KaiwuDB 在边缘计算场景中主要应用于 工业物联网（IIoT）、智能电网、车联网 等领域，通过其分布式多模架构和轻量化设计，在边缘侧承担 数据实时处理、本地存储与协同分析 的核心作用。以下是具体案例和功能解析：
1. 典型边缘计算案例
(1) 工业设备边缘监控（智能制造）
- 场景：工厂产线设备传感器（如温度、振动）高频采集数据，需实时预警故障。
- KaiwuDB 的作用：
- 边缘存储：在边缘网关部署 KWDB，缓存原始时序数据（默认压缩比≥10:1），减少云端传输压力。
- 实时计算：通过 SQL 函数就地执行异常检测（如
WHERE vibration > 阈值），触发本地告警。 - 云端协同：仅上传聚合结果（如每小时均值）到中心集群，降低带宽消耗。
(2) 新能源电站管理（智能电网）
- 场景：分布式光伏/风电设备需本地处理发电量、环境数据。
- KaiwuDB 的作用：
- 多模融合：关联设备关系表（如电站拓扑）与时序数据（发电功率），生成带属性的分析报表。
- 断网续传：边缘节点在网络中断时持续存储数据，恢复后自动同步到云端。
- 动态负载均衡：通过
Range Partition自动均衡边缘节点间的数据分布。
(3) 智能车辆数据预处理（车联网）
- 场景：车载传感器（GPS、摄像头）产生海量数据，需实时过滤关键事件。
- KaiwuDB 的作用：
- 流式计算：通过
WINDOW函数实时计算车速突变、急刹车等事件。 - 分级存储：原始数据保留在车载边缘端，事件摘要上传至云端（符合 GDPR 数据最小化原则）。
- 流式计算：通过
2. 边缘场景中的核心能力
| 功能 | 技术实现 | 边缘价值 |
|---|---|---|
| 轻量级时序存储 | 列式存储 + 自适应压缩（ZSTD/Snappy） | 节省边缘设备存储空间（1TB 原始数据→约100GB） |
| 低延迟分析 | 内置流处理引擎（支持 OVER 窗口函数） |
本地响应时间<100ms，避免云端往返延迟 |
| 云边数据同步 | 基于 Raft 的增量同步协议，断点续传 | 弱网环境下仍保障数据一致性 |
| 资源隔离 | 通过 Resource Groups 限制边缘节点 CPU/内存占用 |
避免边缘计算影响设备控制任务 |
3. 边缘部署架构
- 边缘层：运行 KWDB 社区版（无原生 AI），支持 ARM/x86 架构，最低配置要求：
- CPU：4核
- 内存：8GB
- 存储：100GB SSD（支持 TF 卡扩展）
- 云端：执行全局分析、模型训练，并通过 OTA 更新边缘计算规则。
4. 优势总结
- 降本增效：减少 70%+ 云端数据传输量，带宽成本降低 50%+。
- 实时性：边缘侧分析延迟<1秒，满足工业级实时控制需求。
- 离线可用：支持边缘设备完全断网运行，数据最长缓存 30 天。