개발자가 HCL Zen Edge Data Management를 선택하는 이유

digital transformation strategy

동영상 | 20:18

모바일 및 IoT를 위한 시계열 분석을 지원하는 DBTA 웹 세미나

개발자가 HCL Zen Edge Data Management를 선택하는 이유

에지 애플리케이션과 장치는 독립 실행형 피어 투 피어(peer-to-peer), 로컬 네트워크, 클라우드 및 하이브리드 환경에서 자동화와 의사 결정(인간과 기계)을 개선하기 위해 AI에 점점 더 의존하고 있습니다. 하드웨어 아키텍처, 운영 환경, 네트워크, 통신 인터페이스, 프로그래밍 및 스크립팅 언어 등 다양한 리소스를 사용하는 애플리케이션을 지원하기 위해 기본적인 에지 데이터 관리는 이러한 리소스를 활용해야 합니다. Zen Edge Data Management는 이러한 광범위하고 까다로운 요구 사항을 충족합니다.

Zen Edge 데이터 관리 기능

고객의 목소리

플랫 파일을 사용하지 못하게 하는 것이 진정한 친구

HCL CLARA AI virtual assistant

플랫 파일을 사용하지 못하게 하는 것이 진정한 친구

ETL, 데이터 보안, 이동성, 인덱싱, 타임 스탬핑 그리고 최신 에지 데이터 관리 솔루션에 내장된 그 외 다른 기능은 더 이상 에지 사용 사례에 맞지 않는 복잡한 데이터베이스를 필요로 하지 않습니다. Zen을 사용하면 간소화된 파일 시스템 API를 실시간 데이터베이스의 강력한 기능과 함께 사용할 수 있습니다.

Zen: 제로 DBA, 임베디드, 나노 풋프린트, 다중 모델, 다중 플랫폼

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Zen: 제로 DBA, 임베디드, 나노 풋프린트, 다중 모델, 다중 플랫폼

  • 단일 아키텍처 – 장치에서 게이트웨이, 서버에서 클라우드까지 모두 하나로
  • 가장 인기 있는 언어가 임베드된 다중 모델, 다중 플랫폼
  • 클라이언트, 서버, 클라우드 간 ETL 없음
  • 모듈식: 7MB 클라이언트 - 50MB 서버 - 200MB 이하의 전체 엔터프라이즈
  • AES 256비트 군용 등급 암호화
  • API를 통해 앱에 임베드 가능
  • 자동 파일 조각 기능 내장
  • 단일 데이터 파일/테이블 크기 64TB
HCL Compass

오늘날의 사용 사례는 SQLite 그 이상을 요구합니다

Zen Editions

Zen Core

  • 모바일/IoT 디바이스용
  • NoSQL API 및 SQL이 포함된 전용 DB 엔진
  • 애플리케이션에 패키지 라이브러리로 직접 임베드
  • 클라이언트 및 P2P
  • 7MB 설치 공간
  • 로열티 무료 개발 및 배포

Zen Edge

  • Edge 게이트웨이와 복잡한 기계에 내장
  • 완전한 클라이언트 및 서버 간 기능
  • 100명 이상의 동시 사용자 지원
  • 50MB 설치 공간

Zen Enterprise

  • Windows용 Zen Workgroup
  • ERP 수직 시장 및 기타 복잡한 앱 임베딩/번들로 제공
  • 브랜치 NS 중앙 오피스를 위한 1,000명 이상 동시 접속 사용자 지원
  • 175MB 설치 공간

Zen Cloud Server

  • Zen Enterprise의 클라우드 지원 버전
  • VM 및 컨테이너에서 실행
  • 복잡한 SaaS 애플리케이션 또는 관리형 서비스 임베딩/번들로 제공

모든 에디션이 공유

  • 단일 모듈식 아키텍처, 코드 하나로 어디서든 실행 가능
  • Zen과 PSQL 간의 ETL이 없어 완료까지 통합 과정 및 시간 절약
  • SQL 및 NoSQL API
  • 저장된 데이터에 대한 AES-256비트 암호화와 제로 ETL을 통해 개발과 배포 간에 암호 해독 방지
  • 단일 데이터 테이블/파일 크기 최대 64TB

모든 애드온 소프트웨어에서 공유

  • 모든 애드온 소프트웨어에서 공유
  • CLI에서 제공하는 API 사용 또는 애플리케이션 내부에서 직접 임베드
  • Windows 10 및 Windows Server 2016 지원
  • 원격 관리를 위한 임베디드 API 및 구성 가능한 대시보드
HCL Compass

PSQL에서 ZenDB로 업그레이드

Edge Data Management를 현대화가 필요하다는 8가지 신호

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Edge Data Management를 현대화가 필요하다는 8가지 신호


  • 작업 시점에 분석을 수행하고 실시간으로 결정을 내려야 합니까?
  • Edge에서 대규모 로컬 및 공유 영구 데이터를 관리할 수 있습니까?
  • Android/iOS부터 Windows/Linux에 이르기까지 다양한 운영 시스템에서의 실행이 필요합니까?
  • Edge 애플리케이션을 개발하기 위해 여러 프로그래밍 및 스크립팅 언어를 사용합니까?
  • JSON, Blob, 전통 구조 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 지원합니까?
  • 독립 실행형 피어 투 피어(peer-to-peer), 클라이언트 서버, 인터넷/인트라넷 아키텍처를 지원하는 데 어려움을 겪고 있습니까?
  • 연결이 끊겼을 때 독립 실행형으로 운영합니까?
  • 고속 다중 채널 데이터 수집 및 현지 머신 러닝 추론을 처리할 수 있습니까?
위 문제 중 하나라도 고민하고 있는 경우에는 Edge Data Management과 관련된 문제를 해결하는 데 어려움이 있는 것으로, 현대화를 통해 해결해야 합니다.

IoT 및 Edge 환경을 위한 임베디드 데이터베이스 관리

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IoT 및 Edge 환경을 위한 임베디드 데이터베이스 관리

Edge Intelligent 애플리케이션은 개발자의 데이터베이스 관리 업무 부담을 없애기 위해서는 정교한 데이터 관리를 내장해야 합니다. 여기에서 고려해야 할 몇 가지 과제, 제약 사항 및 문제는 다음과 같습니다.

Jetson 보드에서의 얼굴을 위한 Zen Python 데모

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Jetson 보드에서의 얼굴을 위한 Zen Python 데모

Jeff Fritz 팟캐스트에서, Actian의 Tom Bates는 오픈 소스 ML 루틴과 카메라를 사용하여 Jetson에서 실시간 얼굴 인식 감지와 Zen DB 스토리지를 어떻게 사용했는지 설명합니다.