边缘计算兴起
近年来，随着物联网设备的激增和5G技术的普及，边缘计算平台的重要性日益凸显。边缘计算允许数据处理在数据源附近进行，大幅降低了延迟，提高了响应速度，对于需要实时数据处理的应用场景至关重要。它还有助于减轻中心数据中心的负担，降低数据传输成本，并增强数据隐私保护。随着工业自动化、智慧城市、自动驾驶等领域的发展，边缘计算平台的需求正迅速增长，成为推动智能技术发展的关键力量。
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘侧感知终端海量接入和 AI 大量应用推动边缘计算兴起，向边云协同的计算架构发展。
实时性无法满足
云端计算节点的位置距离终端较远，会增加了数据处理时延。
可靠性低
网络不稳定时或网络状态不断变化时，服务质量下降，可能造成数据丢失，业务中段。
网络带宽负荷大运维成本高
海量数据产生、若全部传输至云端，带宽需求增加、云端负荷压力大。
资源浪费
设备每个数据位云化，将消耗来自硬件、传输及可能在云端不需要的计算中消耗能量，导致云资源的浪费。
数据隐私性难保障
数据传输至云端经过较长的物理链路，增加了数据被盗取和篡改的风险。
AIoTedge产品简介
AIoTedge边缘计算平台是基于ThingsBoard Edge+Node-RED开发，采用边云协同的架构，多点部署，与ThingsKit物联网云平台搭配使用，具备分布式的AIoT处理能力，将云端的能力下沉到边缘侧，解决边缘实时性、可靠性、运维经济性等方面遇到的问题。适用于有AI云端训练本地推理、断网续传、海量数据分流计算、本地可视化展示与控制、本地存储、泛协议接入等场景。
产品架构
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