reductstore/reductstore

해결하는 문제

ReductStore는 특히 로봇 공학 및 산업용 IoT를 위해 멀티모달 시계열 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 통합 시스템을 제공합니다. 카메라 프레임, 센서 판독값, ROS bags와 같은 바이너리 우선 데이터를 관리하기 위해 시계열 데이터베이스(TSDB), 범용 오브젝트 스토리지, 메타데이터 인덱스와 같은 여러 개별 시스템을 결합할 필요가 없습니다.

작동 방식

고성능 시간 인덱스 기반 오브젝트 스토리지 시스템으로 작동합니다. 모든 레코드는 네이티브 바이너리 형식으로 저장되며 타임스탬프에 따라 정리됩니다. 사용자는 이러한 레코드에 라벨(메타데이터)을 추가할 수 있어, 시간 범위와 운영 컨텍스트(라벨)의 조합을 기반으로 특정 데이터를 검색할 수 있습니다.

대상 사용자

• 로봇 플랫폼: 특정 사고 또는 모델 실패 전후의 텔레메트리, 로그 및 카메라 프레임을 재생해야 하는 경우.
• 산업용 IoT 파이프라인: 에지에서 바이너리 페이로드를 수집하고 필터링된 관련 데이터만 클라우드로 전달해야 하는 경우.
• 에지 AI 시스템: 커스텀 스토리지 스택을 구축하지 않고도 이력 검색, 라벨링 및 데이터 보존 정책이 필요한 경우.

주요 특징

• 멀티모달 지원: 이미지, 비디오, 센서 판독값, 로그 및 ROS bags를 네이티브 바이너리 형식으로 저장합니다.
• 컨텍스트 쿼리: 시간 범위와 라벨을 사용하여 데이터를 검색할 수 있습니다 (예: "status가 'error'인 camera-1의 모든 이미지").
• 효율적인 복제: 선택된 레코드만 클라우드로 복제하여 대역폭과 스토리지 비용을 절감합니다。
• 라이프사이클 관리: 데이터 압축 및 삭제를 자동화하기 위한 통합 할당량 및 라이프사이클 정책을 제공합니다.