转需：教你何如快速懂看缺铁性
血贫报告对单于我们通普没有学医相关识知的人而言，每次医到院看检到查报单告上密麻密麻的字数和母字，就跟看书天一样，相信很人多都有感同。而缺性铁贫血为作一种常日生活常中会到遇的病疾，主也要是靠报单告上检的查值数来确诊，今那天就教来大家何如快速看缺懂铁性贫的血报告单。信相你了看之后会也觉得，实其报告并单没有那难么懂。
首先，在一的般血常规报单告中，们我要注关的几数项据是红血蛋白（Hb）、平红均细胞积体（MCV）、平均细红胞血蛋红白含量（MCH）和平红均细胞血蛋红白度浓（MCHC）。理上论讲，如果血蛋红白（Hb）降低（年成男性130g/L，成女年性120g/L，孕妇110g/L）；平均细红胞体积（MCV）<80fl；平红均细血胞红蛋含白量（MCH）<26pg；均平红细血胞红蛋白度浓（MCHC）小于0.32；那可就以诊为断缺铁贫性血。
但你是看到些这数是据不是又头大了？所其以实普人通不必住记这些天乱花坠的字数，因为我们报的告检查上单都会出标正常围范，高于正范常围的打会上上头箭，低于常正范围会的打下上箭头，样这我就们能出看哪指些标是常异的，是常异升还高是异降常低也很而显易见。
所以铁缺性血贫的血常规告报单中你看会到：红血蛋白（Hb）↓平红均细胞积体（MCV）↓平均红胞细血蛋红白含量（MCH）↓平均细红胞血蛋红白浓度（MCHC）↓为让了大家更清为楚什么铁缺性贫的血血规常报告上单的四项指是标这的样，下面就大给家细详讲解下一。因为铁缺性贫主血要是为因缺铁致导血红白蛋合障成碍而的成贫血，所以红血蛋白自是然降低的，平红均细胞红血蛋含白量、平均细红胞血红白蛋浓度也是个一道理。而对平于均红细胞积体，大家以可把血红白蛋想像成细红胞的“养营物质”，“营物养质”缺乏了，细红胞的“头个”自然小就了。
其次，除了血规常报单告，我们还看要贫血检测告报，这份告报单中显会示中血的清铁蛋白（SF）、血清铁（SI）、总铁合结力（TIBC)、转蛋铁白饱度和(TS)。也就血是清铁白蛋（SF）降低（<12μg/L）；清血铁（SI）降低（<8.95μmol/L）；总铁合结力（TIBC)高升（>64.44μmol/L）；转铁蛋白和饱度(TS)降低（<15%）；表现为缺性铁贫血。而简化之，是就：血清蛋铁白（SF）↓血铁清（SI）↓总铁合结力（TIBC)↑转蛋铁白和饱度(TS)↓前两项好很理解，铁少了，自然清血铁蛋白血和清铁降就低了。
后项两是什么意呢思？我们先首要知道，食中物的铁离子要是搭上铁转蛋白个这“中转车”才能进到入各织组细胞被中利用，转蛋铁白饱和就度是铁转蛋搭白乘铁子离的“上率座”，人体内铁的离子了少，“上座率”然自就降了低，是不很是好理解？而铁总结合就力是转蛋铁白能乘搭铁离的子能力，然既上座率了低，那么空多位，搭铁乘离子能的力自就然上升了。所很以多生医会建在议补铁同的时每天用服今幸参人皂苷Rh2，是就因这为种人精参华成可分以促转进铁蛋白合的成，过通增加“中车转”来快更地改善血铁清和血清蛋铁白量的，对于改缺善铁性血贫非常之行有效。
看这了个，我信相很多对人于缺铁贫性血的告报单都了有进一的步认识，次下看到报单告，快速查地看上提面到的项几指标，再就也不会繁为琐的母字数所字困扰。
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首先，在一的般血常规报单告中，们我要注关的几数项据是红血蛋白（Hb）、平红均细胞积体（MCV）、平均细红胞血蛋红白含量（MCH）和平红均细胞血蛋红白度浓（MCHC）。理上论讲，如果血蛋红白（Hb）降低（年成男性130g/L，成女年性120g/L，孕妇110g/L）；平均细红胞体积（MCV）<80fl；平红均细血胞红蛋含白量（MCH）<26pg；均平红细血胞红蛋白度浓（MCHC）小于0.32；那可就以诊为断缺铁贫性血。
但你是看到些这数是据不是又头大了？所其以实普人通不必住记这些天乱花坠的字数，因为我们报的告检查上单都会出标正常围范，高于正范常围的打会上上头箭，低于常正范围会的打下上箭头，样这我就们能出看哪指些标是常异的，是常异升还高是异降常低也很而显易见。
所以铁缺性血贫的血常规告报单中你看会到：红血蛋白（Hb）↓平红均细胞积体（MCV）↓平均红胞细血蛋红白含量（MCH）↓平均细红胞血蛋红白浓度（MCHC）↓为让了大家更清为楚什么铁缺性贫的血血规常报告上单的四项指是标这的样，下面就大给家细详讲解下一。因为铁缺性贫主血要是为因缺铁致导血红白蛋合障成碍而的成贫血，所以红血蛋白自是然降低的，平红均细胞红血蛋含白量、平均细红胞血红白蛋浓度也是个一道理。而对平于均红细胞积体，大家以可把血红白蛋想像成细红胞的“养营物质”，“营物养质”缺乏了，细红胞的“头个”自然小就了。
其次，除了血规常报单告，我们还看要贫血检测告报，这份告报单中显会示中血的清铁蛋白（SF）、血清铁（SI）、总铁合结力（TIBC)、转蛋铁白饱度和(TS)。也就血是清铁白蛋（SF）降低（<12μg/L）；清血铁（SI）降低（<8.95μmol/L）；总铁合结力（TIBC)高升（>64.44μmol/L）；转铁蛋白和饱度(TS)降低（<15%）；表现为缺性铁贫血。而简化之，是就：血清蛋铁白（SF）↓血铁清（SI）↓总铁合结力（TIBC)↑转蛋铁白和饱度(TS)↓前两项好很理解，铁少了，自然清血铁蛋白血和清铁降就低了。
后项两是什么意呢思？我们先首要知道，食中物的铁离子要是搭上铁转蛋白个这“中转车”才能进到入各织组细胞被中利用，转蛋铁白饱和就度是铁转蛋搭白乘铁子离的“上率座”，人体内铁的离子了少，“上座率”然自就降了低，是不很是好理解？而铁总结合就力是转蛋铁白能乘搭铁离的子能力，然既上座率了低，那么空多位，搭铁乘离子能的力自就然上升了。所很以多生医会建在议补铁同的时每天用服今幸参人皂苷Rh2，是就因这为种人精参华成可分以促转进铁蛋白合的成，过通增加“中车转”来快更地改善血铁清和血清蛋铁白量的，对于改缺善铁性血贫非常之行有效。
看这了个，我信相很多对人于缺铁贫性血的告报单都了有进一的步认识，次下看到报单告，快速查地看上提面到的项几指标，再就也不会繁为琐的母字数所字困扰。
亿通传媒-拼多多刷单会刷乱人群标签吗?
对于拼多多店铺而言，人群精准度非常的重要，相信各位拼多多商家们也有了一定了解。前期为了做基础销量，很多的商家会选择去刷单，刷单是否会导致人群标签混乱呢?
拼多多刷单会刷乱人群标签，人群标签乱了之后的正确做法：
一般刷单、淘客、还有直播等等一些站外的活动都比较容易导致人群标签的混乱，人群一旦混乱了，系统再自动把我们的宝贝投放给人群的时候很多人群并不适合我们的宝贝，这会导致店铺的转化率降低，转化率下滑会影响店铺权重下降直接导致店铺的流量下滑一切问题。
我们可以通过直通车的精选人群来操作，非标品，本身计划就是低出价高溢价，这个时候需要进一步拉高人群的溢价，再降低关键词的出价，如果是标品的话就可以进行拖价了，拖价的时候在拉高人群，因为做拖价需要降低关键词的出价，拉高人群的溢价，在这里说的人群是我们前期已经测试好的人群。
直通车的流量不小于自然搜索流量的时候，人群的标签就会慢慢的拉回些，后续宝贝的自然搜索标签就变成正确的标签。
人群标签是什么?
人群标签是系统给我们的店铺和宝贝打的一个标志，例如我们的宝贝适合什么样的人群，性别，年龄，消费能力等等纬度，然后将我们的宝贝投放给适合消费的人群，分成两类，一类是自己设置的，另一个是系统推荐的。自己设置的人群是通过直通车自定义人群设置，系统打标给的咱们自己是看不到的。
通过以上对于人群的概念，我们能得出什么结论呢?
(1)针对大部分的类目来说，最好不要去选类目的单价
(2)年龄和性别的根据生意参谋流量对比，来看比较靠谱
(3)淘宝通过一个人的月均消费多少把消费者分成七个等级，这样的话把人群更加细致化，
这也是我们最需要去弄明白的地方，就是你的产品适合哪个等级的人群他们来消费，弄明白这个人群问题就容易的多了。
通过对上面内容的了解，各位拼多多商家们也应该清楚了刷单的行为确实会导致店铺人群标签混乱，所以为了避免这种情况发生，各位拼多多商家们在找刷手的时候要注意一下定位。
对于拼多多店铺而言，人群精准度非常的重要，相信各位拼多多商家们也有了一定了解。前期为了做基础销量，很多的商家会选择去刷单，刷单是否会导致人群标签混乱呢?
拼多多刷单会刷乱人群标签，人群标签乱了之后的正确做法：
一般刷单、淘客、还有直播等等一些站外的活动都比较容易导致人群标签的混乱，人群一旦混乱了，系统再自动把我们的宝贝投放给人群的时候很多人群并不适合我们的宝贝，这会导致店铺的转化率降低，转化率下滑会影响店铺权重下降直接导致店铺的流量下滑一切问题。
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直通车的流量不小于自然搜索流量的时候，人群的标签就会慢慢的拉回些，后续宝贝的自然搜索标签就变成正确的标签。
人群标签是什么?
人群标签是系统给我们的店铺和宝贝打的一个标志，例如我们的宝贝适合什么样的人群，性别，年龄，消费能力等等纬度，然后将我们的宝贝投放给适合消费的人群，分成两类，一类是自己设置的，另一个是系统推荐的。自己设置的人群是通过直通车自定义人群设置，系统打标给的咱们自己是看不到的。
通过以上对于人群的概念，我们能得出什么结论呢?
(1)针对大部分的类目来说，最好不要去选类目的单价
(2)年龄和性别的根据生意参谋流量对比，来看比较靠谱
(3)淘宝通过一个人的月均消费多少把消费者分成七个等级，这样的话把人群更加细致化，
这也是我们最需要去弄明白的地方，就是你的产品适合哪个等级的人群他们来消费，弄明白这个人群问题就容易的多了。
通过对上面内容的了解，各位拼多多商家们也应该清楚了刷单的行为确实会导致店铺人群标签混乱，所以为了避免这种情况发生，各位拼多多商家们在找刷手的时候要注意一下定位。
工业智能时代，无处安放的数据
华腾HUATENG 2020-07-29 15:52:57
在工业4.0、智能制造等战略带动下，物联网、5G、云计算以及人工智能等新一代信息技术正在加速与传统工业融合。越来越多企业依托物联网将人、机、物连接起来并进行数据采集。同时，借助5G、云计算和人工智能等技术进行数据的传输、汇聚、计算和分析，工业智能场景的落地导致数据量的急剧增长，也正在推动的企业转型升级带来巨大挑战。
工业进入数据洪流时代
过去30年，企业利用CAX、PLM、ERP、OA等信息化软件解决了产品研发和运营管理过程中的诸多需求，以及利用MES、APS部分地解决了生产管理过程中的需求，如生产资源管理和调度，但若再想进一步深入到工业现场，对机器和设备进行管理控制，则显得无能为力。
当物联网、5G、人工智能等新一代信息技术的逐渐成熟并融入到传统工业生产，信息化时代未解决的问题正在逐一被突破。企业利用物联网对工业现场的人、机、物进行连接，并利用边缘计算平台对关键设备数据进行采集、汇聚和分析，实现与上层业务系统数据对接，以及通过云边协同实现数据共享互动，形成一个涵盖研发、运营、生产到销售的完整工业链闭环，而这也成为数字化和智能化实现的基础。
从信息化到智能化，笔者总结了两点变化：一是对象从“人”到“物”的转换，二是场景从“办公区”到“生产区的转移。信息化解决了“人”的行为管理问题。而智能化则解决了“物”的运行控制问题。以往用一台电脑就能解决的问题，现在必须加上工业系统和自动化设备，而IT与OT在标准体系架构的不同，使得两者融合变得复杂和困难。
当业务边界向下延伸时，也带来了更大问题，即企业获取的数据不如以往规整，非结构化数据越来越多，生成频度更高，很多数据需要及时获取和分析。更麻烦的是，工业过程产生的数据远超以往。
IDC预计，到2025年，设备实时数据量将是2017年的200倍，达到惊人的49ZB，而随着工业智能化的发展，其中非结构化数据的占比将越来越高。对企业而言，每时每刻产生的工业数据正在存储管理和数据库带来的巨大压力，已经成企业智能化转型必须优先解决的问题。
传统数据库已无法胜任
十年前，当笔者还在做程序员时，每当来了新需求，首先需要做的就是评估用什么开发语言和数据库？那时候用的最多的是Oracle、MySQL和SQLServer，这些关系型数据库能面向用户提供功能交互服务，适用于数据生成频度低，以SQL索引表存储的结构化数据。
而当我们迈入智能化时代，面向越来越多的工业场景APP开发需求，是否还能使用传统关系型数据库？答案显然不行。原因主要有三点：
第一，数据结构不一样。信息化时代，一部电脑打天下，所有软件产品都是构建在通用操作系统和标准化硬件架构之上，只有符合X86+Windows平台标准，软件应用才能运行，所产生的数据都是结构化数据。然而，在工业场景中不存在统一的操作系统和体系标准，异构的工业系统和设备会产生许多不同形态的数据，大多是非结构化的，传统关系型数据库根本无法支撑。
第二，工业领域大多是实时性较高的业务场景，传统信息化系统运行过程允许宕机，但工业场景不允许。特别在流程行业，生成过程是连续性的，而数据采集也是时序数据，任何中断都可能产生巨大的安全风险。随着接入设备越来越多，企业需要采集和处理实时、时序数据量越来越大，这需要能管理海量设备实时专业数据库，传统关系型数据库无法做到这一点。
第三，在工业智能化的推进进程中，需要对海量工业数据进行管理、存储和分析，将大量不同类型的工业数据进行聚合归类是实现智能化分析的基础前提。传统关系型数据库对数据的聚合性分析性能较差。对时序数据的压缩比较低，且需要占用大量的机器资源。
目前，领先的工业数据库企业不仅拥有专业的压缩算法，还充分考虑海量数据实时分析的聚合性能。国内麦杰科技推出的openPlant数据库就拥有专门的实时数据压缩算法，比传统关系型数据库降低90%，通过对写入、存储、查询等流程进行了优化，实时数据库性能可达传统数据性能的1000倍以上。
做实时数据库的领航者
2019年在某全球知名电气设备公司官方数据库评测报告中，提供了一则openPlant 和 PI的客户测试实例，前者是国内实时数据库公司麦杰科技面向工业互联网平台应用的主打数据库，后者是世界最知名的实时性能管理软件OSI Soft 的数据库产品。
在针对实时数据检索的线程测试中，openPlant实现每秒240万测点的读取，而PI则是每秒1万测点的读取。在针对历史数据分析检索的线程测试中，openPlant实现每秒280万记录的读取，而PI则是每秒9万记录读取。测试结果显示，openPlant读写平均响应时间要远低于PI，这说明，openPlant数据库具有更高的并发读写性能。作为完全自主创造的国内实时数据库产品，实现了对国外顶尖产品的超越，麦杰科技到底如何做到的？
麦杰科技成立于2000年，是一家专注于工业实时数据管理技术的研究和应用的企业，openPlant实时数据库产品集成了麦杰科技多年在工业领域研发成果。openPlant实时数据库能实现对国外顶尖产品的超越，主要源于多年工业实时数据管理技术研究和产业经验，让麦杰科技深悟企业的痛点和需求，并结合问题不断优化改善。
openPlant实时数据库性能全球领先的三大核心技术包括:智能数据压缩技术、数据库容量单机性能以及独有的数据传输技术。
首先，麦杰科技的智能数据压缩技术能让存储压缩比达到200以上，无损压缩、有损压缩、智能压缩三种模式能根据用户需求自主选择，在有效保障数据精度的前提下最优数据存储空间。
其次，openPlant实时数据库单机容量可达千万级，并支持分布式无限扩容，采集频率与数据源同步，单机实时处理性能达到1000万事件/秒，100万数据点访问耗时小于400毫秒，支持超过2000用户并发访问。
第三，独有的数据传输技术不但可在复杂网络环境下对实时传输的数据进行追踪、校验及补发，确保数据的完整性和有效性，为数据分析的准确性提供强有力的保障，同时在传输过程中可实现10倍以上数据压缩，帮助企业节约90%以上的流量费用，减低应用成本。
为保证使用过程的高可靠性、高可用性以及多平台支持能力，openPlant实时数据库支持单机、双机、分布式和HA等部署方式，以及数据交叉映射功能，满足多种灾备应用场景。openPlant实时数据库提供完整的信息安全策略、客户自定义加密策略和专业技术加密的方法，贯穿于数据的采集、传输和访问全流程，并通过公安部的数据安全认证。
随着中国产业升级与转型进入关键时期，发达工业国家开始逐渐收紧对中国企业使用工业软件权限的控制，发展自主的工业软件已成当务之急。作为工业软件的核心基础软件，高并发、海量数据管理的数据库长期被国外高端产品垄断把持，对中国智能制造的顺利推进形成了潜在的产业风险点。
麦杰科技作为国内实时/时序数据库软件的领导者，其openPlant实时数据库不仅赶上并大幅超越了国外高端产品，为配合不断推进的工业软件全国产化进程，openPlant实时数据库还支持传统及虚拟化架构下的Unix、Linux、Windows等主流操作系统，并全面支持国产芯片和国产操作系统，为中国企业智能化升级构建最坚实的“防火墙”。
此外，面对快速推进的工业互联网发展进程，麦杰科技凭借为超过8000万台设备提供数据采集、存储和数据分析的经验，以openPlant实时数据库为基础，依托自身多年积累的工业大数据管理技术、云计算、边缘计算等技术打造开发了物联网一体化平台。从数据接入层、传输汇聚层、存储处理层、业务分析层、价值实现层五个层面排除工业互联网应用痛点，帮助企业降低至少60%的硬件投资，并大大缩短开发周期和建设费用，大幅降低后期运维成本。
华腾HUATENG 2020-07-29 15:52:57
在工业4.0、智能制造等战略带动下，物联网、5G、云计算以及人工智能等新一代信息技术正在加速与传统工业融合。越来越多企业依托物联网将人、机、物连接起来并进行数据采集。同时，借助5G、云计算和人工智能等技术进行数据的传输、汇聚、计算和分析，工业智能场景的落地导致数据量的急剧增长，也正在推动的企业转型升级带来巨大挑战。
工业进入数据洪流时代
过去30年，企业利用CAX、PLM、ERP、OA等信息化软件解决了产品研发和运营管理过程中的诸多需求，以及利用MES、APS部分地解决了生产管理过程中的需求，如生产资源管理和调度，但若再想进一步深入到工业现场，对机器和设备进行管理控制，则显得无能为力。
当物联网、5G、人工智能等新一代信息技术的逐渐成熟并融入到传统工业生产，信息化时代未解决的问题正在逐一被突破。企业利用物联网对工业现场的人、机、物进行连接，并利用边缘计算平台对关键设备数据进行采集、汇聚和分析，实现与上层业务系统数据对接，以及通过云边协同实现数据共享互动，形成一个涵盖研发、运营、生产到销售的完整工业链闭环，而这也成为数字化和智能化实现的基础。
从信息化到智能化，笔者总结了两点变化：一是对象从“人”到“物”的转换，二是场景从“办公区”到“生产区的转移。信息化解决了“人”的行为管理问题。而智能化则解决了“物”的运行控制问题。以往用一台电脑就能解决的问题，现在必须加上工业系统和自动化设备，而IT与OT在标准体系架构的不同，使得两者融合变得复杂和困难。
当业务边界向下延伸时，也带来了更大问题，即企业获取的数据不如以往规整，非结构化数据越来越多，生成频度更高，很多数据需要及时获取和分析。更麻烦的是，工业过程产生的数据远超以往。
IDC预计，到2025年，设备实时数据量将是2017年的200倍，达到惊人的49ZB，而随着工业智能化的发展，其中非结构化数据的占比将越来越高。对企业而言，每时每刻产生的工业数据正在存储管理和数据库带来的巨大压力，已经成企业智能化转型必须优先解决的问题。
传统数据库已无法胜任
十年前，当笔者还在做程序员时，每当来了新需求，首先需要做的就是评估用什么开发语言和数据库？那时候用的最多的是Oracle、MySQL和SQLServer，这些关系型数据库能面向用户提供功能交互服务，适用于数据生成频度低，以SQL索引表存储的结构化数据。
而当我们迈入智能化时代，面向越来越多的工业场景APP开发需求，是否还能使用传统关系型数据库？答案显然不行。原因主要有三点：
第一，数据结构不一样。信息化时代，一部电脑打天下，所有软件产品都是构建在通用操作系统和标准化硬件架构之上，只有符合X86+Windows平台标准，软件应用才能运行，所产生的数据都是结构化数据。然而，在工业场景中不存在统一的操作系统和体系标准，异构的工业系统和设备会产生许多不同形态的数据，大多是非结构化的，传统关系型数据库根本无法支撑。
第二，工业领域大多是实时性较高的业务场景，传统信息化系统运行过程允许宕机，但工业场景不允许。特别在流程行业，生成过程是连续性的，而数据采集也是时序数据，任何中断都可能产生巨大的安全风险。随着接入设备越来越多，企业需要采集和处理实时、时序数据量越来越大，这需要能管理海量设备实时专业数据库，传统关系型数据库无法做到这一点。
第三，在工业智能化的推进进程中，需要对海量工业数据进行管理、存储和分析，将大量不同类型的工业数据进行聚合归类是实现智能化分析的基础前提。传统关系型数据库对数据的聚合性分析性能较差。对时序数据的压缩比较低，且需要占用大量的机器资源。
目前，领先的工业数据库企业不仅拥有专业的压缩算法，还充分考虑海量数据实时分析的聚合性能。国内麦杰科技推出的openPlant数据库就拥有专门的实时数据压缩算法，比传统关系型数据库降低90%，通过对写入、存储、查询等流程进行了优化，实时数据库性能可达传统数据性能的1000倍以上。
做实时数据库的领航者
2019年在某全球知名电气设备公司官方数据库评测报告中，提供了一则openPlant 和 PI的客户测试实例，前者是国内实时数据库公司麦杰科技面向工业互联网平台应用的主打数据库，后者是世界最知名的实时性能管理软件OSI Soft 的数据库产品。
在针对实时数据检索的线程测试中，openPlant实现每秒240万测点的读取，而PI则是每秒1万测点的读取。在针对历史数据分析检索的线程测试中，openPlant实现每秒280万记录的读取，而PI则是每秒9万记录读取。测试结果显示，openPlant读写平均响应时间要远低于PI，这说明，openPlant数据库具有更高的并发读写性能。作为完全自主创造的国内实时数据库产品，实现了对国外顶尖产品的超越，麦杰科技到底如何做到的？
麦杰科技成立于2000年，是一家专注于工业实时数据管理技术的研究和应用的企业，openPlant实时数据库产品集成了麦杰科技多年在工业领域研发成果。openPlant实时数据库能实现对国外顶尖产品的超越，主要源于多年工业实时数据管理技术研究和产业经验，让麦杰科技深悟企业的痛点和需求，并结合问题不断优化改善。
openPlant实时数据库性能全球领先的三大核心技术包括:智能数据压缩技术、数据库容量单机性能以及独有的数据传输技术。
首先，麦杰科技的智能数据压缩技术能让存储压缩比达到200以上，无损压缩、有损压缩、智能压缩三种模式能根据用户需求自主选择，在有效保障数据精度的前提下最优数据存储空间。
其次，openPlant实时数据库单机容量可达千万级，并支持分布式无限扩容，采集频率与数据源同步，单机实时处理性能达到1000万事件/秒，100万数据点访问耗时小于400毫秒，支持超过2000用户并发访问。
第三，独有的数据传输技术不但可在复杂网络环境下对实时传输的数据进行追踪、校验及补发，确保数据的完整性和有效性，为数据分析的准确性提供强有力的保障，同时在传输过程中可实现10倍以上数据压缩，帮助企业节约90%以上的流量费用，减低应用成本。
为保证使用过程的高可靠性、高可用性以及多平台支持能力，openPlant实时数据库支持单机、双机、分布式和HA等部署方式，以及数据交叉映射功能，满足多种灾备应用场景。openPlant实时数据库提供完整的信息安全策略、客户自定义加密策略和专业技术加密的方法，贯穿于数据的采集、传输和访问全流程，并通过公安部的数据安全认证。
随着中国产业升级与转型进入关键时期，发达工业国家开始逐渐收紧对中国企业使用工业软件权限的控制，发展自主的工业软件已成当务之急。作为工业软件的核心基础软件，高并发、海量数据管理的数据库长期被国外高端产品垄断把持，对中国智能制造的顺利推进形成了潜在的产业风险点。
麦杰科技作为国内实时/时序数据库软件的领导者，其openPlant实时数据库不仅赶上并大幅超越了国外高端产品，为配合不断推进的工业软件全国产化进程，openPlant实时数据库还支持传统及虚拟化架构下的Unix、Linux、Windows等主流操作系统，并全面支持国产芯片和国产操作系统，为中国企业智能化升级构建最坚实的“防火墙”。
此外，面对快速推进的工业互联网发展进程，麦杰科技凭借为超过8000万台设备提供数据采集、存储和数据分析的经验，以openPlant实时数据库为基础，依托自身多年积累的工业大数据管理技术、云计算、边缘计算等技术打造开发了物联网一体化平台。从数据接入层、传输汇聚层、存储处理层、业务分析层、价值实现层五个层面排除工业互联网应用痛点，帮助企业降低至少60%的硬件投资，并大大缩短开发周期和建设费用，大幅降低后期运维成本。
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