【CN109819446A】移动物联网的空间访问认证方法和软件定义边缘计算系统【专利】
物联网中的边缘计算技术及实现指南
物联网中的边缘计算技术及实现指南边缘计算技术是物联网（IoT）中的关键组成部分，它能够提供更快的响应速度、更好的数据安全性和更高的可扩展性。
本篇文章将介绍边缘计算技术及其在物联网中的实现指南。
一、边缘计算技术概述边缘计算技术是一种将计算和数据处理能力推向物联网设备所在的“边缘”位置的方式。
传统的云计算模式将大量计算和数据处理任务集中在云服务器上，然后再将结果传输回物联网设备。
而边缘计算则将部分计算任务移至设备本身或其附近的边缘网关，以减少数据的传输延迟和网络拥塞。
边缘计算技术可以更好地满足物联网对实时性、数据隐私和可靠性的要求。
二、边缘计算技术的关键特性1. 低延迟：边缘计算能够将计算任务在物联网设备附近进行处理，减少了将数据传输到云服务器的时间，从而实现低延迟的响应。
这对于需要实时处理的应用场景（如智能交通、工业自动化等）非常重要。
2. 数据隐私：由于物联网设备通常涉及大量敏感数据，将数据直接传输到云服务器可能引发安全隐患。
边缘计算技术可以在设备本身或边缘网关进行数据处理，从而可以更好地保护数据隐私。
3. 可靠性：在某些应用场景下，物联网设备的离线工作能力非常重要。
边缘计算技术可以使物联网设备在云服务故障或网络中断的情况下继续工作，并在网络恢复时将数据同步至云端。
三、实现边缘计算的指南1. 设备选择和部署：选择具备较高计算能力和存储能力的设备作为边缘设备，并将其部署在物联网设备附近。
边缘设备可以是一些智能网关、路由器或专用的边缘计算设备。
2. 数据过滤和预处理：在边缘设备上进行数据过滤和预处理，以减少需要传输到云服务器的数据量。
可根据具体应用场景需求，选择合适的数据预处理算法和方法，如数据清洗、数据压缩和降采样等。
3. 分布式计算架构：构建分布式边缘计算架构，将计算任务分配到边缘设备或边缘网关进行处理。
可根据任务的类型和优先级，设计合适的任务调度和负载均衡算法，以实现最佳的计算性能和能源效率。
物联网的边缘计算是什么？
物联网的边缘计算是什么？边缘的发展一向引人注目,但不是所有事情都能达到意想之中的繁荣。
很多人不理解物联网的边缘计算是什么，下面跟随云里物里一起来看看。
我们都非常自然的将云计算和边缘计算看做相互竞争的存在。
作为IT的核心,两种技术都先后取得了最高的地位,并且根据企业的优先事项和能力,被定位为一个明智的选择。
然而,这个“不是/或”的难题是一个值得被详解的神话;他们是完全不同的概念。
边缘——让计算和智能更加接近数据源的物理空间,成为云中断开元素的传递机制。
因此,他们可以协同工作,而不是作为替代品。
慢慢形成一种有效的混合方式,将边缘的灵活性与中央云的高效处理能力相结合。
这就是为什么这两种环境都是为新一代开发人员部署的选项,可以创建更智能,事件驱动的微服务,从而实现更快,更灵活的应用程序开发。
虽然预测到由于连接成本将会降低,但这些预测并没有实现。
相反,我们看到了由IoT创建的数据逐渐向边缘迁移的过程,以及增强的连接和功能的自然发展。
的确,网络边缘的智能不仅更容易获取,而且还能实时捕获,让其发展在纯粹的形式和最新鲜的状态中。
这些都使得它成为最有价值的信息是即时和准确的操作决策。
改变的好处在于:直接在设备上计算,多个设备返回到一个中央核心网络所引起的瓶颈将被交付给过去。
此外,安全风险被降至最低,因为在数据传输过程中被消耗,容易受到攻击。
当分析添加到混合时,事情就会变得更加有趣,因为数据的子集与分析本地化可以让决策更具说服力。
尽管边缘的这种优势一直是引人注目的,但并不是所有的东西都能在传统背景下蓬勃发展。
就像今天的机器学习算法,包括他们对于大量数据和计算能力的需求,长期以来都是依赖云来完成繁重的工作。
然而,随着人工智能成为更加主流的显示,从智能汽车到数字私人助理,外界在迅速改变。
现在大家的焦点开始转向如何能更好的在网络外围设备更接近移动电话、计算机和利用该技术应用运行其他设备空间进行交付。
我们已经看到了智能家居领域的优势。
物联网中的边缘计算技术使用教程
物联网中的边缘计算技术使用教程随着物联网的迅猛发展，越来越多的设备和传感器连接到互联网上。
这些设备不仅能够收集大量的数据，还可以实现实时监控和智能控制。
然而，传统的云计算模式存在一些不足之处，例如带宽限制、高延迟和数据隐私问题。
为了克服这些问题，边缘计算技术应运而生。
本篇文章将介绍物联网中的边缘计算技术的基本概念和使用方法。
一、边缘计算技术的基本概念边缘计算是一种将数据处理和存储功能从中心云转移到网络边缘的计算模式。
简单来说，边缘计算将数据的处理和决策推向离数据源更近的地方，以减少数据传输的延迟和带宽需求。
边缘计算可以在物联网设备、传感器和智能网关上进行，使得数据可以在附近进行实时处理和分析，而无需全部传输到云端进行处理。
二、边缘计算技术的使用方法1. 设备选择与配置在物联网中使用边缘计算技术，首先需要选择和配置合适的设备。
一般来说，边缘计算设备应具备足够的处理能力和存储空间，以便进行实时的数据处理和分析。
另外，设备还需要支持常见的通信协议和接口，以便与其他设备进行数据交互。
最后，边缘计算设备还应具备较低的功耗，以保证长时间的运行。
2. 数据处理与分析边缘计算的核心在于实时的数据处理和分析。
在边缘设备上，可以通过安装和运行特定的软件，如开源软件OpenFog和Apache Edgent，来实现数据的持续处理和分析。
通过这些软件，可以针对具体的应用场景进行编程和配置，从而实现各种不同的功能，如温度监控、实时告警和数据清洗等。
此外，还可以使用机器学习和人工智能算法，对数据进行更深入的分析和预测。
3. 数据存储与管理边缘计算设备通常具备一定的存储空间，可以将处理后的数据存储在本地。
这样既可以减少数据的传输量，又可以保护数据的隐私安全。
在存储数据时，应该注意数据的格式和存储方式。
一般来说，可以使用结构化数据库或文件系统来存储数据，并定期进行数据备份和清理，以保证数据的可用性和稳定性。
4. 边缘与云端的通信边缘计算和云计算之间需要进行有效的通信，以便实现数据的传输和交互。
物联网中的边缘计算技术实施方案介绍
物联网中的边缘计算技术实施方案介绍随着物联网技术的不断发展，我们生活和工作中的物品变得越来越智能化。
然而，大规模的物联网应用也带来了许多挑战，例如数据传输延迟、带宽压力和隐私安全等问题。
为了解决这些挑战，边缘计算作为一种新兴的解决方案应运而生。
本文将介绍物联网中的边缘计算技术的实施方案，重点强调其原理、优势和应用。
边缘计算是一种将计算资源和数据存储功能放置在物联网设备附近的计算模型。
它的核心思想是在离终端设备更近的地方进行数据处理和分析，从而减少传输延迟和网络负载，并提高隐私安全性。
边缘计算基于分布式计算、存储和网络技术，通过在边缘设备上部署大量的传感器和处理器，为物联网应用提供快速响应、实时决策和高效安全性。
边缘计算技术在物联网中有许多应用。
首先，它可以应用于工业领域，为工厂的自动化和智能化提供技术支持。
通过将边缘服务器部署在工厂内，可以实时监控设备状态、优化生产流程，并提供预测性维护。
其次，边缘计算技术也可以应用于智能城市中，实现对城市基础设施的智能管理和优化。
例如，在交通领域，边缘计算可以用于交通流量监测、智能信号控制和车辆管理等方面。
此外，边缘计算也可以应用于医疗和农业等领域，提供远程医疗、智能农业等创新应用。
边缘计算技术的实施方案主要包括以下几个关键步骤。
首先，需要确定需求和目标，了解物联网应用的特点和要求。
其次，通过对现有网络基础设施的评估，确定合适的边缘服务器的部署地点和数量。
边缘服务器的位置应该考虑到距离终端设备的距离、网络质量和传输延迟等因素。
然后，需要选择适当的边缘计算平台和工具，以支持边缘设备的计算和数据存储需求。
常用的边缘计算平台有AWS Greengrass、Microsoft Azure IoT Edge和Google Cloud IoT Edge等。
最后，需要进行系统设计和实施，包括边缘设备的配置、应用程序的开发和测试等。
边缘计算技术的实施方案的优势主要体现在以下几个方面。
5G网络中的边缘计算和物联网技术简介
5G网络中的边缘计算和物联网技术简介随着信息技术和互联网的快速发展，人类社会进入了一个数字化、网络化的时代。
5G网络作为下一代移动通信标准，其带宽更宽、延迟更低、连接更密集，将会成为物联网时代的基础设施。
而边缘计算技术则是5G网络环境中智能化服务和应用的重要支撑。
本文将简要介绍5G网络中的边缘计算和物联网技术。
5G网络的特点5G网络的特点主要体现在三个方面，即高速率、低延迟和高可靠性。
高速率：5G网络的理论峰值传输速率可以达到10Gbps，比目前主流的4G 网络提高了几十倍以上。
这意味着5G网络可以支持更多的设备连接、更快的数据传输速度和更高的网络可用性。
低延迟：5G网络的传输延迟可以降低到1毫秒以下，是4G网络时延的数十倍。
这样的低延迟可以为实时应用提供更好的支持，如车联网、智能制造、虚拟现实等。
高可靠性：5G网络的高可靠性主要表现在网络连接稳定性、安全性和服务可用性等方面。
5G网络采用了一系列的安全措施和机制，使得网络更加安全可靠。
边缘计算的概念边缘计算（Edge Computing）是指在网络边缘（Edge）上进行计算、存储、传输和处理等任务的技术。
传统意义上的计算和存储都是在中心服务器上进行的，边缘计算则是在离用户更近的边缘设备上完成。
边缘设备可以是手机、路由器、智能家居设备、工业设备等，将计算与存储任务分布在网络的边缘，从而缩短了数据传输距离和处理时间，提高了网络性能和用户体验。
边缘计算的优势边缘计算技术具有以下优势：1. 降低网络拥塞：通过把计算和存储任务分散在网络边缘设备上，可以降低中心服务器和网络带宽的负担，减少网络拥塞的发生。
2. 提高数据保护：边缘计算技术将数据存储在更靠近用户的设备上，可以提高数据隐私和安全性。
3. 提升响应速度：边缘计算技术可以在更靠近用户的设备上进行计算和处理，从而缩短数据传输时间，提高响应速度，加强了实时性。
4. 降低成本：边缘计算技术可以利用本地资源和设备，减少对于中心服务器和数据中心的依赖，降低了部署和维护成本。
物联网平台中的边缘计算技术使用教程
物联网平台中的边缘计算技术使用教程随着物联网的快速发展，边缘计算技术成为了解决物联网平台中数据处理问题的关键技术之一。
边缘计算技术将计算和数据处理功能移到物联网系统中的边缘设备上，有效减轻了云端处理压力，提高了物联网平台的性能和响应速度。
本文将详细介绍物联网平台中边缘计算技术的使用教程。
第一步：了解边缘计算的概念及特点边缘计算是将计算、存储、网络和应用软件功能移到网络边缘靠近数据源的位置上，实现数据处理的近端化。
边缘计算的主要特点包括低延迟、高带宽、隐私保护和离线应用等。
通过边缘计算，物联网平台可以更快速、高效地处理海量数据，并提供实时的响应能力。
第二步：选择适合的边缘计算设备在物联网平台中使用边缘计算技术，首先需要选择适合的边缘计算设备。
边缘计算设备可以是传感器、智能终端、边缘网关等。
选择边缘计算设备时，需要考虑设备的计算能力、存储容量、网络连接能力和安全性等因素，以满足物联网平台的需求。
第三步：部署边缘计算平台部署边缘计算平台是使用边缘计算技术的关键步骤。
边缘计算平台可以被部署在边缘计算设备上，也可以是云服务提供商提供的云边协同平台。
在部署边缘计算平台时，需要根据实际需求选择合适的平台，并进行相应的配置和安装工作。
第四步：数据处理与分析边缘计算技术的核心任务是在边缘设备上进行数据处理和分析。
边缘计算平台可以通过策略配置，将部分数据处理任务下放至边缘设备上进行处理，从而减轻云端的负载。
同时，边缘设备可以通过本地存储和缓存功能，提高数据处理的效率和实时性。
第五步：边缘计算与云计算协同边缘计算与云计算可以形成联动，共同为物联网平台提供更好的服务。
边缘设备可将处理后的数据传输至云端进行进一步的大规模处理和分析。
云端可以提供更强大的计算能力，更全面的存储资源以及更丰富的应用程序。
边缘计算与云计算的协同工作可以充分发挥各自的优势，提供更全面、高效的物联网平台服务。
第六步：安全性保障在物联网平台中，数据安全和隐私保护是至关重要的。
物联网中的边缘计算技术使用方法
物联网中的边缘计算技术使用方法物联网（Internet of Things，IoT）是指通过无线网络将各种设备、传感器和物品连接在一起，实现信息的互相传递和交互的技术体系。
物联网的发展需要处理大量实时数据，如传感器数据、视频流和图像数据等，这就带来了巨大的数据处理和存储压力。
为了解决这个问题，边缘计算（Edge Computing）技术应运而生。
边缘计算是一种将数据处理和存储功能从云端移动到离数据源更近的位置的计算模式。
边缘计算通过在接近物联网设备的边缘节点上进行数据处理和分析，减少了数据传输延迟和网络带宽占用，提高了系统的可靠性和实时性。
在物联网中，边缘计算技术的使用方法有以下几个方面：1. 边缘计算节点选择：物联网中的边缘计算节点是指能够接收、处理和存储数据的设备，如路由器、网关、传感器、智能手机等。
在选择边缘计算节点时，需要考虑设备的计算能力、存储容量和通信能力，以及其与物联网设备的连接方式和兼容性。
边缘计算节点应该能够满足实时数据处理和存储的要求，同时具备一定的安全性和可靠性。
2. 数据分析和处理：边缘计算的一个重要应用就是对物联网中的大量实时数据进行分析和处理。
在边缘计算节点上部署合适的算法和模型，可以实现对数据的实时处理、数据的筛选和过滤、数据的聚合和压缩等操作，从而减少了数据传输和存储的需求。
这样可以大大提高数据处理的效率和准确性，并有效地降低了数据处理和分析的延迟。
3. 边缘存储和缓存：边缘计算技术还可以用来解决物联网中大量数据存储的问题。
在边缘计算节点上可以配置一定的存储设备，用来存储一些常用的数据和程序。
例如，可以将一些常用的数据在边缘计算节点上进行缓存，这样可以减少对远程服务器的访问次数，提升数据的获取速度。
同时，边缘计算节点上的存储设备也可以用于临时存储一些需要离线处理的数据，减轻了云端服务器的负荷。
4. 安全和隐私保护：物联网中的边缘计算技术对于安全和隐私保护至关重要。
边缘计算技术在物联网环境中的部署与使用方法
边缘计算技术在物联网环境中的部署与使用方法随着物联网的快速发展，越来越多的设备和传感器被连接到互联网上，大量的数据被采集和传输。
然而，这些数据的分析和处理往往需要大量的计算资源和带宽，给传输和存储带来了巨大的压力和延迟。
为了解决这个问题，边缘计算技术应运而生。
边缘计算将计算资源和数据处理功能移动到物联网的边缘，减少了数据的传输和处理延迟，提高了系统的响应速度和效率。
一、边缘计算技术的原理和优势边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算资源和应用程序分布在物联网的边缘设备上，如路由器、交换机、智能手机等。
边缘设备具有计算能力和存储能力，可以在本地对数据进行处理和分析，减少了数据传输的延迟和网络负载。
边缘计算技术的部署和使用可以带来以下优势：1. 降低网络传输负载：边缘计算将数据处理功能移动到物联网的边缘，可以在离数据产生的地方进行分析，避免了将大量的数据传输到云端进行处理，减少了网络传输的负载和带宽压力。
2. 提高系统响应速度：由于数据的处理发生在物联网的边缘设备上，而不是在远程的云端，边缘计算可以大大减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度。
这对对实时性要求较高的应用场景，如智能交通、智能制造等十分重要。
3. 增强数据安全性：边缘计算将数据处理功能下沉到物联网的边缘设备上，减少了数据在传输过程中的风险。
同时，边缘计算可以将敏感数据在本地进行处理，而不必将其传输到云端，提高了数据的安全性。
二、边缘计算技术在物联网环境中的部署方法边缘计算技术的部署需要考虑以下几个方面：1. 边缘设备的选择：边缘设备应具备足够的计算能力和存储能力，能够支持物联网应用和数据处理。
常见的边缘设备包括路由器、交换机、智能手机、智能物联网网关等。
2. 网络架构的设计：边缘计算需要与传统的云计算结合，构建起一种分布式的计算模型。
可以通过将边缘设备与云端的服务器进行连接，并建立起一个分层的网络架构，以实现数据的快速传输和处理。
3. 数据的处理和分析：边缘计算设备需要具备数据处理和分析的能力，可以使用开源的边缘计算平台或者自行开发相应的应用程序。
面向物联网的边缘计算技术教程及应用方法
面向物联网的边缘计算技术教程及应用方法随着物联网技术的日益发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式逐渐引起人们的关注。
本文将为读者提供一份面向物联网的边缘计算技术教程及应用方法的详细解析。
一、什么是物联网边缘计算技术？物联网边缘计算技术是指将计算、存储和网络资源放置在离终端设备更近的边缘位置，将数据的处理与计算操作尽可能地放置在离数据来源较近的位置。
这样可以有效减少数据传输的延迟和网络拥塞的问题，提高系统的响应速度和性能。
二、物联网边缘计算的原理及架构物联网边缘计算采用分布式的计算架构，核心原理是将数据处理和计算操作尽可能地放置在离数据来源较近的位置。
边缘计算系统通常包含三个层次：设备层、网关层和云端层。
设备层：包括物联网终端设备和传感器等，负责数据的采集、检测和传输。
网关层：网关是连接终端设备和云端的桥梁，负责数据的处理与转发。
网关层可以通过预处理、过滤和压缩等手段，提前对数据进行处理，减少云端计算的压力，同时也能保护数据的安全性。
云端层：云端是物联网数据的存储和计算中心，负责对海量数据进行处理和分析，提供相应的服务。
云端层可以利用边缘计算系统提供的预处理结果，进行更加复杂的计算和分析。
三、物联网边缘计算的特点和优势1. 延迟低：由于边缘计算将数据处理的位置放置在数据源附近，减少了数据在传输过程中的时延，提高了系统的响应速度。
2. 安全性高：边缘计算可以在网关层对数据进行加密和过滤处理，提高数据的安全性，减少了数据在传输过程中的风险。
3. 节省带宽：边缘计算可以在网关层对数据进行预处理和过滤，将重要数据传输至云端，有效减少了大量冗余数据的传输，节省了带宽资源。
4. 灵活性强：边缘计算可以根据不同的应用场景和需求进行灵活配置，满足多样化的物联网应用需求。
四、物联网边缘计算的应用方法1. 智能家居：边缘计算可以将智能家居设备的数据处理放置在本地，实现实时的智能家居控制，提高用户的体验和安全性。
2. 工业自动化：在制造业领域，边缘计算可以将传感器数据的处理和实时监测放置在设备附近，实现设备状态的实时监控和故障预测，提高生产效率和品质。
解析物联网中的边缘计算技术
解析物联网中的边缘计算技术物联网（Internet of Things，IoT）是指通过互联网连接各种物理设备，使它们能够相互通信和交换数据的技术。
随着物联网设备数量的不断增加和数据量的急剧增长，传统的云计算架构已经难以满足对实时性和低延迟的需求。
因此，边缘计算技术应运而生，成为解决物联网应用中数据处理和计算问题的重要手段。
一、边缘计算技术概述边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模式，将数据处理和存储功能从传统的集中式云计算数据中心向数据源头的边缘位置靠拢，使数据在产生的地方就近进行处理和分析。
边缘计算技术通过在物联网设备、路由器、网关等边缘节点上部署计算资源，实现数据的快速处理和实时响应，从而降低数据传输延迟，提高系统的性能和效率。
二、边缘计算技术的特点1. 低延迟：边缘计算将数据处理和分析功能移到距离数据源更近的位置，减少数据传输的时间，实现实时响应和低延迟的数据处理。
2. 数据安全：边缘计算可以在本地对数据进行处理，减少数据在传输过程中的风险，提高数据的安全性和隐私保护。
3. 离线支持：边缘计算可以在断网或网络不稳定的情况下继续运行，保证系统的稳定性和可靠性。
4. 节能环保：边缘计算可以减少数据中心的能耗和碳排放，降低对环境的影响，实现节能环保的目标。
三、边缘计算技术在物联网中的应用1. 智能家居：边缘计算可以实现智能家居设备之间的快速通信和协同工作，提高家居生活的便利性和舒适度。
2. 工业物联网：边缘计算可以在工业生产现场实现数据的实时监测和分析，提高生产效率和质量控制水平。
3. 智慧城市：边缘计算可以实现城市各个领域的数据采集和处理，优化城市管理和公共服务，提升城市的智能化水平。
4. 医疗健康：边缘计算可以实现医疗设备和传感器之间的数据交互，实现远程医疗和健康监测，提高医疗服务的效率和质量。
四、边缘计算技术的挑战和发展趋势1. 安全性挑战：边缘计算将数据处理和存储功能下沉到边缘设备，增加了数据泄露和安全漏洞的风险，需要加强数据安全和隐私保护措施。
物联网中的边缘计算
物联网中的边缘计算
随着物联网日益发展，物联网中的边缘计算也变得越来越重要。
边缘计算结合了传感器，云计算，大数据和网络技术，可以将控制和处理任务从云端数据中心带到本地网络设备上，从而使物联网系统有效地处理实时数据。
那么，什么是边缘计算？它对于什么样的系统有什么好处？
边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算任务从远程云端数据中心移动到网络边缘，如本地终端，传感器或IoT设备。
它的目的是将处理和控制任务从云端推向本地，以提高数据处理效率，缩短响应时间，改善分析性能和减少通信成本。
与仅在中心数据中心进行数据处理和分析相比，将处理任务推向边缘可以提高性能，缩短响应时间，提高系统可靠性，提高系统安全性，并对系统进行优化。
在IoT环境中，边缘计算可以有效地处理大量实时数据，从而改善物联网设备的性能。
物联网设备的数据量会缓慢增加，并且数据也会变得越来越复杂。
这就要求其处理数据的能力必须更强。
边缘计算可以解决这个问题，因为它可以在大量实时数据的情况下有效地处理和分析数据。
物联网中边缘计算的实施方法与案例分析
物联网中边缘计算的实施方法与案例分析在物联网领域，边缘计算是一个非常重要的概念和技术趋势。
它的目标是在物联网设备和云计算之间建立一个智能、高效的连接，以实现更快速、可靠的数据分析和即时决策。
边缘计算的实施方法和案例分析对于推动物联网的发展和应用具有重要意义。
一、边缘计算的实施方法：1. 真实时间响应能力：边缘设备的计算能力可以使其快速响应实时的需求，将数据处理和分析推动到设备附近的边缘，减小了数据传输的延迟，提高了系统的实时性和响应能力。
2. 分布式计算架构：边缘计算利用分布式计算架构来处理复杂的数据分析任务。
通过将计算任务分配到多个边缘设备或节点上进行并行处理，可以实现更高效的数据分析和决策，减少对云端计算的依赖。
3. 数据过滤和预处理：边缘设备可以通过数据过滤和预处理来降低对云计算资源的压力。
只将必要的、有价值的数据传输到云端进行进一步的分析，可以减少网络带宽的使用和数据存储的开销。
4. 弹性计算和资源管理：边缘设备需要具备弹性计算和资源管理的能力。
根据需求的变化，边缘设备能够自动调整计算和存储资源的分配，以确保系统的高效运行和资源的最大利用。
二、边缘计算的案例分析：1. 智能交通系统：边缘计算在智能交通系统中具有广泛的应用。
交通监控摄像头、车辆传感器和道路监测设备等可以实时采集和分析大量的交通数据，以提供实时的交通流量信息、车辆定位和导航建议等。
通过边缘计算，可以将数据处理和决策推向设备附近，使交通管理更加智能和高效。
2. 工业生产优化：边缘计算在工业生产优化中的应用也非常重要。
通过在工厂设备上部署边缘设备，可以实时监测和分析生产线上的数据，如温度、湿度、压力等参数。
这些数据可以帮助企业更好地管理生产过程，预测故障和进行及时维护，以提高生产效率和产品质量。
3. 智能家居系统：边缘计算在智能家居系统中的应用也越来越广泛。
通过在家用设备上部署边缘设备，可以实现智能家居设备之间的协同工作和数据共享。
边缘计算技术在物联网中的使用方法
边缘计算技术在物联网中的使用方法随着物联网（Internet of Things，简称IoT）的快速发展，边缘计算技术逐渐成为解决物联网应用中的计算资源瓶颈和延迟问题的重要手段。
边缘计算技术将计算和存储资源从云端向网络边缘移动，使得在物联网中，数据的处理和决策能够更加迅速和高效地进行。
本文将详细介绍边缘计算技术在物联网中的使用方法。
一、边缘计算技术概述边缘计算（Edge Computing）是一种将计算资源移动到距离数据源更近的位置进行处理的技术。
传统的计算模式将数据发送到云端进行处理和存储，然后再将结果返回到终端设备。
而边缘计算技术将计算资源放置在距离终端设备更近的位置，直接在网络边缘进行数据处理，从而减少了数据的延迟和网络负载。
二、边缘计算技术的优势1. 减少数据的延迟：边缘计算技术可以将计算资源放置在离终端设备更近的位置，减少了数据从终端设备到云端的传输时间，从而减少了数据的延迟。
2. 降低网络负载：边缘计算技术能够将部分数据处理任务在网络边缘完成，减少了数据从终端设备到云端的传输量，降低了网络负载。
3. 改善隐私和安全性：边缘计算技术可以在本地对数据进行处理，避免了将敏感数据传输到云端的风险，提高了数据的隐私和安全性。
4. 提高应用的可靠性：使用边缘计算技术可以减少网络中断对应用的影响，保证了应用的连续性，提高了应用的可靠性。
三、边缘计算技术在物联网中的使用方法1. 数据过滤与压缩：物联网中的设备产生的数据量庞大，但并不是所有的数据都需要传输到云端进行处理。
通过边缘计算技术，可以在网络边缘对设备产生的数据进行过滤和压缩，只保留关键的数据传输到云端，减少了数据的传输量和网络负载。
2. 实时数据处理与分析：边缘计算技术使得实时数据处理和分析成为可能。
在物联网应用中，时延可能会导致数据失去实时性，但使用边缘计算技术，可以直接在终端设备或者网络边缘对数据进行实时处理和分析，以快速响应和决策。
3. 缓存和存储：通过边缘计算技术，可以在网络边缘提供临时的缓存和存储功能，可以将经常使用的数据缓存到离终端设备更近的位置，提高数据的访问速度和效率。
物联网中的边缘计算技术应用评估
物联网中的边缘计算技术应用评估边缘计算是物联网技术中的重要组成部分，它可以提供更高效、更快速的数据处理和分析能力。
在物联网中应用边缘计算技术，可以有效解决数据传输延迟、带宽瓶颈和数据安全性等问题。
本文将对物联网中的边缘计算技术应用进行评估，并探讨其在实际应用场景中的优势和挑战。
边缘计算是指将数据处理和分析的任务从云端移至距离数据源更近的边缘设备或节点上进行。
相较于传统的云计算模式，边缘计算具有以下优点：首先，边缘计算可以大大减少数据传输延迟。
在物联网中，传感器生成的大量数据需要及时传输到云端进行处理和分析。
然而，由于数据传输的时间延迟，云计算模式可能无法满足实时性要求，而边缘计算可以将数据处理任务移至距离数据源更近的边缘设备上，实现快速的数据处理和分析。
其次，边缘计算可以减轻带宽压力。
随着物联网设备数量的增加，云计算模式需要处理的数据量也越来越大，可能导致带宽瓶颈。
而边缘计算可以将部分数据处理任务下放至边缘设备上进行，减轻了云端的压力，降低了带宽需求。
另外，边缘计算可以提高数据安全性。
在传统的云计算模式下，数据需要经过互联网传输到云端进行处理和存储。
这样的数据传输过程存在数据泄露的风险。
而边缘计算将数据处理任务移至边缘设备上，可以在数据生成的地方进行数据加密和处理，避免了敏感数据通过互联网传输的安全风险。
在物联网应用场景中，边缘计算技术有着广泛的应用前景。
例如，智能交通系统可以通过边缘计算技术实现实时的交通监控和拥堵预测。
边缘设备可以收集交通信号灯、摄像头等设备的数据，并在本地进行实时的数据分析，提供准确的交通信息和决策支持。
另一个应用场景是工业生产领域。
通过在设备和机器上部署边缘计算节点，可以实现实时的设备监控和故障预警。
边缘设备可以收集设备运行状态数据，并在本地进行实时分析，及时发现设备故障或异常情况，避免生产线停机和损失发生。
然而，边缘计算技术在应用中也面临一些挑战。
首先是边缘设备资源有限。
物联网中的边缘计算与数据处理技术创新
物联网中的边缘计算与数据处理技术创新随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和传感器连接到互联网，形成了庞大的物联网生态系统。
然而，这样大规模的连接也给数据处理和计算带来了一系列挑战。
为了应对这些挑战，边缘计算技术应运而生，成为物联网数据处理和计算的重要解决方案。
一、边缘计算的定义与特点边缘计算是一种将计算和数据处理任务下放到离用户设备和传感器更近的边缘节点进行的计算模式。
边缘节点可以是智能手机、网关设备、路由器等。
边缘计算的特点包括低延迟、高带宽、更高的安全性和隐私保护。
二、边缘计算的优势及应用场景1. 降低数据传输成本：通过在边缘节点进行数据处理和计算，可以减少数据传输到云端的量，从而降低带宽和网络成本。
2. 提高实时性：边缘计算能够在靠近设备的地方进行实时数据处理和反馈，大大提高了物联网应用的实时性。
3. 改善安全性和隐私保护：边缘计算不仅可以对数据进行实时处理，还可以将敏感数据在边缘节点进行加密和筛选，保护用户隐私。
4. 适应离线环境：边缘计算可以在无网络连接的情况下进行计算和数据处理，适应断网或网络不稳定的环境。
5. 应用场景广泛：边缘计算可以应用于智能家居、智能工厂、智慧城市等各种物联网应用场景。
三、边缘计算与云计算的关系边缘计算与云计算不是相互排斥的关系，而是互补的关系。
云计算强调数据存储和大规模计算，而边缘计算则强调靠近用户和设备的实时计算和处理。
云计算和边缘计算可以通过数据流的层次化处理，实现更高效的物联网数据处理和计算。
四、物联网中的数据处理技术创新1. 分布式存储和计算：物联网中的大数据量和高实时性要求，要求数据存储和计算能够分布式进行，实现高吞吐量和低延迟。
2. 人工智能与机器学习：利用边缘计算节点，结合第四代移动通信技术5G的推进，可以在物联网中实现更快速、更高效的人工智能和机器学习算法应用。
3. 边缘智能化决策：边缘计算能够通过智能决策引擎，在边缘节点上实时处理和决策，减少对云计算的依赖，提高系统的可靠性和效率。
物联网中的边缘计算技术
物联网中的边缘计算技术第一章：引言物联网的兴起使得各种设备之间可以连接，通过数据共享实现智能化操作。
然而，这种便捷的连接和大量数据的传输并不是没有代价的。
在传输过程中，数据的加密和解密、压缩、目录管理等都需要消耗大量的能量和时间。
同时，由于数据的处理需要联网设备的计算能力，因此，联网设备的计算压力也在不断增加，对内存和处理器的需求也不断提高。
为了应对这些挑战，边缘计算技术应运而生。
边缘计算是一种基于分布式计算的技术，可在接近数据源的地方进行数据处理和分析。
该技术不仅可以降低数据传输成本，提高数据的安全性和实时性，而且可以减轻云计算中心的计算压力，提高网络效率。
本文将详细介绍物联网中的边缘计算技术，包括其定义、基本原理和应用场景，并分析当前边缘计算技术面临的挑战和发展趋势。
第二章：边缘计算技术定义边缘计算是一种基于分布式计算的技术。
它通过在边缘设备上部署一些计算资源，使得设备可以在接近数据源的位置进行处理和分析。
其目的是为了降低数据传输成本，提高数据的安全性和实时性，减轻云计算中心的计算压力，提高网络效率。
边缘计算技术可以分为多层架构，包括设备层、網絡层、基础设施层和应用层。
每一层都有独立的功能和任务。
设备层：设备层包括各种传感器、物联网节点和设备，负责采集数据、传输数据和通信管理。
网络层：网络层包括设备之间的通信中间件和接口，其中包括5G、Wi-Fi和蓝牙等通信协议。
基础设施层：基础设施层提供边缘计算的基础资源，包括处理、存储、虚拟化和安全等。
应用层：应用层是最上层，其中包括处理数据、应用管理和用户接口等功能，可以用于实现各种应用场景，如智能家居、智能交通、智能城市等。
第三章：边缘计算技术的基本原理边缘计算技术的基本原理是将计算能力向数据源靠拢，不再将所有数据传输到云计算中心进行处理和分析。
边缘计算可以利用设备本身搭载的处理能力，如处理器、内存、存储等，来进行数据的实时处理和分析，同时，可以提供更快的响应速度和更高的安全性。
基于边缘计算的移动物联网关键技术研究与应用研究
基于边缘计算的移动物联网关键技术研究与应用研究移动物联网技术与边缘计算技术的融合已经成为当前研究的热点之一。
作为一种新兴的计算模式，边缘计算能够将数据处理和计算任务从中心化的云服务器分散至接近数据源的边缘设备中，以减少网络延迟、提高系统性能和降低能耗。
本文将深入探讨基于边缘计算的移动物联网的关键技术和应用研究。
一、边缘计算在移动物联网中的角色和意义1. 边缘计算的定义与特点边缘计算是一种分布式计算模式，它将计算和数据处理任务推向网络的边缘，即靠近数据源的设备或节点中。
相较于传统的云计算模式，边缘计算具有以下特点：（1）低延迟：边缘设备能够在靠近数据源的地方执行计算任务，从而减少数据的传输时间，降低延迟。
（2）网络拥塞减轻：边缘设备能够将一部分计算任务在本地执行，减少数据的传输量，降低云端服务器的负载，从而减轻网络拥塞问题。
（3）用户隐私保护：边缘计算能够在本地进行数据处理和分析，减少用户数据的外泄风险。
2. 边缘计算在移动物联网中的应用边缘计算可以广泛应用于移动物联网领域，如智能家居、智能交通、智能健康等。
具体应用有：（1）智能家居：通过在家庭中的各个边缘设备中运行智能化的软件和算法，实现智能照明、智能家电控制、智能安防等功能。
（2）智能交通：利用边缘设备中的传感器和相机等装置，实时监测道路交通情况，提供实时交通状况的查询和路线规划服务。
（3）智能健康：通过边缘设备中的传感器和监测装置，实时监测用户的健康状况，提供个性化的健康管理和医疗服务。
二、基于边缘计算的移动物联网关键技术研究1. 边缘节点选择与位置优化边缘计算需要选择合适的设备作为边缘节点来承担计算和处理任务。
因此，边缘节点的选择及其位置的优化是关键的技术之一。
该项研究需要考虑多个因素，包括网络拓扑结构、边缘节点的计算能力和存储容量、用户设备的连接质量等。
2. 数据处理与传输优化边缘计算的核心任务之一是对大量的物联网数据进行处理和分析。
因此，如何有效地进行数据处理和传输优化也是至关重要的。
物联网中的边缘计算与数据处理研究
物联网中的边缘计算与数据处理研究一、介绍物联网是指通过互联网将各种物理设备和传感器连接起来，实现设备之间的通信和数据交互。
边缘计算是一种处理和存储数据的技术，它将计算和数据存储离物联网终端设备更接近，提高了数据处理的效率和实时性。
本文将探讨物联网中边缘计算与数据处理的研究。
二、边缘计算的概念和特点边缘计算是指将计算和数据存储功能从云端移动到离终端设备更近的网络边缘，以提供更快速、更低延迟的计算和数据处理能力。
边缘计算的特点如下：1.降低网络延迟：边缘计算能够使数据直接在终端设备附近进行处理和存储，减少了数据在网络中传输的时间，降低了网络延迟。
2.提高数据隐私和安全性：边缘计算将数据处理和存储功能迁移到终端设备附近，减少了数据在云端传输的风险，提高了数据的隐私和安全性。
3.节约带宽资源：边缘计算减少了数据在网络中的传输量，节约了带宽资源，提高了网络的吞吐量。
4.实现实时数据处理：边缘计算使得数据可以在离终端设备更近的地方进行处理，实现了实时的数据处理和响应能力。
三、边缘计算与数据处理的应用边缘计算与数据处理在物联网中有着广泛的应用，以下分别介绍其在智能家居、工业自动化和智慧城市等领域的应用。
1.智能家居：边缘计算可以实现智能家居设备的本地控制和数据处理。
通过将数据处理功能移到边缘设备上，可以实现智能家居设备之间的快速通信和实时响应能力，提高了用户体验。
2.工业自动化：边缘计算可以应用于工业自动化领域，实现实时数据的采集、处理和分析。
将数据处理功能移动到工厂的边缘设备上，可以提高工业生产线的效率和质量。
3.智慧城市：边缘计算可以应用于智慧城市的各个方面，如交通监控、环境检测、智能电网等。
通过在城市各个地方部署边缘设备进行数据处理，可以实现对城市信息的实时监测和分析，提高城市的管理效率和生活质量。
四、边缘计算与数据处理的研究方向边缘计算与数据处理的研究方向包括边缘计算框架、数据处理算法、边缘设备的设计和优化等。
边缘计算技术在物联网中的应用
边缘计算技术在物联网中的应用随着物联网技术的不断发展，边缘计算技术得到了越来越广泛的应用。
边缘计算技术是一种基于分布式计算的新型技术，可以在现场或离现场的设备上执行计算任务，将计算和存储资源移动到接近数据来源的边缘，从而达到更高效、更快速的数据处理效果。
一、边缘计算技术的定义和优势边缘计算技术是指在物联网终端设备和云计算中心之间，通过利用多个边缘设备集成的计算和存储资源，实现数据处理和分析的一种技术。
与云计算不同，边缘计算更注重数据在设备端的处理，具有更加实时、高效、安全的特点。
边缘计算技术的优势主要体现在以下几个方面：1.实时响应能力：边缘计算技术可以将处理逻辑和数据存储在设备端，实现实时响应能力，避免了因网络延迟而导致的响应时间长的问题。
2.数据安全性：边缘计算技术将数据处理和存储分布到终端设备中，从而避免了数据在传输过程中被破坏或泄露的风险。
3.节省带宽：边缘计算技术可以将大部分计算和存储资源分布在终端设备上，只将需要传输的数据发送到云端进行处理，从而减少网络带宽的消耗。
二、边缘计算技术在物联网中的应用1.边缘智能网关边缘智能网关是边缘计算技术在物联网中的重要应用之一，它可以实现智能设备与云端的连接和数据传输。
边缘智能网关可以通过物联网协议将各种不同类型的终端设备连接在一起，并可对数据进行筛选和预处理，从而降低数据处理和传输的成本。
2.智能城市系统在智能城市系统中，边缘计算技术可以应用于监测设备和智能交通设备，例如智能灯杆、智能路灯等等。
这些设备可以通过边缘计算实现数据的采集和处理，从而实现智能城市的管理和运营。
3.智能医疗系统边缘计算技术在医疗领域的应用较为广泛，例如智能监护设备、医疗影像设备等。
通过边缘计算技术，这些设备可以实现实时数据的监测和处理，从而提高医疗系统的效率和安全性。
4.智慧农业系统在智慧农业系统中，边缘计算技术可以应用于各种农业监测设备中，例如气象监测设备、土壤监测设备等等。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910193261.2
(22)申请日 2019.03.14
(71)申请人 湖南大学
地址 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南
路
(72)发明人 吴迪 聂祥 谢小峰
(74)专利代理机构 广东赋权律师事务所 44310
代理人 左殿勇
(51)Int.Cl.
H04W 12/06(2009.01)
H04W 12/08(2009.01)
H04L 29/06(2006.01)
H04W 12/02(2009.01)
(54)发明名称
移动物联网的空间访问认证方法和软件定
义边缘计算系统
(57)摘要
本发明公开了一种移动物联网的空间访问
认证方法和软件定义边缘计算系统，通过基于位
置分组给接入点分发位置公钥，并且由移动终端
接收各个接入点广播的位置公钥，移动终端根据
接收到的位置公钥对自身的ID进行加密并发送
至控制器，控制器基于位置公钥对应的位置私钥
对移动终端的ID重新进行加密，并将加密后的ID
与移动终端加密的ID进行比对，在比对结果一致
时，允许移动终端接入。
本发明中通过认证移动
终端是否在准许接入区域范围的方式判断其移
动接入信息是否安全可靠，进而实现基于移动终
端的空间访问进行接入认证，让软件定义边缘计
算系统具有城市移动场景下接入认证、异常检测
等关键功能，能有效提高在移动场景下软件定义
物联网的性能。
权利要求书2页 说明书11页 附图4页CN 109819446 A 2019.05.28
C N 109819446
A
1.一种移动物联网的空间访问认证方法，其特征在于，包括：
根据密钥交换算法，分别为多个接入点产生相对应的位置私钥和位置公钥，并分别给所述多个接入点发送对应的位置公钥，以使得所述多个接入点在接收到对应的位置公钥后将所述对应的位置公钥进行广播，所述多个接入点均属于一个相同的位置分组且有共同覆盖的无线通信区域；
接收由移动终端发送至接入点的位置声明信息，所述位置声明信息包括移动终端ID、对所述移动终端ID进行加密后的第一加密ID、移动终端公钥和位置分组描述符，其中，所述第一加密ID由第一位置声明密钥加密得到，所述第一位置声明密钥由所述移动终端根据移动终端私钥和获取到的所有位置公钥求取得到；
根据位置私钥和所述位置声明信息中的移动终端公钥求取得到第二位置声明密钥，并根据所述第二位置声明密钥对所述移动终端ID进行加密，得到第二加密ID；
比对所述第一加密ID和所述第二加密ID，若所述第一加密ID和所述第二加密ID相同，则允许所述移动终端接入所述接入点，否则，阻止移动终端接入所述接入点。
2.根据权利要求1所述的移动物联网的空间访问认证方法，其特征在于，所述第一位置声明密钥由所述移动终端对获取到的所有位置公钥的乘积通过第一公式进行模运算得到，
所述第一公式具体为：
其中，k 1为第一位置声明密钥，Y 1、Y 2、Y 3...Y i 为位置公钥，X MD 为移动终端私钥；
所述第二位置声明密钥根据第二公式进行模运算得到，
所述第二公式具体为：
其中，k 2为第二位置声明密钥，X 1、X 2、X 3...X i 为位置私钥，Y MD 为移动终端公钥。
3.根据权利要求1所述的移动物联网的空间访问认证方法，其特征在于，在允许所述移动终端接入所述接入点后，还包括：
根据所述移动终端当前所接入的接入点的位置私钥以及移动终端公钥为移动终端及其所接入的接入点之间的通信链路产生共享密钥。
4.根据权利要求1所述的移动物联网的空间访问认证方法，其特征在于，在允许所述移动终端接入所述接入点后，还包括：
监测所述移动终端的接收信号强度指示值，在所述接收信号强度指示值小于预设阈值时，将所述移动终端切换到新的接入点，并将所述移动终端对应的上下文信息从旧的接入点传输至新的接入点。
5.根据权利要求1所述的移动物联网的空间访问认证方法，其特征在于，在允许所述移动终端接入所述接入点后，还包括：
监测所述移动终端的运动情况，若所述移动终端运动至另一个位置分组时，从新的位置分组中选择新的接入点并分配给所述移动终端，并将所述移动终端对应的上下文信息传输至新的接入点。
6.根据权利要求1所述的移动物联网的空间访问认证方法，其特征在于，在允许所述移动终端接入所述接入点后，还包括：
记录所述移动终端生成的时间序列数据，并将所述时间序列数据输入至堆叠式长短期
权 利 要 求 书1/2页2CN 109819446 A。