There are thousands of permutations

There are thousands of permutations just for this one data point, and an RDA can monitor and manage thousands of data points at once. In essence, this layer is a collection of data that can be mapped to different devices, applications, and data persistence layers. The layer focuses on
providing automated responses and is able to learn as it processes the response.
A machine-learning model is bound to the data points, thus learning through trial and error is an ongoing process. Data is stored in the abstract (see the virtual database layer), so that the physical database is updated in increments defined by the user. All data received from the sensors is processed at the network edge, though an RDA works with processes and data that exist centrally, such as in a public cloud. The core concept is that the cloud-based components and the components held near the IoT devices and sensors are logically coupled.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีวิธีเรียงสับเปลี่ยนสำหรับจุดนี้ข้อมูลหนึ่งพัน และ RDA สามารถตรวจสอบ และจัดการพันจุดข้อมูลในครั้งเดียว ในสาระสำคัญ เลเยอร์นี้คือ ชุดของข้อมูลที่สามารถถูกแมปไปยังอุปกรณ์ต่าง ๆ โปรแกรมประยุกต์ และชั้นข้อมูลอยู่ ชั้นที่เน้นให้การตอบรับอัตโนมัติ และสามารถที่จะเรียนรู้เนื่องจากการตอบสนองรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องที่ถูกผูกไว้กับจุดข้อมูล ดังนั้น การเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูกให้เป็น จัดเก็บข้อมูลในนามธรรม (ดูชั้นฐานข้อมูลเสมือน), เพื่อให้มีการปรับปรุงฐานข้อมูลทางกายภาพทีกำหนด โดยผู้ใช้ ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับจากเซนเซอร์ถูกประมวลผลที่ขอบข่าย ว่า RDA ทำงานกับกระบวนการและข้อมูลที่มีอยู่ใจกลางเมือง เช่นในระบบคลาวด์สาธารณะ แนวคิดหลักคือ คลาวด์ส่วนประกอบและส่วนประกอบที่จัดขึ้นใกล้อุปกรณ์ IoT และเซ็นเซอร์เหตุผลควบคู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีหลายพันพีชคณิตเพียงสำหรับจุดข้อมูลนี้หนึ่งและ RDA สามารถตรวจสอบและจัดการพันจุดข้อมูลที่ได้ในครั้งเดียว ในสาระสำคัญชั้นนี้คือการเก็บรวบรวมข้อมูลที่สามารถแมปไปยังอุปกรณ์ที่แตกต่างการใช้งานและข้อมูลชั้นติดตา ชั้นที่มุ่งเน้นไปที่
การให้การตอบสนองโดยอัตโนมัติและสามารถที่จะเรียนรู้ที่จะประมวลผลการตอบสนอง.
รูปแบบการเรียนรู้เครื่องถูกผูกไว้เพื่อจุดข้อมูลที่ทำให้การเรียนรู้ผ่านการทดลองและข้อผิดพลาดเป็นกระบวนการต่อเนื่อง ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในนามธรรม (ดูชั้นฐานข้อมูลเสมือนจริง) เพื่อให้ฐานข้อมูลทางกายภาพที่มีการปรับปรุงในการเพิ่มขึ้นกำหนดโดยผู้ใช้ ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับจากเซ็นเซอร์จะถูกประมวลผลที่ขอบเครือข่ายแม้ว่า RDA ทำงานร่วมกับกระบวนการและข้อมูลที่มีอยู่ในใจกลางเมืองเช่นในระบบคลาวด์สาธารณะ แนวคิดหลักคือการที่องค์ประกอบเมฆตามและส่วนประกอบที่จัดขึ้นใกล้อุปกรณ์ IoT และเซ็นเซอร์เป็นคู่เหตุผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีหลายพันของพีชคณิตสำหรับหนึ่งนี้ข้อมูลจุด และควรสามารถตรวจสอบและจัดการหลายพันจุดข้อมูลในครั้งเดียว สรุปแล้ว ชั้นนี้เป็นคอลเลกชันของข้อมูลที่สามารถแมปไปยังอุปกรณ์ที่แตกต่างกันและการประยุกต์ใช้การคงอยู่ชั้น ชั้นเน้นการให้การตอบสนองอัตโนมัติ และสามารถเรียนรู้ตามกระบวนการตอบสนองเครื่องรูปแบบการเรียนรู้ที่ถูกผูกไว้กับจุดข้อมูล ดังนั้น การเรียนรู้ผ่านการทดลองและความผิดพลาดเป็นกระบวนการต่อเนื่อง ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในนามธรรม ( ดูชั้นฐานข้อมูลเสมือน ) เพื่อให้ฐานข้อมูลทางกายภาพคือการปรับปรุงในการเพิ่มขึ้นที่กำหนดโดยผู้ใช้ ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับจากเซ็นเซอร์ประมวลผลที่ขอบเครือข่าย แม้ว่าปริมาณงานกับกระบวนการและข้อมูลที่มีอยู่จากส่วนกลาง เช่น ในเมฆสาธารณะ แนวคิดหลักคือองค์ประกอบเมฆตามและคอมโพเนนต์ที่จัดขึ้นใกล้เกินไปและอุปกรณ์เซ็นเซอร์เป็น ตรรกะ คู่