Datalayers: 分布式多模数据库、时序数据库

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。