
通过预定义 Schema 提高 eKuiper 数据处理吞吐
在本篇文章中,我们将介绍如何通过预定义上游流的 schema,使 eKuiper 在上述过程中在不降低吞吐的前提下,降低整体的 CPU 运算开销。
了解更多 →LF Edge 沙箱项目, Apache 2.0 许可。
边缘端快速决策,事件产生时立即分析。
内存占用低至 12 MB。
在新事件出现时立即运行 AI 分析。
轻松部署到主流边缘设备,并从云端进行管理。
使用基于 SQL 的语法或可视化 Flow 编辑器编写强大的分析规则。
docker run -p 9081:9081 -d --name ekuiper -e MQTT_SOURCE__DEFAULT__SERVER=tcp://broker.emqx.io:1883 lfedge/ekuiper:latest
git clone https://github.com/lf-edge/ekuiper.git cd ekuiper make # Run the built binary cd _build/kuiper-1.6.0-linux-amd64 bin/kuiperd
通过在最靠近数据源的边缘侧进行数据流式处理,实现超低的延迟。
连接各种数据产品,消费或生产数据。
使用 ANSI SQL 查询或可视化 Flow 编辑器快速实现物联网数据分析, 无需编写 Java 或 python 代码。
用基于文本的规则热创建和热更新数据分析任务。
可扩展 source, sink 和函数。
集成机器学习算法并针对流数据运行。