本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
IoT邊緣聯(lián)接
多設(shè)備多協(xié)議接入能力，提供設(shè)備接入框架，終結(jié)多種 私有云 協(xié)議和數(shù)據(jù)模型，統(tǒng)一定義到云平臺(tái)，并推送到邊緣，提升設(shè)備效率和減低集成成本
IoT實(shí)時(shí)閉環(huán)
極大程度提升實(shí)時(shí)的用戶體驗(yàn)， 關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時(shí)延，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性
IoT邊緣智能
云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn)，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間上行至云平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用
IoT數(shù)據(jù)清洗
邊緣節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)/終端數(shù)據(jù)的采集，按照規(guī)則或數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理與分析，最終將結(jié)果予以上報(bào)，極大降低上行數(shù)據(jù)帶寬要求。云平臺(tái)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析與價(jià)值挖掘。邊緣與云的數(shù)據(jù)協(xié)同，支持?jǐn)?shù)據(jù)在邊緣與云之間可控有序流動(dòng)
