随着物联网技术的发展，互联的应用和系统也逐渐向云端迁移。与此同时，云端产生的终端和产生的数据也越来越多。在物联网环境下，传感器、移动终端、可穿戴终端等多种互联终端会产生海量分布式数据。由于缺少可靠的联接、较高的时延、难以对海量的数据进行处理，使得对海量数据进行有效的分析与挖掘面临着极大的挑战。
为了解决这个问题，很多公司开始使用边界分析技术和云计算技术。该技术将计算资源集中于靠近数据来源，可降低物联网网络的不稳定性，降低分析时延，为物联网提供实时可视化的解决方案。边界分析可以把算法引入到数据中，并提供重要见解。
沭聚物联感知中台通过构建平台终端核心能力，解决终端标准不一、管理参差不齐的基本问题，兼容多种接入协议，支持各种网络通道，提供多种接入平台方式。针对物联网感知数据海量、多源异构特点，平台提供了数据接入、处理、资产管理、开放共享等能力，帮助在海量感知数据中筛选、分析出有价值的数据，使汇聚的感知数据发挥更大作用。提供端到端的安全能力，以态势感知为核心提供主动安全防御能力，从整体上保障平台的安全稳定运行，协助发现已接入终端的安全风险，及时辅助异常事件处置，避免风险的扩大化，系统性防范安全攻击风险和数据泄漏风险。
