完全分布式云端部署

        分布式体系结构使eDOS系统的每个组件都具有在一个独立服务器上运行的能力。这使eDOS系统在扩展的时候，对系统管理和系统布置几乎没有什么影响。例如，历史服务模块可以移到一个更高级的计算机上。历史服务模块可以同时有几个，既可以放在同一台计算机上，也可以放在不同的计算机上，以便对服务器资源进行分布优化使用。

面向对象的数据存储机制

        传统数据库需要把数据分成值和时间标签成一个记录，从现场设备得到的数据被拆分成单独的值了，设备因此失去整体信息，却只是为了来满足数据库的不足所带来的限制。 

       但是设备的数据作为一个整体是有它内在的价值的，因为数据库存储方式的限制，不得不把数据肢解掉，为什么必须要这样才行呢？为什么不把设备的数据当作一个整体来存储呢？ 

       比如，如果DCS给一个凝汽器的数据，那么我们就把所有凝汽器的数据当作一个对象来存储。这就是我们所说的企业级对象化存储- eDOS。

高效的数据压缩技术

        eDOS系统中所有信息都采用无损压缩，压缩率可达30倍。其他历史数据库不得不在数据压缩和数据精确度之间作出选择，eDOS系统保持了对信息的精确记录，并将其送进历史数据库中，而同时又在存储时保持极高的压缩比，这在行业中是无与伦比的。数据的精确性保证了决策准确性，数据的高压缩比使得数据可以常年在线保存。

        无损压缩技术：eDOS使用非常先进和准确的压缩算法。这使得所有的数据储存在一个高度压缩的格式，同时保持了数据原始的精度。eDOS100％准确的数据压缩，与其他系统的使用可变抽样压缩技术而不保持原来的数据精度有本质的区别。

海量数据处理能力

        ■每秒钟可以写入500万个事件(数值,状态,时间标签) 

        ■每秒读取100万个事件

        ■数据处理的最短周期1 毫秒

        ■支持并发访问数量>3000

网络资源的最优化使用

        基于报文消息的eDOS体系结构保证了以极快的速度响应用户对历史数据的请求。历史服务只对正在进行数据请求的客户会端提供资源，完成数据响应后该客户端的连接将被取消。历史数据请求的响应是以一种被压缩的格式传输到客户端，客户端在自己本机上对信息进行解压，因此占用网络带宽最小，分担了处理器的工作，实现了大量用户的并发数据访问。