介紹了predix的模型設計
GE的Predix使用了圖形資料庫作為Asset存儲，用以解決傳統RDBMS系統中擴充性差，不支援行的動态定義問題。
對于實體，或者Asset來說，由如下幾個方面表述：
- ID: Ties everythings happens to asset together
- Structure:How the Asset data is stored (RDBMS, etc)
- Repressentation:How the Asset data is logically expressed(JSON, XML, etc)
GE認為大多數項目失敗在于它們将這個概念融合起來了，而GE則将其清晰的分割。
- ID:Globally unique identifier
- Structure:Graph database
- Repressentation:JSON
通過将Asset使用圖形資料庫模組化和存儲，解決了如下問題：
- Overcome mathematical scale problems
- Queries and operations as path expressions
傳統資料庫在關系處理能力上大大弱與圖形資料庫。
Predix也有類型和分類的概念。
如：
Classification: 來源于 類型理論，将Asset進行分類, "is a"
Groups and tags: 來源于 集合理論，将Asset進行分組"is a member of"
Catalog: 自定義組織規則并且通過catalog分享
Knowledgy Graph :
在IOT領域内，資産（實體）是不斷增長和變化的，傳統的asset模組化使用預先定義好的schema，由此導緻結構和關系不能擴充并很難響應變化和需求。knowledge graph在IOT領域内得到了很好的應用。Knowledge graph不需要預先定義的sehema和預先設計。可以通過目前的了解進行模組化，并提供面向内容的視角。
找出電力缺乏的資産
找出在某一地理範圍内的資産
找出由最優供應商提供部件的資産
總結：
Predix提供了IOT領域模組化的另外一種思路，與我們現有的隻使用圖形資料庫儲存關系不同，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。是以其對于模型的變化和響應具有最大的适應性。
另外，classification, groups and tags 以及catalog應該是定義在關系資料庫中的。
也即predix是關系型資料庫與圖形資料庫的結合，但将Asset下放至圖形資料庫中儲存，進而提供了更好的可擴充能力。
