開発者がZen Edge Data Managementを選ぶ理由

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モバイルとIoTの時系列分析を可能にするDBTAウェビナー

開発者がZen Edge Data Managementを選ぶ理由


Edgeアプリケーションとデバイスは、スタンドアロン、ピアツーピア、ローカルネットワーク、クラウド、ハイブリッド環境において、自動化と人間および機械による意思決定を改善するために、ますますAIに依存するようになっています。基礎となるエッジ・データ管理は、これらのリソースを使用するアプリケーションのために、さまざまなハードウェア・アーキテクチャ、オペレーティング環境、ネットワーク、通信インターフェース、プログラミング言語やスクリプト言語を活用する必要があります。Zen Edge Data Managementは、このような広範で厳しい要件に対応します。

Zen Edge Data Managementの機能

当社お客様の声

友達にパンクしたタイヤを使わせる人はいません

HCL CLARA AI virtual assistant

友達にパンクしたタイヤを使わせる人はいません


ETL、データ セキュリティ、ポータビリティ、インデックス作成、タイムスタンプ、および最新のエッジ データ管理ソリューションに組み込まれているその他の機能に対しては、エッジの事例に適合しないような複雑なデータベースは不要です。Zenなら、ファイルシステムAPIのシンプルさとリアルタイムデータベースの堅牢な機能を手に入れることが可能になります。

Zen:DBAゼロ、組み込み、ナノフットプリント、マルチモデル、マルチプラットフォーム

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Zen:DBAゼロ、組み込み、ナノフットプリント、マルチモデル、マルチプラットフォーム


  • 単一のアーキテクチャ – デバイスからゲートウェイ、サーバーからクラウドまで
  • マルチモデル、マルチプラットフォーム、一般的な言語への組み込み
  • クライアント、サーバー、クラウド間の ETL なし
  • モジュラー:7MBのクライアントから50MBのサーバーへ、そして200MB以下のフルエンタープライズへ
  • AES 256ビットのミリタリーグレードの暗号化
  • アプリに埋め込み、API を通じた設定
  • 自動デフラグ機能搭載
  • 単一データ ファイル/表サイズは 64 TB
HCL Compass

今日のユースケースはSQLite以上のものが要求されています。

Zen Editions

Zen Core

  • モバイル/IoTデバイス用
  • NoSQL APIおよびSQLを備えた専用DBエンジン
  • パッケージ化されたライブラリとしてアプリへの直接埋め込み
  • クライアントとピア・ツー・ピア
  • 7 MBのフットプリント
  • ロイヤリティフリーの開発と展開

Zen Edge

  • エッジゲートウェイと複雑な機械への埋め込み
  • 完全なクライアントサーバー機能
  • >100人以上の同時接続ユーザー
  • 50MBのフットプリント

Zen Enterprise

  • Windows向けZen Workgroup
  • ERP 業種やその他の複雑なアプリへの埋め込み/バンドル
  • >NSセントラル・オフィスの同時接続ユーザー数は1000人以上
  • 175MBのフットプリント

Zen Cloud Server

  • Zen Enterpriseのクラウド対応版
  • VMとコンテナで実行
  • 複雑な SaaS アプリまたはマネージド サービスへの埋め込み/バンドル

すべてのエディションで共有

  • 単一のモジュラー アーキテクチャ、一度コードを作成すれば、どこでも実行可能です
  • ZenとPSQL間のETLがゼロであるため、統合と完了までの時間が短縮されます。
  • SQL および NoSQL API
  • AES-256ビットによる静止データの暗号化とゼロETLにより、開発と配備の間の復号化を回避。
  • 単一データ 表/ファイル サイズ最大 64 TB

すべてのアドオン ソフトウェアで共有

  • すべてのアドオン ソフトウェアで共有
  • CLIからのAPI、またはアプリケーションへの直接組み込み
  • Windows 10 and Windows Server 2016 サポート
  • リモート管理のための埋め込み可能な API と構成可能なダッシュボード
HCL Compass

PSQLからZenへのアップグレード

エッジデータ管理のモダナイゼーションに必要な8つの指標

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エッジデータ管理のモダナイゼーションに必要な8つの指標


  • 行動する時点でリアルタイムに分析し、決断を下す必要がありますか?
  • エッジで大量のローカルデータや共有永続データを管理できますか?
  • Android/iOSからWindows/Linuxまで、複数のOS上で動作させる必要がありますか?
  • エッジアプリケーションの開発に複数のプログラミング言語やスクリプト言語を使用していますか?
  • 様々な種類のデータをサポートしていますか?JSON、Blob、従来の構造化されたものなど?
  • スタンドアロン、ピア・ツー・ピア、クライアント・サーバー、インターネット/イントラネット・アーキテクチャのサポートに苦労していませんか?
  • 切断時はスタンドアローンとして動作しますか?
  • 高速でマルチチャンネルのデータ収集とローカルなAI推論に対応できますか?
これらのいずれかで悩んでいる場合は、くエッジ データ管理に問題があり、最新化する必要がある可能性があります。

IoT およびエッジ環境向けの組み込みデータベース管理

HCL CLARA AI virtual assistant

IoT およびエッジ環境向けの組み込みデータベース管理


Edge Intelligentアプリケーションは、開発者がデータベース管理者になる必要がないように、洗練されたデータ管理を組み込む必要があります。ここでは、検討すべき課題、制約、問題をいくつかご紹介します。

Jetsonボード上での顔認識用Zen Pythonデモ

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ジェフ・フリッツのポッドキャストで、Actian のトム・べーつが、オープンソースの ML ルーチンとカメラを使用して、Jetson 上でリアルタイムの顔認識検出と Zen DB ストレージを実行する方法について説明しました。