YunOS系统好还是安卓系统好_yunos和安卓的区别

YunOS是由阿里巴巴集团研发的基于云计算，以数据和服务为导向的IoT *** 作系统。

YunOS拥有先进的技术和创新功能，支持HTML5生态和独创的Web服务，增强了云端服务能力，拥有一站式的数据平台和多层级的安全框架。yunos系统好用吗？YunOS通过可信的感知、可靠的连接、分布式计算以及高效流转的服务实现万物互联。

我们日常接触到的YunOS有两种，就是基于YunOS开发的手机系统以及电视系统。关于YunOS系统，有许多对系统方面感兴趣的朋友心中都会有疑问“YunOS和安卓系统是什么关系？”或者“YunOS和其他OS像miui、flyme、emui等手机系统有什么不同”、“yunos系统好用吗_yunos系统怎么样”，这里将会给大家一一解答。

从上面的图来看，YunOS和安卓系统都是针对移动终端等智能设备开发的 *** 作系统，同样都是基于Linux内核开发，为了不重复造轮子，YunOS系统搭载了自主设计、架构、研发的阿里云虚拟机，并且兼容所有基于安卓开发的app，开发者无需重新针对YunOS平台再次开发app。简单来说，YunOS和安卓是两个不同的系统，但是YunOS却又同时兼容安卓app。

yunos系统优缺点

比起安卓系统，YunOS *** 作系统安全性方面比安卓更为靠得住，安卓系统能够获得最高的root权限，而YunOS不支持。其中当然是有利有弊，使用YunOS系统的用户无法像安卓用户那样获得最高的root权限，无法随心所欲的改造自己的手机；好处就是因为没有root权限，任何 *** 作都不会破坏系统的完整性，第三方软件的后台都在YunOS的监管下，用户信息安全自然得到了保护。再说，root手机的风潮已经过去，爱折腾手机的人已经成了少数人，过去需要root才能实现的功能，YunOS都有了能够满足大部分人对某些功能的需求。

之前提到的miui、flyme、emui分别是小米、魅族、华为的手机系统，这些系统都是基于安卓底层开发的，用的是安卓系统的核心然后再这基础上对系统的界面进行优化，加上自行开发的区别于其他定制版安卓系统的特色功能以及自己的云服务系统，就称之为自己的系统，其实本质上依旧是安卓的系统，只是批了不同外壳而已。但是要特别介绍的是，部分魅蓝手机搭载的是基于YunOS定制的flyme系统，比起基于安卓定制的flyme系统，安全性以及可靠性更高，而且附有YunOS特色的卡片式生活服务，用户无需下载第三方应用即可满足大部分需求，对于提升机器的运行速度也很有帮助。

经过几年的版本迭代，YunOS由原来的YunOS10到现在的YunOS60，用户也从一开始的寥寥几十万到现在仅次于安卓和苹果的IOS手机 *** 作系统，成为全世界用户数量排名第三的手机 *** 作系统，而这个 *** 作系统则是完全由我们中国的企业阿里巴巴独立开发的手机 *** 作系统，并且现在YunOS并不仅仅只是一款手机 *** 作系统，它的目标是作为一个物联网系统，除了手机YunOS还装载于电视（天猫盒子、阿里云电视）、汽车车载系统、天猫物联网语音音箱无处不在。

优点是实现对养护过程的信息化管理，做到养护信息的信息共享、资源共享，缺点是精确度低、时效性差、效率低等。公路养护智慧管养的系统充分利用物联网、云计算、卫星遥感、地理信息、MEMS传感器等新一代技术，优点是实现对养护过程的信息化管理，做到养护信息的信息共享、资源共享，同时利用它来指导养护人员的工作，指导他们采取正确的技术措施，提高养护工作质量，以延长公路的使用年限，缺点是精确度低、时效性差、效率低、成本高。公路养护智慧管养的系统是公路管理业务板块的日常监管与服务系统。

事实上LiteOS并非全新事物，同时在业务逻辑上对现有行业产生的影响也比较小。还有个关键点是，它基于华为本身的传感和通讯网络搞得这套系统，只支持华为海思CPU，而且不承诺保证无缝支持其他厂商CPU，也不提供相关适配技术支持。
至于云端的 *** 作，LiteOS并未给出解决方案。联网这部分只是底层的问题，更大的问题是联网之后干什么的问题——提供这方面的服务才是更大的痛点。
而实际上可以无需系统。AbleCloud方面就是在双密钥认证加密的情况下实现联网，甚至于直接在芯片上“裸奔”协议。除了LiteOS，还有如AbleCloud、机智云、阿里、京东、庆科也都在做这方面的事。 *** 作系统层面，庆科的micro就是。

层级特性
物联网的体系目前还未完全形成，需要一些应用形成示范，更多的传统行业的物联网应用后才能基本形成，但是，目前物联网的体系的雏形已经形成，物联网基本体系具有典型的层级特性，一个完整的物联网系统一般来说包含以下五个层面的功能：
1、信息感知层
该层的主要任务是将大范围内的现实世界的各种物理量通过各种手段，实时并自动化的转化为虚拟世界可处理的数字化信息或者数据。
物联网所采集的信息主要有如下种类：
● 传感信息：如温度、湿度、压力、气体浓度、生命体征等；
● 物品属性信息：如物品名称、型号、特性、价格等；
● 工作状态信息：如仪器、设备的工作参数等；
● 地理位置信息：如物品所处的地理位置等；
信息采集层的主要任务是对各种信息进行标记，并通过传感等手段，将这些标记的信息和现实世界的物理信息进行采集，将其转化为可供处理的数字化信息。
信息采集层涉及的典型技术如：RFID（射频识别）、各种传感器等。
2、信息汇聚层
该层的主要任务是将信息采集层采集到的信息，通过各种网络技术进行汇总，将大范围内的信息整合到一起，以供处理。
信息汇总层涉及的典型技术如：Ad-hoc（多跳移动无线网络），传感器网络，Wi-Fi等。
3、信息处理层
该层的主要任务是将信息汇总层汇总而来的信息，进行分析和处理，从而对现实世界的实时情况形成数字化的认知。
信息处理层典型的技术如：GIS（地理信息系统）[k1] 、ERP（企业资源管理计划）
4、运营层
该层主要任务是开展物联网基础信息运营与管理，是网络基础设施与架构的主体。目前运营层主要由中国电信、中移动、广电网等基础运营商组成，从而形成中国物联网的主体架构
5、应用层
主要是物联网在各个行业的垂直应用层面，物流行业就是一个主要的应用行业。

1、全面感知

利用无线射频识别（RFID）、传感器、定位器和二维码等手段随时随地对物体进行信息采集和获取。 感知包括传感器的信息采集、协同处理、智能组网，甚至信息服务，以达到控制、指挥的目的。

2、可靠传递

是指通过各种电信网络和因特网融合，对接收到的感知信息进行实时远程传送，实现信息的交互和共享，并进行各种有效的处理。在这一过程中，通常需要用到现有的电信运行网络，包括无线和有线网络。

由于传感器网络是一个局部的无线网，因而无线移动通信网、3G网络是作为承载物联网的一个有力的支撑。

3、智能处理

是指利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对随时接受到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据和信息进行分析处理，提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力，实现智能化的决策和控制。

扩展资料：

基本功能

在线监测：这是物联网最基本的功能，物联网业务一般以集中监测为主、控制为辅。

定位追溯：一般基于传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等GPS(或其他卫星定位，如北斗)和无线通信技术，或只依赖于无线通信技术的定位，如基于移动基站的定位、RTLS等。

报警联动：主要提供事件报警和提示，有时还会提供基于工作流或规则引擎(Rule“sEngine)的联动功能。

指挥调度：基于时间排程和事件响应规则的指挥、调度和派遣功能。

预案管理：基于预先设定的规章或法规对事物产生的事件进行处置。

安全隐私：由于物联网所有权属性和隐私保护的重要性，物联网系统必须提供相应的安全保障机制。

远程维保：这是物联网技术能够提供或提升的服务，主要适用于企业产品售后联网服务。

在线升级：这是保证物联网系统本身能够正常运行的手段，也是企业产品售后自动服务的手段之一。

参考资料来源：百度百科-物联网概念

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现，这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？

最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型

1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。

第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔？

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）

第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术：

无人驾驶

智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：

一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。

其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>iotdb应用缺点：目前只有单节点版本，不过集群版本马上要发布了，结构，目前仅有java版本，资源占用方面对边缘轻量级设备不友好，限制了其在端/设备侧的应用。存储上支持使用本地盘，通过使用来存储可保证存储层高可用，但计算层没有进一步的高可用保障。iotdb应用清华大学主导的Apache孵化项目，是一款聚焦工业物联网、高性能轻量级的时序数据管理系统，提供数据采集、存储、分析的功能。提供端云一体化的解决方案，在云端，提供高性能的数据读写以及丰富的查询能力，针对物联网场景定制高效的目录组织结构，并与ApacheHadoop、Spark等大数据系统无缝打通。在边缘端，提供轻量化的管理能力，端上的数据写到本地，并提供一定的基础查询能力，同时支持将数据同步到云端。

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