Obiettivi

A tal fine si propone l’utilizzo di un’architettura di lavoro distribuita tra macchine locali e cloud secondo il paradigma dell’edge computing. I dati vengono elaborati in prossimità del punto in cui vengono generati, riducendo la quantità di informazioni che devono essere trasferite verso i data center centralizzati. Ciò riduce i tempi di latenza e aumenta la velocità di elaborazione; due caratteristiche particolarmente importanti alla base della diffusione e del successo dell’Internet of Things (IoT). Inoltre, sempre nell’ottica del paradigma dell’Edge Computing, Data Go, trasferisce alcuni dati in cloud, demandando alla piattaforma stessa la gestione e le elaborazioni più complesse, utilizzando L’intelligenza artificiale e sfruttando le proprietà dei BigData.

Machine Learning

Algoritmi di Intelligent Data Processing consentono l’estrazione automatica ed autonoma di analytics dinamici

NGSI LD FIWARE ready

Per la trasformazione, la storicizzazione, lo scambio di dati di smart app, digital twin e data space

Unlock your data potential

Per processare grandi set di dati fuori dell’Enterprise Data Hub, quindi all’edge, implementando in tal modo ambienti BigData per l’utente finale.

Così, con datonix, è possibile processare grandi quantità di dati all’Edge senza essere un esperto di informatica, liberando la creatività dell’utente finale

FEATURES