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自动驾驶、云游戏等共享型业务，可部署在区域级别or省市级别的区域边缘云上，而面向工厂、港口、园区等的专享型边缘云业务既可以部署在贴近客户现场的边缘数据中上，也可以通过边缘网关等更轻量级的设备来实现。

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中心云计算下终端用户产生的数据都需要回传到云端进行处理，远距离的数据传输消耗的成本比较高，

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实现不同底层资源架构的统一调度和管理；向上通过标准的容器镜像手段，实现承载多种业务形态和应用的自动化部署和快速恢复；

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基于 Kubernetes构建的，并为云，边缘之间的网络通信，应用程序部署以及元数据同步提供核心基础架构支持

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OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入的边缘计算平台。从管控端(位于云端或中心机房等)将分散的海量边缘异构资源(如CDN站点，

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面向边缘计算弱网络连接场景，提供节点自治和网络自治能力，保证边缘节点和边缘业务的高可靠运行。

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相应的，批计算更准确的说法是有界数据（bounded data）的处理，亦即有明确边界的数据处理，流和批只是两种不同数据集的传统数据计算方法，

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从整体上看，任何一个时间点的引擎状态等于之前所有事件计算结果（中间结果和输出结果）的累计。如果定义流计算的输入集合为：

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需要实时存储每一条中间和最终计算结果，如果考虑吞吐率不能存储每一条，则需定期以事务的方式进行批量存储。

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e.g. Kafka Offset，算子状态 OperatorState(t)，e.g. Spark RDD 血缘，输出的结果 Sink(t)，