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数据传输瓶颈
在智能制造、智慧城市、远程医疗、智能交通等边缘应用场景中，数据量呈指数级增长，数据传输延迟和丢包时有发生。数据处理的实时性直接关系到业务效果和用户体验。
传统模式成本高昂
众多异构边缘设备分布广泛，配置、监控、升级等管理类任务繁重，分散式的运维管理模式增加了运维成本和难度。
边缘动态调配难
由于边缘节点的资源条件各异，业务场景多变，如何快速调整算法编排策略，实现资源的灵活调度和按需分配，也是必须面对的挑战之一。
数据安全与隐私保护
边缘设备采集的数据往往涉及敏感信息，数据在传输和存储过程中的安全性和隐私保护成为重要问题。
组织架构管理复杂
多层级、多目标、多标准、多地区的组织架构导致统一管理困难，阻碍资源和信息共享，难以实现高效统一运作。
云边协同计算能力
无缝集成云端与边缘计算，优化 AI 模型部署与实时数据处理。
智能边缘管理
一站式运维平台管理边缘设备，降低 TCO，运用 AI 技术预测维护。
异构环境适应性强
兼容多样硬件资源，构建动态算力池，确保跨平台稳定运行。
灵活的部署和扩展
支持敏捷部署与水平扩展，满足业务弹性需求。
高效安全的数据传输
采用先进压缩、缓存技术，实施端到端加密，确保数据传输效率与安全。