Rapid.Space 由 Nexedi，Amarisoft 和 IT 及电信行业的一些重要成员于2020年成立。

Nexedi 贡献了其开源堆栈，特别是其计费平台，边缘云平台和大数据平台，都属于开源的。

Amarisoft 贡献了其纯软件定义的 4G / 5G 堆栈，涵盖了商业部署所需的所有方面，包括 SA，NSA，NBIoT 等

Rapid.Space IPv6 主干基于混合网状网络，该网络依赖于全球数百台路由器。 借助 babel 技术（RFC 6126），可以避免各种拥塞，最小化延迟。

Rapid.Space 在全球10个不同的地点提供 HTTPS 前端（HTTP1，HTTP2，HTTP3）。 在中国，Rapid.Space 的前端是部署在所有的主要运营商处：中国电信，中国联通和中国移动。

Rapid.Space 的概念是为开发人员提供在全球范围内部署应用程序所需的最基础。

我们提供三项基本服务：虚拟专用服务器（VPS），内容交付网络（CDN）和软件定义网络（SDN）。

VPS 为开发人员提供了一种安装应用程序的方法。 它类似于欧洲 OVH 或 Hetzner 等公司的专用服务器服务。

CDN 提供了一个前端解决方案，可将数据交付给最终用户或从 IoT 收集数据。 与中国的 Cloudflare 或 qiniu CDN 相似。

SDN 提供了一种通过优化延迟的 IPv6 网络互连 Rapid.Space CDN 和 VPS 的方法。 该服务非常独特：它还提供了一种将 Rapid.Space 与其他云服务（AWS，Azure，GCP，OVH，Alicloud，UCloud，Qingcloud 等）高效互连的方法。

基于此以简为本的方法，开发人员应自行在 VPS 上安装开源软件并构建其应用程序：数据库（MariaDB，PosgreSQL，MongoDB 等），Web 服务器（Apache，Nginx等），负载均衡器（Haproxy，ProxySQL 等）。 他们应该依赖 python，PHP，ruby，Java，golang，nodejs 等中可用的大量库来扩展功能。

开发人员可以使用他们喜欢的任何工具进行 devops 开发：SlapOS，OpenSVC，Docker，Kubernetes，Ansible，Chef，Puppet，Buildout 等。即使 Rapid.Space 是基于 SlapOS 和 Buildout，Rapid.Space 服务也可以与其他 devops 技术一起使用。

因此，Rapid.Space 的理念与美国或中国的传统云提供商相反。 Rapid.Space 提供的服务很少，并且使开发人员可以依靠开源来实现所需的东西。 由于采用了这种方法，开发人员可以保持对应用程序的控制，并在需要时将其迁移到另一个云平台。

没有供应商锁定。

某些类型的服务可能难以实施或非常耗时。 这是需要集群（使用多台服务器），硬实时（industrial edge）或射频（4G / 5G VRAN）的服务的情况。

对于每一项服务，Rapid.Space 均提供基于开源软件的解决方案。

Rapid.Space 提供了一个“大数据”平台，该平台将数据湖与事务对象存储，高可用性可扩展关系数据库以及python（AI，物理模型）的核外数据处理功能结合在一起。

Rapid.Space 提供了一个“Edge”平台，该平台针对 AI 模型的自动化（工厂，建筑等）和远程部署进行了优化。

Rapid.Space 提供了适用于 4G / 5G 专用网络（工厂，医院等）或公共网络（电信，政府）的“ VRAN”网络管理系统。

所有高级服务均可供 B2B 客户预览。 预计将在 2021 年全面上市。

所有服务均以开源许可（大数据，Edge）或商业许可（VRAN）的提供源代码。

Wendelin 是一个开源的，100％基于 Python 的平台，用于数据提取，存储，分析和可视化。 它涵盖以下功能：

• 通用数据 hub (Wendelin)
• 对象存储（文件，ndarray，图像，视频等）
• 关系存储（带 repman 的 mariadb）
• streaming (fluentd)
• 批量转移 (embulk)
• 无服务器 python (scikit-learn, scikipy, keras etc.)
• out-of-core 处理 (wendelin.core)
• 互动可视化 (iodide)
• 高可用性
• 高性能

Rapid.Space 的 Wendelin 工业化了完整的基于数据的应用程序链，从本地 IoT 桥接器边缘的数据收集到云上的中央数据分析和可视化。 由于整合了流行数据科学技术，如 Jupyter，SciPy，Pandas，Plotly 和 scikit-learn，Wendelin 平台提供了广泛的数据分析工具集合。

Wendelin 适用于从数据收集到可视化的基于数据的服务的工业化和统一化。 通过面向业务流程的方法对数据的摄取和转换进行建模，从而实现数据供应链的可追溯性和数据转换的定价。

数据湖

Wendelin 支持从多个来源（机器，网站，电子商务，客户和供应商）实时收集数据。 由于集成了 ARM 的开源数据收集解决方案 Fluentd（用于 streaming 传输）和 Embulk（用于批处理数据），数据工程师可以从100多个用于不同 Web 服务和数据库的现成插件中进行选择。 然后可以使用 PyData 库（例如 Pandas 和 SciPy）对收集的原始数据进行汇总和结构化，最后使用 scikit-learn 或TensorFlow 等机器学习工具自动进行分析。 例如智能搜索和查找相关性。

数据科学产业化

用面向业务流程的方法来管理数据分析操作，使 Wendelin 非常适合统一和自动化生产系统上重复发生的数据科学任务。 Wendelin 通过在分析环境和生产集群上使用 Python 来统一数据工程。 所有数据都存储在 Wendelin 的分布式事务对象数据库NEO中。 由 wendelin.core 库提供的对持久 NumPy ndarrays 的本地核外访问允许进行可扩展的分析。 可以在不限制可用内存的情况下实施分析操作，并且无需重新编译它们即可在生产群集上运行。 使用 wendelin.core，当访问核心外 ndarray时，可以使用完整的 NumPy API（与其他解决方案，如 Apache Spark 或 Dask 等依赖于兼容层的解决方案不同）。

可扩展 RDB

Wendelin 包括基于可扩展的基于云的 MariaDB 实现，可提供高可用性和高性能的关系存储，以及与其他关系存储的 ETL 类型连接器。

成功案例与服务

Wendelin 平台的组件，ERP5，NEO 和 SlapOS 已成功用于汽车（PSA，丰田）和航空航天工业（空客防御和太空）。 Wendelin 本身在德国用于风力涡轮机中的冰检测以及建筑工地的噪声和振动监测。 Nexedi 提供的服务包括边缘的数据收集自动化，Wendelin 云的部署和管理，分析和可视化以及有关单个主题的咨询或 Wendelin 堆栈上完善的大数据应用程序的实现。

Rapid.Space 的 Edge 作为 Rapid.Space 云的扩展可无缝运行，有些不能部署在云上的服务可以部署在 Edge 上。

Rapid.Space 的 Edge 解决方案以特选的开源硬件供应商（Edge-core，Olimex）的坚固工业硬件为基础。

它被设计用于工业4.0，智能建筑，医院等应用。它支持关键功能的不中断运行，关键功能的特性即是在网络中断或云停机的情况下也需要保持可用。

这包括工业自动化（虚拟 PLC），作为服务的 AI 模型，物联网缓冲，弹性网络和安全功能。

Rapid.Space VRAN 以“多合一”解决方案来部署公用或专用无线电网络，这要归功于 DSS 协议，它们可以为 4G 和 5G 共享相同的频带。

Rapid.Space 的 VRAN 解决方案以特选供应商（Edge-core，BJT，AW2S）的坚固工业硬件为基础。

Rapid.Space 包括适用于专用网络的自动网络运行管理，该网络具有数千个无许可频率部署的用户。

同时，还可以提供专用的 Rapid.Space 基础架构，在许可频率上部署公共网络用来覆盖百万用户。具体描述请看此样本报价。

通过消除供应商锁定和技术孤岛，Rapid.Space VRAN 服务可以支持融合了云计算，边缘计算和电信的创新应用。

任何不属于 Rapid.Space 基本服务（VPS，CDN，SDN）或高级服务（Big Data，Edge，VRAN）的服务可作为定制服务开发。

Rapid.Space 提供了平台即服务（PaaS），以便开发人员可以向 Rapid.Space 添加新服务。

基于服务器的定制服务是使用 buildout 语言和 SlapOS 纳米容器技术开发的。 它们涵盖以下功能：

• 虚拟化 (kvm)
• 自动化灾难恢复
• 运行 (python, ruby, java, nodejs, golang, 等)
• 数据库 (mariadb, postgresql, NEO, 等)

我们提供了一系列样本 buildout 文件。 它们涵盖了广泛的云服务，甚至包括开源 ERP。

基于客户端的服务可以用 HTML5 作为渐进式Web应用程序（PWA）来开发。 我们也提供了一系列 PWA 样本。

Rapid.Space 建议开发人员优先考虑 PWA，因为它带来了无额外成本的可扩展性，易于部署以及更好的用户体验。

Rapid.Space 的愿景是，大多数基于服务器的部署，除了事务性应用程序，大数据和网络基础架构以外，可以逐渐被淘汰。