新一代云边协同、多模态分布式数据库

Datalayers 是一款专为车联网、工业物联网、和能源行业打造的云边协同多模态分布式数据库,支持时序存储、键值存储等多种数据模型。集数据存储、计算与分析于一体,提供稳定高效的解决方案,有效降低运维成本、提升数据处理效率。

原生多模

支持多种存储模型(如时序存储、键值存储等),满足用户多样化存储需求。通过统一架构设计(单一数据库支持多种数据模型),显著降低运维成本与资源成本。

时序优先

针对车联网、工业互联网、物联网、能源等垂直行业的需求,Datalayers 深度优化了适用于这些场景的数据存储、计算与分析模型,解决高并发写入、存储空间占用大、计算分析效率低等问题。

键值存储

提供超大容量(TB 级)且高性能的数据持久化 Key-Value 存储系统,帮助用户大幅降低资源与运维成本。

边缘存储

针对车载和嵌入式场景进行了优化,确保资源受限设备上的高效写入与查询,适用于边缘计算环境,有效降低存储成本。

时序数据存储

时序存储是 Datalayers 的核心模型之一,支持海量时间线、PB级数据存储、计算与分析,为用户高效管理复杂的时序数据;得益于高效性能与高效的数据压缩,能够大幅降低计算与存储资源、降低资源成本。

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Key-Value 存储

提供 TB、PB 级的 Key-Value 存储服务,且完全兼容 Redis 协议与常用数据结构,用户可以无缝迁移现有的 Redis 应用至 Datalayers,相比传统的 Redis 服务,能够极大减少资源成本与运维成本。

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车云协同

在提供车载边缘数据高效写入、查询及低成本存储的基础上,Datalayers 实现了车端数据的高效、低成本(流量成本降低75%以上)、高质量同步到云端,为后续数据分析和决策提供了可靠的数据质量保障。

存算分离

存算分离架构通过将存储与计算资源解耦,提供了资源弹性扩展、更高的资源利用率和系统容错性。它允许独立扩展存储和计算节点,支持高效的并行计算和灵活资源分配,提升了整体系统的可用性和性能。

读写分离

系统原生支持读写分离,可根据负载需求合理配置读写节点资源,通过将读、写操作调度到不同的节点,减少数据读取、分析时对写入性能的影响,进一步提升系统的可用性和扩展性。

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