व्यावहारिक काम में FFT विश्लेषण के साथ-साथ बाद में AI training के लिए भी डेटा को फेंकना न पड़े, ऐसी आवश्यकता रहती है.
डेटा को हटाए बिना, बड़े पैमाने के vibration डेटा को रियल-टाइम में FFT में बदलने और visualize करने का एक नया उदाहरण (2D और 3D भी demo किया जा सकता है) --> एक क्रांतिकारी घटना!
पहले अधिकतर रियल-टाइम FFT के मामलों में थोड़ी देर प्रोसेस करने के बाद डेटा को हटा दिया जाता था. (डेटा इतना अधिक होता था कि उसे स्टोर करना संभव नहीं था...)
TSDB आने के बाद इस डेटा का storage और analysis एक साथ करना संभव हो गया है.
TSDB के सबसे प्रतिनिधि उपयोग, यानी monitoring, के अलावा manufacturing डेटा के रियल-टाइम analysis और visualization में भी यह एक अच्छा उदाहरण है.
FFT के साथ-साथ vibration डेटा analysis के statistical metrics जैसे RMS, Peak आदि को भी रियल-टाइम में साथ देखा जा सकता है.
2 टिप्पणियां
लगता है कि MarkBase Neo (कंपनी या प्रोडक्ट) ही इसका मुख्य हिस्सा है.
मेरा एक परिचित DBA है, जो ज़्यादातर Oracle पर काम करता था, लेकिन उसका कहना है कि आजकल सब कुछ PostgreSQL में बदल गया है.
लगता है दुनिया बहुत तेज़ी से बदल रही है.
काफ़ी दिलचस्प DB है। मेरे उन निजी प्रोजेक्ट्स में से एक, जिसे मैं कभी न कभी आज़माना चाहता हूँ, यह है कि मैंने जो संगीत इकट्ठा किया है उससे एक music recommendation model बनाऊँ, और मैं इस बात को लेकर सोच रहा था कि संगीत को FFT में बदलकर बने डेटा को कैसे store किया जाए।