高牢靠性 需求运营商等级的高牢靠服务。物联网体系对接的往往是生产、经营体系，假如数据处理体系宕机，直接导致停产，发生经济有丢失、导致对终端顾客的服务无法正常供给。比方智能电表，假如体系出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。 高效缓存 需求高效的缓存功用。
首先高效的分布式系统。其次实时处理的系统。最后运营商级别的高可靠服务。
资源同享 企业经过运用单一集群，能够化零为整，整合一切可用服务器资源，并一致对外提供一切的才能，能够完成细粒度的资源调度机制。而且只需维护一个集群，降低运维本钱。
法律分析：数据处理包括数据的什么包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。此法律中的法律是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。
法律分析：数据处理包括数据的分类、重要数据备份和加密。
根据《中华人民共和国数据安全法》第三条：本法所称数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
数据安全法明确规定国家健全全流程数据安全管理制度。数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。数据安全法明确了6项数据安全制度：数据分类分级与核心数据保护制度。
第三条：本法所称数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
数据安全法中的“数据”定义广泛，不仅限于电子形式。 根据《中华人民共和国数据安全法》第三条，数据指任何以电子或其他方式记录的信息。 数据处理包括收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等信息活动。
1、信息管理是指通过一系列规划、组织、协调、控制和监督等活动，对企业、组织或机构内外部信息进行分类、整合、分析、应用和保护等管理活动的过程。信息管理的目的是实现信息的高效利用，满足企业、组织或机构的业务需求，提高管理效率和竞争力，并保障信息安全和保密性。
2、信息管理与信息系统属于管理学门类管理科学与工程类学科。
3、信息系统是管理的手段和工具，而管理是信息系统的目标和任务，现代管理与信息系统是相互依赖、互相支持的。这就是信息系统和管理的关系。人们通常总是强调管理是如何地信息系统。其实管理对信息系统并没有什么依赖关系。从前人类没有信息系统，却有无处不在的各种各样的管理。
三级结构的组织形式称为数据库的体系结构或数据抽象的三个级别。这个结构是于1975年在美国ANSI/X3/SPARC（美国国家标准协会的计算机与信息处理委员会中的标准计划与需求委员会）数据库小组的报告中提出的。
数据库系统的体系结构是指数据库系统的整个体系的结构。数据库系统的体系结构从不同的角度可有不同的划分方式。从数据库管理系统的角度可分为三层，从外到内依次为外模式、模式和内模式。模式是所有数据库用户的公共数据视图，是数据库中全部数据的逻辑结构和特征的描述。
数据模式是数据库系统中数据结构的一种表示形式，它具有不同的层次与结构方式。（1）概念模式 概念模式是数据库系统中全局数据逻辑结构的描述，是全体用户公共数据视图。概念模式主要描述数据的概念记录类型以及它们之间的关系，还包括一些数据间的语义约束。
从数据库最终用户角度看，数据库系统的结构分为单用户结构、主从式结构、分布式结构、客户/服务器、浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构。这是数据库外部体系结构。物理存储结构、逻辑存储结构、内存结构和实例进程结构。
主从式结构 是指一个主机带多个终端的多用户结构。在这种结构中，数据库系统，包括：应用程序、DBMS、数据，都集中存放在主机上．所有处理任务都由主机来完成，各个用户通过主机的终端并发地存取数据库，共享数据资源.主从式结构的优点是简单，数据易于管理与维护。
数据库的体系结构分成三级：外部级、概念级和内部级。外部级 外部级最接近用户是单个用户所能看到的数据特征，单个用户使用的数据视图的描述称为“外模式”。概念级 概念级涉及到所有用户的数据定义，也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称为“概念模式”。
1、重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
2、存储及管理技术在大数据时代的背景下，海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。
3、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。（1）大数据采集技术：数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据。
1、高效缓存 需求高效的缓存功用。绝大部分场景，都需求能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。体系需求供给一高效机制，让用户能够获取全部、或契合过滤条件的部分设备的最新状态。 实时流式核算 需求实时流式核算。
2、ETHINK是一个集成性的平台，能够将您所有的数据，加载到hadoop，spark平台，并能够可视化您的数据，挖掘您的数据的高效平台。连接与集成：将结构化和非结构化数据，他们存在于原先不同的各类关系数据库，各类不同的大数据存储方式中，您没有能力来处理他们。
3、首先高效的分布式系统。其次实时处理的系统。最后运营商级别的高可靠服务。
4、资源同享 企业经过运用单一集群，能够化零为整，整合一切可用服务器资源，并一致对外提供一切的才能，能够完成细粒度的资源调度机制。而且只需维护一个集群，降低运维本钱。
5、速度快 这儿的速度快不只是因为能快速的辨认当时趋势和信息，科学的来说是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息快10倍。使用图表来总结杂乱的数据，能够确保对关系的了解要比那些紊乱的陈述或电子表格更快，然后轻松了解数据。