由 dawei 利用物联网被视为创建强大、高效且更具弹性的基础设施的一种方式。例如，公用事业运营商可以检测到使用水平的任何变化，这可以立即帮助识别电力/气体损失或泄漏。此外，还可以更快地看到超载。
供应商可以且应该与美国公用事业企业合作，帮助实现数据基础设施的现代化。应用实例有急救服务、边缘采集处理实时数据、智能人工智能的需求预估及预估维修、数据保留和恢复规划等。
一些大企业每天需要3个小时将数据输入机器学习和分析平台，另外需要40分钟在同一个平台上对相同的数据进行索引/分区，以使数据可用。但这可以大大简化。使用高效的系统，整个周期不到30分钟。
数据库作为物联网战略的基础
数据库必须是任何物联网战略的基础。由数据平台支持的物联网生态系统，提供了将数据推送到更靠近边缘网络的获取和使用的灵活性。这有助于推动物联网的广泛采用。动态添加新设备的能力为数据基础设施提供了未来的保障。
人也有优势。成为一个有效的生态系统合作伙伴是对资源的极大利用。通过与其他公司进行合作来为数据平台打造、扩展并提供功能强大的事件驱动应用程序,是建立应用程序的能力强劲的途径。这非常适合企业级和大众市场物联网用例，这些用例需要以弹性和保证性能的速度和规模进行数据摄取和处理。有效地整合事间流是物联网/电信边缘系统的关键需求。这样的合作关系可以解决诸如摩擦、实施时间以及最重要的成本等挑战。
数据库平台为高性能和高弹性提供了基础，同时跨越多个数据中心，并允许在本地中断期间进行不间断地访问。该平台能实时交付数十亿笔交易，并使其客户能够应对本地平台硬件、网络和软件故障。方案也应能达到可持续发展,并大幅减少整体所有权成本,这不仅可以实现可持续实践,而且也应该具备较小的基础设施占用空间。
通过API支持时间序列数据
数据平台可能起源于键值空间。但，如果它是可定制的，还可以支持更广泛的用例，包括时间序列数据。即使在硬件的支持时间序列数据之前,高性能数据库能够将缓冲写入技术和高效映射操作相结合,来使数据读写达到最佳效果。时间序列API可以利用这些特性来提供通用接口，以便大规模高效地读取/写入时间序列数据。
使用正确的工具，可以看到查询检索100万个点/查询(一年每30秒观察一次)——能够以每秒两个点的速度运行，端到端延迟约0.5秒。在同一个集群上可以轻松地维持每秒50,000个写入的速率。实际上，只需增加底层硬件的能力，这些数字就可以轻松扩大20倍或更多。
物联网应用于公用事业和其他用例的成功取决于广泛技术的有效部署。这包括各种物联网传感器和终端设备：实时边缘、核心和云数据基础设施，分析设备中的AI/ML功能。对数据平台的关键要求是，稳定性、可靠性以及在不损失性能的情况下进行扩展的能力。目前对于时间序列数据的推广应用还处在一个好时期,而随着数据复杂性的提高,时间序列数据的应用将更广泛。