和API的第一次親密接觸，應該是在2000年左右的時候。那會還在上大二，剛開始編程不久，當時仍是用VB在寫程序，想要在打開文件的對話框裏增長一個預覽功能，費了九牛二虎之力，寫了不少代碼，效果老是不如人意，後來一次偶然機會，發現經過系統的API很簡單幾句代碼就解決問題了，因而一會兒就喜歡上了API。html
那會互聯網還不發達，一塊兒寫程序的小夥伴們把《電腦報》、《計算機世界》裏關於API的文章還拿小本本記錄下來，每一年的合訂本那更是都要買的，重點看的都是其中關於API的介紹。後來，咱們在作桌面GIS系統的時候，用VB程序實現了能夠媲美Photoshop軟件的功能效果，其中不少實現全靠靈活應用各類API。前端
困擾整個智慧醫療行業的難題數據庫
2014年開始，隨着互聯網醫療與智能硬件的風潮，咱們開始打造本身的智能醫療器械產品，隨着研發的逐步深刻和產品的推廣，當前端數據規模太大的時候，醫療設備的原始數據保存成了一個很是大的難題。編程
醫療器械的每一個設備都實時產生數據，這些數據都是很是重要的生理參數特徵，須要將其快速的寫入到數據庫中，那麼每秒就要寫入上百萬甚至上千萬的實時數據，同時，還要實時分析，得出準確的、知足醫療需求的分析結果。併發
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百萬甚至千萬級別的實時數據寫入對於數據庫併發寫入的壓力很是巨大，關係型數據庫又沒法知足要求。更難的在於它不像其餘的物聯網設備，醫療器械的特色是每一個設備的數據產生量很是大。最簡單的像心電圖機，每秒的採樣率通常能到10000個點。因此，在醫療領域，前端硬件數據量大、設備數多、雲端存儲+實時分析壓力大，成爲了一個困擾整個智慧醫療行業的難題。大數據
打造咱們本身的專屬API阿里雲
以咱們公司的核心產品睡睡康®睡眠監測&實時監護預警系統爲例，咱們的採樣率能夠到每秒2048個數據點，支持多路（多人）數據連續採集，全部的數據要實時上傳到雲端，須要提供wifi、網線、2G/3G/4G、NB-IoT等傳輸方式。原始數據上傳到雲端後，一方面須要保存，另外一方面須要實時的分析，對用戶的生理參數進行實時監控和預警。整個設備涉及到新型傳感器、下位機的數據採集與保存、數據傳輸、雲端數據接收、雲端數據存儲、雲端數據分析等。url
前端硬件數據量大、設備數多、雲端存儲+實時分析壓力大的問題，暴露無遺。同時，這類型的問題又是全部醫療器械面臨的最大難題。.net
截止目前，行業內尚未很好的解決方案，不少醫療器械，相似心電圖機、血壓計、PSG、多參數監護儀等，只能實現一些簡單的打印、SD卡存儲數據等功能，大量的有價值的原始數據被遺棄，無法實時傳輸和存儲，是醫療數據資源極大的浪費。
核心問題是依然解決不了其中的大數據存儲、傳輸、分析等關聯難題。因而，咱們用了大概兩年的時間，打造了咱們的時序數據硬件，並以API的方式開放出來。
業內首家硬件API——之後前端開發硬件就像「搭積木」
時序數據庫硬件API創造性是將前端硬件+通訊模塊+通訊協議與數據流+阿里雲負載均衡+雲端數據接收+雲數據分析存儲進行了整合，實現一個API搞定全部硬件+軟件，極大的簡化了前端硬件開發的難度，之後前端開發硬件就像「搭積木」同樣就行了。