边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将计算任务从数据中心迁移到靠近数据源的设备上。这种方法可以减少网络延迟、提高数据处理速度，并在一定程度上保护用户隐私。边缘计算可应用于许多领域，包括但不限于：
物联网（IoT）：边缘计算可用于实时处理智能家居、工业自动化、智能交通等领域的大量数据，从而提高响应速度和减少数据传输成本。
无人驾驶：通过在车辆本地进行数据处理和决策，边缘计算可以提高自动驾驶汽车的反应速度，从而提高安全性。
增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：边缘计算可以减少AR和VR设备在渲染图像和处理数据时的延迟，提高用户体验。
智能城市：边缘计算可以帮助处理城市基础设施中的大量数据，例如交通管理、能源管理和公共安全等。
医疗保健：通过实时分析患者数据，边缘计算可以帮助医生及时发现病情变化，提高诊断和治疗效果。
视频监控：边缘计算可在摄像头端实现实时视频分析，提高安全监控效率并保护用户隐私。
零售业：边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据，优化商店布局和库存管理。
能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。
农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。
这些只是边缘计算应用领域的一部分，随着技术的发展，边缘计算将在更多领域发挥作用。
物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。
物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。
如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。
在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。
提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。
边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：
开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。
设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。
设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。
物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。
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