1、（一）整体背景：万物互联时代下边缘数据分析处理成为刚需随着 5G、物联网等技术的发展，当前已经进入了不折不扣的万物互联时代，边缘侧产生的数据量几乎每天都在破纪录地爆炸式增长。根据IDC 的相关统计数据显示，2020 年全球有超过500 亿的终端和设备联网，其中全球物联网设备产生的数据总量超过16ZB，如此庞大的数据量对边缘侧的数据处理能力提出新的要求。此外，伴随智能制造、自动驾驶、云游戏、超高清视频等云边协同场景的逐渐落地，相关业务和应用对于异构设备数据的准确接入采集，海量数据的快速、高效和安全处理提出了更多的需求。（二）技术洞察：多维技术有效应对边缘数据处理全新挑战面对各类不同应用场景对边缘
2、数据分析处理提出的全新要求，时序数据库、边缘流数据分析、异构计算等技术可以不同程度上予以回应解决。1.时序数据库边缘侧数据的来源和类型具有多样化的特征，这些数据包括各类传感器采集的时间序列数据、摄像头采集的图片视频数据、车载激光雷达(LiDAR)扫描获取的点云数据等。上述数据大多具有时空属性，构建一个针对边缘时序数据进行处理、分析、存储、管理平台的重要性显而易见。时序数据库TSDB(Time Series Database)支持时序数据的快速写入和持久化，可以有效解决边缘计算场景下海量时序数据写入、读取和存储成本等问题和挑战，是打通IT 与OT 领域数据链路，开展异构时序数据边缘侧处理分析的重要支撑。
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