边缘数据可能包含敏感信息，安全和隐私是不可忽视的环节。
数据加密： 支持数据在传输和存储过程中的加密，防止数据泄露。
访问控制： 细粒度的权限管理，限制不同用户或应用对数据的访问范围。
匿名化与假名化： 对于敏感数据，在上传到云端或共享时进行匿名化处理。
本地隐私沙盒： 在边缘设备上构建一个受限的隐私沙盒，确保敏感数据不会轻易离开本地。
6. 事务与可靠性
尽管资源受限，边缘数据库也需要保证数据的事 西班牙电话号码库 务性和可靠性，特别是在需要确保数据一致性的业务场景中。
ACID特性： 在可能的范围内支持原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）的事务特性。
崩溃恢复： 即使在设备意外断电或程序崩溃时，也能保证数据不丢失或损坏。
边缘计算数据库的典型应用场景
边缘计算数据库因其低延迟、高效率的特性，在多个行业和应用场景中发挥着不可替代的作用：
1. 智能制造与工业物联网（IIoT）
在智能工厂中，大量的传感器、数控机床、机器人等设备持续产生海量的设备状态、生产参数、质量检测数据。
实时设备监控与故障预测： 边缘数据库实时收集和处理设备数据，进行异常检测和趋势分析，提前预警设备故障，减少停机时间。
生产线优化： 实时分析生产节拍、产品良率，辅助决策者调整生产流程，提高生产效率。
边缘控制与自动化： 将控制逻辑和数据处理下沉到边缘，实现毫秒级的响应，例如机器人协同作业、精准运动控制。
能源管理： 实时监测能源消耗，优化能源调度，降低生产成本。