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简介

KMX支持工业领域中常见的海量机器数据、业务系统数据等不同来源，不同种类的数据从接入、到价值发现、到驱动应用实现数据变现的全过程。工业数据接入、存储、管理和应用，通常分为三层体系：“端”，数据管理和分析平台，行业应用。作为工业数据管理和分析平台，KMX主要完成数据接入存储、数据访问和数据分析。这三个部分功能依托于底层为工业数据定制的分布式存储，一体化管理、查询和分析引擎，封装了工业数据访问和分析的语义，以数据服务API的形式服务于行业应用，并配合图形化控制台帮助进行数据管理、分析和运维。

功能

KMX高性能时间序列仓库

为工业中时序数据场景研发的时间序列数据仓库。整合了大量为工业场景优化的功能，覆盖了工业时间序列数据从接入、存储、治理、分析到应用开发的整个闭环。

KMX流计算

针对设备故障预警等实时分析的场景，KMX提供了基于Storm的实时流处理引擎。为实时分析类应用提供可靠、低延时的分析能力支撑。

KMX对象存储

为工业大数据分析中大规模对象分析而优化的对象建模和存储引擎。

KMX分析型关系数据仓库

为工业大数据分析中大规模原始关系数据及分析结果优化的分布式关系数据库。

KMX大数据分析平台

针对工业大数据分析的需要，KMX支持几乎所有主流的分析框架：MapReduce、Spark、R、Matlab、Python。对于已有R，Python或者Matlab分析资产的企业，KMX提供非入侵式的并行化引擎，把单机版的R，Matlab和Python分析程序并行化运行在KMX存储的机器数据上，降低了并行化分析程序的开发和部署门槛，充分利用已存在的分析资产。

优势

（1）为工业深度定制

工业数据类型全支持；基于工业数据特点的治理功能；使用体验沿用工业数据分析和应用习惯。

（2）设备为核心的一体化

资产模型一体化；访问接口一体化；查询分析一体化。

（3）降低工业用户大数据使用门槛

大量缩短数据准备时间；提供简单界面和接口屏蔽复杂的大数据计算分析；无缝对接业务系统和应用。

（4）工业级可靠

大并发、海量数据、大型复杂模型检验的可靠性。

案例

金风科技、环保部