une automatisation complète des données énergétiques, garantissent la qualité des données et améliorent la disponibilité des services de données.

1. Performances élevées suffisantes pour supporter des scénarios énergétiques spéciaux：

Un seul nœud prend en charge l'enregistrement de données à plusieurs dix millions de niveaux par seconde, des requêtes d'agrégation complexes à plusieurs millions de niveaux par seconde, et fournit des services de stockage et de calcul de données multimodes à guichet unique, améliorant la circulation des données énergétiques et les capacités de réglementation en temps réel;
2. Réduction efficace des coûts de stockage:

Réduire les coûts de stockage grâce à la compression des données, aux fonctions de réduction de l'échantillonnage et à la gestion du cycle de vie des données; Simplifier la struction des services de données au niveau du système; S'appuyant sur les capacités transmodals de KaiwuDB et les capacités de la plateforme de services de données KDP pour aider les clients de l'industrie de l'énergie à mettre en œuvre avec précision des mesures de transfert de charge de pointe pour atteindre des économies d'efficacité;
3. Habilitation intégrée des entreprises pour la construction de données du centre de données:

Basé sur le schéma de déploiement de cluster, KaiwuDB avec synchronisation des données, module de fonction d'abonnement de données, permet aux entreprises d'achever rapidement la mise en place de capacités d'infrastructure de la zone intermédiaire de données, de réaliser la convergence, la gouvernance et l'analyse unifiées des données; Améliore considérablement la qualité et la disponibilité des données grâce à des méthodes telles que le nettoyage des données, le traitement des données chaotique, etc., en soutenant davantage les scénarios d'application de données tels que l'analyse BI et la formation à AI;
4. Enrichir les interfaces de composants pour libérer davantage la valeur des données:

KaiwuDB fournit de puissantes capacités d'analyse d'agrégation de données chronologiques et de calcul transmodal pour répondre aux besoins d'analyse transmodale tels que les relations d'efficacité énergétique dans les scénarios énergétiques; Prend en charge à l'amarrage la plateforme Big Data de l'énergie, fournit des interfaces de composants Big Data telles que Flink, Spark, Hadoop. L'utilisation des puissantes capacités d'analyse des données chronologiques de KaiwuDB peut améliorer encore les capacités d'alerte précoce des risques de l'industrie de l'énergie dans les environnements de production, de transformation, de transmission et de distribution d'électricité, pour améliorer l'efficacité énergétique.