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由于结构与系统的复杂度不断提升，而研发周期却大幅缩短，这一相互矛盾的趋势使得测试实验室面临巨大压力。尽管需要从更多传感器获取更多数据，却仍需快速出具结果以节约成本。测试工程师持续寻求在更快速、更高效工作的同时，缩短测试时间、降低测试风险的方法。无论数据量大小，这些工程师都必须能够对测试数据进行实时监控并做出响应。
实时数据是指一经采集立即可用、并可用于即时决策的数据。这类数据通常用于对事件或变化即时做出响应（而非延迟响应）的场景中。
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实时数据处理的挑战
你测量的速度越快，你需要分析和解释的数据量就越大，这可能是一个挑战。 为了将这些数据转化为可操作的见解，无论涉及的数据量有多大，你都需要能在数据发生的地方尽可能有效地处理和分析数据，以减少洞察时间和网络流量。 在测量速度和有效处理和分析所产生的数据的能力之间取得平衡很重要。 提供可编程功能的开放平台，如智能记录和复杂算法，是至关重要的。 这些功能可以通过我们的边缘计算控制器来完成。
为了获得最佳效果，请考虑以下几点：
- 在更靠近测量点的地方进行计算和数据存储，以改善响应时间，减少数据传输带宽
- 在边缘设备上运行自己的应用程序，或使用我们的图形编程语言 test.com 进行编程
- 无论数据量有多大，都能实时监控和响应测试数据；通过开放的数据流和配置接口，在数据发生时从你收集的数据中获取洞察力
- 用机器学习方法进行后处理，或在我们的控制器上使用既定的标准分析方法，如FFT、Rainflow模型、RMS等；不需要电脑
- 用最小的数据包（如调制解调器）传输，将数据传输带宽降低到最大。
什么是边缘计算？
边缘计算是一种分布式信息技术（IT）架构，在这种架构中，测量数据的处理和分析尽可能靠近原始数据源，从而降低了总体数据传输和存储要求，尤其是在大数据应用中。 这种理想的情况是由边缘设备执行的，这些设备在网络边缘与数据源的同一位置进行计算和存储。
什么是边缘设备？
边缘设备是指在两个网络（如本地网络和云计算）之间的边界控制数据流和处理的任何硬件。边缘 设备在使计算和数据存储更接近生成和消费数据的设备方面发挥着关键作用。这样就可以实时处理和分析数据，提高系统的效率和速度。
用于实时数据处理和控制的边缘设备用于何处？
用于实时数据处理和控制的边缘设备被用于各种应用，如工业自动化、机器人技术、智能家居和物联网（Internet of Things）。 在工业自动化中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制工厂或生产环境中的流程、机器和其他系统。 在机器人领域，边缘设备被用来处理来自传感器的实时数据，以控制机器人的运动和行动。 在智能家居中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制照明、温度和其他功能。 在物联网中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以监测和控制广泛的连接设备。
用于高性能监控、远程配置和通用连接的边缘设备
甘纳仪器公司的控制器是边缘计算设备，将原始数据转化为预处理的信息，以便进行有效的存储、充实和分析。
高性能的控制器
Q.station X是一个高性能的数据采集控制器和边缘计算设备，提供准确和可靠的高速测量数据同步和冗余数据记录。 它提供了一个可选的全功能的可编程环境，为复杂的自动化、控制和通过TCP/IP、CAN、ProfiNet、Modbus和EtherCAT的并行通信而设计。
了解更多关于Q.station X如何使你受益的信息：
用于监控应用的智能边缘设备
Q.monixx是Q.series的一个新成员–为可靠的过程控制和资产监测提供理想的边缘计算和数据记录解决方案。 Q.monixx的标准I/O配置包括多达8个通用模拟输入、8个数字输入、4个数字输出、2个继电器输出，以及8个用于通信的串行通道。 还包括4个数据记录器，用于平行采集数据到本地存储或GI.云存储解决方案，以方便访问、额外分析和详细诊断。 第三方应用程序也可以在设备上托管。
了解更多关于Q.monixx如何使你受益的信息：
用Q.core扩展你的DAQ网络
这是一款高性能数据采集控制器，配有六个以太网端口，用于连接分散式 Q.station X 控制器（发布者），一个上行端口用于数据客户端（订阅者），两个 USB 端口，一个 Q.core是一款高性能数据采集控制器，配有 6 个以太网端口，用于连接分散式 Q.station X 控制器（发布者），1 个上行链路端口，用于数据客户端（订阅者），2 个 USB 端口，1 个 HDMI（可选），还包括 1TB 内置 SDD – 全部安装在 1U (1.75″) 的 19 英寸机架空间内。使用Q.core 进行数据流处理具有多种优势，如易于数据扩展、多源数据分析、远程数据监控、灵活性和支持多种使用情况、独立数据采集以及易于与 GI.cloud 集成。
了解更多关于Q.core如何使你受益的信息：
应用案例
Gantner 的尖端DAQ 技术在全球范围内得到广泛应用，在移动、航空航天、土木工程和能源等领域广受信赖。请从以下行业示例中选择市场上用途最广泛的数据采集。
数据存储情况如何？
根据测试类型、持续时间和测量频率的不同，会产生铺天盖地的数据雪崩。 未来的挑战包括存储和保存大量的数据，并有能力访问这些数据进行快速连续的在线分析。 大量的结构化和非结构化数据需要增加处理能力、存储和可靠的数据基础设施。 将各种元素结合到一个可扩展的数据后端，可以大大改善上市时间，降低成本，并建立更好的产品。
具备自适应与可扩展能力的数据后端，为从仪器采集数据流、存储配置信息以及执行分析提供了可扩展的存储与计算平台。
采用冷热数据分离的方案，是应对需求持续变化、测试装置配置调整、参数扩展以及不同采样率的最佳选择。访问频率较低、仅用于审计或测试后处理的原始数据（即 “冷数据”），存储在可高效横向扩展的分布式流处理平台中。当需要同时对每秒数十万条采样数据、数百个通道进行存储、处理并计算新变量时，这种分布式流架构将充分展现其优势与性能。
连接性
在甘纳仪器专有平台或任何使用GI.bench连接的工业第三方系统上，用高性能接口访问、存储和处理您的边界设备数据。
GI.connectivity完全整合了从传感器接口到数据湖的数据存储、安全、配置、认证和更新管理。 客户可以在其设备、桌面或云端进行数据采集。 API和微服务允许为第三方数据处理或通过GI.bench和GI.cloud解决方案提供充分的可扩展性和灵活性。 如果数据或控制流需要从众多的边缘设备汇总，则可以进行多种组合。
了解更多关于GI.bench如何使你受益的信息：
边缘计算设备的简单图形编程
用于实时数据处理和控制的边缘设备被用于各种应用，如工业自动化、机器人技术、智能家居和物联网（Internet of Things）。 在工业自动化中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制工厂或生产环境中的流程、机器和其他系统。 在机器人领域，边缘设备被用来处理来自传感器的实时数据，以控制机器人的运动和行动。 在智能家居中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制照明、温度和其他功能。 在物联网中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以监测和控制广泛的连接设备。
应用案例
Gantner 的尖端DAQ 技术在全球范围内得到广泛应用，在移动、航空航天、土木工程和能源等领域广受信赖。请从以下行业示例中选择市场上用途最广泛的数据采集。
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