作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着信息爆炸的发展，越来越多的数据正在产生出来并被收集、处理。越来越多的人开始依赖这些数据的价值，但数据的采集、处理、分析和应用仍然是个大难题。如何在短时间内，准确地对这些海量数据进行快速且精准的分析，是一个需要解决的重要问题。在物联网、互联网、传感器网络等新型复杂系统中，实时数据的处理和分析成为一种关键能力。而对于边缘计算平台来说，除了需要具备高性能的处理能力外，还需要兼顾本地数据安全，满足用户体验要求等方面因素。所以，如何将数据处理和分析推向应用场景端，对于边缘计算平台的发展至关重要。本文通过具体案例阐述了在边缘计算中，数据处理与分析如何实现快速准确的部署，以帮助用户提升效率、降低成本，提升用户体验，更好地服务于业务目标。
2.基本概念术语
数据收集与采集
首先，我们需要了解一下“实时”数据和“离线”数据之间的区别。对于“离线”数据来说，一般是在一个固定时间段内的历史数据。比如，每天早上八点之前的数据，都可以作为训练模型的输入数据。而“实时”数据，通常指的是一种边际性数据，通常会在几秒或几分钟内更新一次。比如，从手机传感器获取的GPS坐标，设备实时状态等。
实际上，“实时”数据和“离线”数据之间还有另外一个区别，即数据的生产和消费的时间。“实时”数据是由源头（如手机传感器、传感网络）直接生成，需要立刻处理。而“离线”数据则是按照一定间隔时间进行保存和处理。比如，每天早上八点之前的日志数据，可以作为训练模型的输入数据；而每五分钟、十分钟甚至半小时产生一次的IoT数据，则不能立刻处理。
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