ge的predix使用了圖形資料庫作為asset儲存，用以解決傳統rdbms系統中擴充套件性差，不支援行的動態定義問題。
對於實體，或者asset來說，由如下幾個方面表述：
structure:how the asset data is stored (rdbms, etc)
repressentation:how the asset data is logically expressed(json, xml, etc)
ge認為大多數專案失敗在於它們將這個概念融合起來了，而ge則將其清晰的分割。
通過將asset使用圖形資料庫建模和儲存，解決了如下問題：
傳統資料庫在關係處理能力上大大弱與圖形資料庫。
predix也有型別和分類的概念。
如：classification: **於 型別理論，將asset進行分類, "is a"
groups and tags: **於 集合理論，將asset進行分組"is a member of"
catalog: 自定義組織規則並且通過catalog分享
knowledgy graph :
在iot領域內，資產（實體）是不斷增長和變化的，傳統的asset建模使用預先定義好的schema，由此導致結構和關係不能擴充套件並很難響應變化和需求。knowledge graph在iot領域內得到了很好的應用。knowledge graph不需要預先定義的sehema和預先設計。可以通過當前的理解進行建模，並提供面向內容的視角。
如：找出電力缺乏的資產
找出在某一地理範圍內的資產
找出由最優**商提供部件的資產
總結：predix提供了iot領域建模的另外一種思路，與我們現有的只使用圖形資料庫儲存關係不同，predix走的更遠，其不進行預先的schema定義，而是通過knowledge graph層進行業務含義上的抽象。因此其對於模型的變化和響應具有最大的適應性。
另外，classification, groups and tags 以及catalog應該是定義在關聯式資料庫中的。
也即predix是關係型資料庫與圖形資料庫的結合，但將asset下放至圖形資料庫中儲存，從而提供了更好的可擴充套件能力。
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