推理的效果指的是我们只需要告诉数据库我们的需求，则可得到相应的信息 。建立统一的数据视图之后，可以用SQL语句定义，比如导致生产次品率上升的主要原因，汽车故障发生告警的主要原因等，这些能力都是现有的数据库和查询所不能实现的 。
如果要提供以上能力，需要一系列的数据工具，如下所示 。
上图为逻辑架构图，图中的最下方是能对接的第三方数据源，提供无缝的对接和支持 。数据进来之后到宽表时序等文件引擎，在这里面根据业务场景不同，可以划分不同场景进行存储，有配套的数据转储和数据采集工具 。
再上方就是计算引擎 ， 还有数据检索的引擎 。如Phoenix SQL引擎，Lindorm监控服务，以及时序数据分析等服务 。再上层是人机界面，为了方便基于数据库开发数据应用，最上层是应用系统 。
核心优势卖点1）高性价比存储
2）多模超融合检索
创新技术能力1）时序数据压缩
2）工业场景数据建模
3）时序统计及非确定性推理检索
贴近客户场景1）LindormStudioIDE、工具、SDK
2）文档、方案、案例库
3）专业、体系化IT&OT融合服务能力
打通数据生态【tpi管理密码是什么意思】1）开放生态：开源：CQL、PhoneixSQL、 ES、MachineBeat…
2）商业：OSIsoftPI、Splunk
融合方案生态OSIsoft、Intel、工业大脑、IoT、东软、 飞象互联…
上方为以前和当前存储方案对比，原来的部署方案需要应用开发人员和运营人员具备较高的动手能力，后续数据量增加的话，每个系统要单独做集群 ， 需要耗费大量的人力和专家进行支撑 。
当前的Lindorm存储方案是一个数据库帮助客户解决日常问题 ， 用一个接口查询所有多模型的数据库 。
（三）Lindorm车联网数据存储解决方案
在部署形态上 ， 未来的车联网与物联网是便载、地域分布广的场景，单独在云端搭建数据库无法满足性能实时性的需求 ， 所以未来数据库形态逻辑和物理部署可能是一对多，称为云边端一体化的数据库部署方案 。
边缘端不管是车联网路测端的设备或者车机上的TBox，都可以去嵌入轻量级持续数据采集的数据库或者是多模数据库 。在工业场景下，已经实现了在边缘计算节点上部署边缘数据库，它可以无缝对接混合云、私有云数据中心或者是公有云平台数据库，做实时或按策略批量的数据同步 。
用户在实际部署和使用过程中，可以把分布部署的数据库作为逻辑一体的数据库来管理和实现 。比如边缘端部署，它可以采集存储一段时间周期的数据，然后支撑实时面向边缘端所连接的设备或者车辆数据 ， 实时查询与监控的场景 。
一旦需要全景数据或者是需要回溯分析出报表，统计数据的时候，可以借助云端强大的计算能力与存储能力，做全量数据的回溯，做复杂计算以及根源分析 ， 甚至机器学习场景的模型训练 ， 完美实现逻辑一体，实际物理分离 。既能支撑实时场景，又能支撑批量分析场景的数据存储解决方案 。
物联网行业数据主要以终端设备、传感器实时产生的状态数据、用户操作数字足迹和控制执行结果数据为主；利用监控状态数据可以及时发现设备、异常操作、潜在风险、客户数字体验，从而指导运营运维；物联网实时监控数据经过实时流数据处理平台，或时序数据库聚合对接实时监控大屏，支持设备实时监管、风险态势感知等应用场景；批量存储在近场端、数据云端的全量物联网数据可用来做故障回溯分析、主动探伤检测、异常定位及预测等 。
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