边缘计算在物联网中的作用
物联网系统中的边缘计算技术发展现状与前景分析
物联网系统中的边缘计算技术发展
现状与前景分析
概述：
物联网（Internet of Things, IoT）的快速发展已经改变了我们生活与工作的方式。随着物联网设备的不断增加和数据量的快速增长，传统的中心化云计算模式已经遇到了一些挑战。边缘计算技术作为一种新兴的计算模式，正在逐渐成为物联网系统中的重要组成部分。本文将对物联网系统中的边缘计算技术的发展现状和前景进行分析。一、边缘计算技术的定义和原理
边缘计算（Edge Computing）是一种将计算和数据处理能力从中心化的云端转移到离终端设备更近的边缘节点的技术。边缘节点可以是智能设备、路由器、基站等，它们具备一定的计算和存储能力，能够在边缘进行数据处理和计算，减少数据传输延迟和网络拥塞。边缘计算基于分布式计算和网络技术，通过将计算资源放置在离用户更近的位置，能够提供更快速、响应更及时的服务。
二、物联网系统中的边缘计算技术的发展现状
1. 大规模部署
随着物联网设备数量的增加，边缘计算技术的部署规模
也在迅速扩大。越来越多的物联网设备开始支持边缘计算
能力，例如智能家居、智能工厂等。边缘计算将计算和存
储资源放置在离终端设备更近的位置，能够处理数据快速、减少数据传输量，提高系统的效率与性能。
2. 数据处理与分析
边缘计算技术使得物联网系统可以在边缘节点上进行数
据的实时处理与分析，从而降低了数据传输的延迟和带宽
的压力。通过在边缘节点上进行数据处理与分析，可以更
快速地提取出有价值的信息，并进行实时的响应。这对于
一些实时性要求较高的应用场景非常重要，比如智能交通、智能安防等领域。
物联网环境中的边缘计算与数据处理研究
物联网环境中的边缘计算与数据处理研究
随着物联网技术的快速发展，海量的数据在物联网环境中不断产生和传输，给
数据处理和存储带来了巨大挑战。在传统的云计算架构下，由于数据要先传输到云端进行处理和存储，会导致延迟高、带宽受限和数据隐私等问题。边缘计算作为一种新兴的计算架构，借助边缘设备的计算和存储能力，能够在物联网环境中实现快速响应、低延迟和更高的数据隐私保护。本文将探讨物联网环境中的边缘计算与数据处理研究。
一、边缘计算的背景与意义
物联网的兴起使得越来越多的设备互联互通，但传统云计算架构由于局限于中
心化的架构，很难满足实时性要求和低延迟的需求。而边缘计算的出现，能够将计算和存储资源移近到数据产生的源头，提供更高效、低延迟的服务。边缘计算架构有助于实现实时数据处理和快速响应，为物联网应用提供更好的用户体验。
二、边缘计算的基本概念和架构
边缘计算是一种分布式计算模式，将计算资源和服务推向网络的边缘，即离数
据产生源头更近的地方。边缘计算一般包括三个层次：边缘设备、边缘网关和云端。边缘设备是指物联网中的各种传感器、智能设备等，可以进行数据采集和处理。边缘网关是连接边缘设备和云端服务器的枢纽，可以进行数据传输和处理。云端是指传统云计算的数据中心，提供高性能的计算和存储。
三、边缘计算的关键技术
1. 数据处理与决策
边缘计算中的数据处理和决策是关键技术之一。由于物联网环境中产生的数据
庞大且多样化，对数据进行处理和决策需要考虑计算资源有限和数据传输成本。在
边缘计算中，可以利用机器学习和深度学习等技术实现数据的实时分析和决策，从而为物联网应用提供更准确、高效的服务。
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
边缘计算对物联网有什么意义
边缘计算对物联网有什么意义边缘计算对物联网的意义
物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种互联设备和传
感器连接起来的物体，通过互联网进行信息的传输和共享。而边缘计
算（Edge Computing）则是一种将计算、存储和网络资源放置在距离数据源较近的位置上进行处理的技术。边缘计算的引入对物联网具有重
要的意义和影响，本文将对其意义展开论述。
一、提升实时性能和响应速度
边缘计算能够将计算和数据处理的工作直接放置在物联网设备附近，避免了传统云计算架构中所有数据都要被传送到远程数据中心进行处
理的延迟。边缘计算可以使得物联网设备的反应速度更加迅捷，实现
实时数据的分析和处理，大大提升了物联网系统的实时性能和响应速度。
二、降低网络流量和带宽消耗
在传统的物联网架构中，所有数据都需要通过网络传输至集中式的
云计算中心进行处理。这不仅消耗大量的网络带宽，也会产生很高的
网络流量成本。而采用边缘计算的架构，数据可以在离设备更近的边
缘节点上进行处理和分析，减少了对云端的依赖，降低了网络流量和
带宽消耗。
三、增强数据隐私和安全性
边缘计算将大部分的计算任务在设备边缘上进行处理，将数据存储在本地设备，减少了数据从设备到云端的传输过程中的安全风险。边缘计算能够对敏感数据进行本地加密和处理，提高了数据隐私和安全性，减少了被黑客攻击的风险。
四、降低云计算成本
物联网中的设备数量庞大，如果所有的数据处理都依赖于云计算中心，将会给云计算资源带来巨大的压力和成本。而采用边缘计算的架构，可以将大部分的计算任务在边缘节点上进行处理，减轻了云端计算压力，降低了云计算的成本。
边缘计算技术在物联网领域的使用技巧
边缘计算技术在物联网领域的使用技巧
随着物联网技术的不断发展，边缘计算作为一种新兴的计算架构，正在逐渐成
为物联网领域的热点话题之一。边缘计算技术的出现，有效地解决了物联网应用中的大数据传输、延时响应和网络安全等问题，为物联网的发展提供了强有力的支持。本文将介绍边缘计算技术在物联网领域的使用技巧，以期为相关领域的从业人员提供一些有益的参考。
首先，在物联网中使用边缘计算技术时，一个关键的技巧是合理选择边缘设备。边缘设备是边缘计算的核心组成部分，其性能和功能直接影响到物联网系统的效果。在进行边缘设备的选择时，需要考虑以下几个方面：首先是设备的计算能力，应根据具体需求选择适合的处理器和内存容量，以确保能够满足物联网应用的计算需求；其次是设备的存储能力，应根据数据量大小选择合适的存储介质，并合理规划存储空间，以备份和存储物联网数据；最后是设备的网络连接能力，应确保设备具备可靠的网络连接，以便及时传输数据。
其次，合理设计边缘计算系统架构是运用边缘计算技术的另一个重要技巧。物
联网系统中的边缘计算节点往往相对分散，系统架构的设计应考虑节点之间的协同工作和资源共享。一种常见的做法是采用分层架构，将边缘设备划分为不同的层次，每一层都负责处理特定的任务。边缘设备间的数据交互可以通过消息队列或数据总线完成，以确保实时性和可靠性。此外，还可以使用服务发现和负载均衡技术来优化系统性能，确保边缘设备之间的资源利用效率。
此外，边缘计算技术在物联网领域的使用还需要注意网络安全的问题。物联网
的快速发展带来了大量的数据交换，其中包含了大量的敏感信息。因此，保障边缘设备和物联网系统的网络安全至关重要。首先，边缘设备应配置合适的安全策略，包括密码保护、权限控制和数据加密等，以保护设备本身的安全；其次，边缘计算系统应采用合适的加密技术，确保数据在传输过程中的安全性；最后，定期更新软件和固件，及时修补漏洞，对系统进行安全维护。
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。
边缘计算技术对物联网边缘设备的资源管理与调度
边缘计算技术对物联网边缘设备的资源管理
与调度
物联网（Internet of Things）已经成为现代社会中不可或缺的一部分，随着物联网设备的普及与应用，边缘计算技术逐渐崭露头角。边缘计算旨在将计算和存储的任务从云端转移到离用户更近的边缘设备上，提供更低延迟、更高带宽的服务。在物联网中，边缘计算技术的应用不仅可以提升数据的处理效率，还可以改善边缘设备的资源管理与调度，使其更加智能化和高效化。
首先，边缘计算技术可以实现对物联网边缘设备的资源管理。传统的物联网架
构通常将所有数据传输到云端进行处理和存储，这可能会导致网络拥堵和大量数据的传输延迟。边缘计算技术通过将计算任务分发到边缘设备上进行处理，避免了大量的数据传输，并降低了网络负载。边缘设备可以根据任务的复杂度和计算需求来分配资源，提供更好的计算能力和存储能力，从而实现更高效的资源管理。
其次，边缘计算技术可以改善物联网边缘设备的调度。物联网中存在大量的边
缘设备，这些设备之间需要协同工作以实现各种应用场景。边缘计算技术可以根据任务的性质和要求，将任务分配给合适的边缘设备进行处理，从而减少任务的等待时间和执行时间。通过智能的调度算法和机制，边缘计算可以提高物联网边缘设备的利用率，增加系统的吞吐量，提升整体的性能。
边缘计算技术还可以提供更好的负载均衡和容错机制，以应对物联网环境中可
能出现的故障或设备失效。通过边缘设备间的协同工作和资源共享，当某个设备出现故障时，其它设备可以接管任务的处理，从而保证系统的可靠性和可用性。同时，边缘计算技术还可以将任务分布到就近的边缘设备上进行处理，减少单个设备的负载，提高整体系统的稳定性。
边缘计算技术对物联网隐私与数据保护的支持与应用方法
边缘计算技术对物联网隐私与数据保护的支
持与应用方法
随着物联网技术的迅速发展，我们进入了一个互联的数字时代，物联网的应用
场景也日益广泛。然而，随之而来的是对隐私和数据安全的担忧，因为物联网设备所涉及的数据量庞大且敏感性高。为了解决这个问题，边缘计算技术应运而生。边缘计算是一种在离用户设备近处进行数据处理和存储的分布式计算模式，它不仅可以改善数据传输延迟，还可以提供更好的隐私保护和数据安全性。
首先，边缘计算技术通过减少数据传输量来保护物联网设备的隐私。传统的物
联网系统通常将所有数据传输到云端进行处理和存储，这不仅会导致传输延迟，还会暴露设备的隐私风险。而边缘计算可以将部分数据处理任务转移到靠近设备的边缘节点上，同时只将必要的数据传输到云端。这样一来，边缘计算减少了数据在网络中的传输次数，大大降低了隐私泄露的风险。
其次，边缘计算技术通过在物联网设备附近进行数据处理和存储来增强数据安
全性。物联网设备通常面临网络攻击的威胁，而将数据处理和存储功能移至边缘节点可以减少设备直接面对的攻击面。边缘节点可以拥有更强的安全防护措施，例如防火墙、入侵检测系统等，以保护数据的安全性。此外，边缘计算可以采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多个边缘节点上，即使某个节点受到攻击或故障，也不会导致数据的完全丢失。
除了隐私保护和数据安全性，边缘计算技术还可通过多种应用方法支持物联网
的数据保护。首先，边缘节点可以对数据进行预处理和筛选，仅将必要的数据传输到云端，减少冗余数据和垃圾数据的存储和传输。这既可以节省存储空间，又可以提高数据处理效率。其次，边缘计算可以通过处理部分数据任务，减少云端数据中心的负载，提高整个系统的性能和响应速度。此外，边缘计算还可以通过数据加密、
边缘计算技术对物联网发展的意义
边缘计算技术对物联网发展的意义
随着信息技术和通信技术的快速发展，物联网作为一种新兴的技术模式，将各种设备和传感器互联互通，实现智能化的数据交互和控制。然而，大量
的数据传输和处理不可避免地会给传输网络和云计算资源带来巨大压力。边
缘计算技术的出现，为物联网技术的发展提供了新的可能性和解决方案。
边缘计算技术是将数据处理和存储的能力移动到离数据源较近的地方，
旨在缩短数据传输距离和降低云计算压力。边缘计算设备通常是智能网关、
边缘服务器或物联网接入设备等，通过在设备端进行数据处理和存储，可以
更快地响应用户需求，提高实时性和用户体验。
首先，边缘计算技术可以减轻云计算压力。随着物联网设备数量的爆发
式增长，传输海量的数据到云端进行处理和存储势必会给云计算资源带来压力。而采用边缘计算技术，可以将一部分数据的处理和存储工作转移到设备端，减轻云端的负荷。这不仅可以提高数据的处理效率，同时也可以降低成本，提高系统的可靠性和稳定性。
其次，边缘计算技术可以提高实时性和响应速度。物联网应用场景中，
往往需要对实时性要求较高的数据进行处理和响应。而边缘计算设备的近距
离以及更接近数据源的特点，可以更快地进行数据处理和传输，从而提高实
时性和响应速度。对于某些需要快速决策和即时响应的应用领域，比如智能
交通、智慧城市等，边缘计算技术的应用尤为重要。
此外，边缘计算技术还可以增强数据安全性和隐私保护。在传统的云计
算模式下，用户的数据需要通过网络传输到云端进行处理和存储。然而，由
于数据在传输过程中易受到攻击和泄露的风险，数据的安全性和隐私保护成
边缘计算的优势加速物联网应用的发展
边缘计算的优势加速物联网应用的发展
随着物联网的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐
渐引起人们的关注。边缘计算是将数据处理和存储功能放置在物联网
设备附近的计算节点上，从而实现对数据的实时处理和快速响应。边
缘计算的优势使其成为推动物联网应用发展的重要因素。
第一，边缘计算提供了低延迟的数据处理能力。传统的云计算模式
需要通过将数据发送到远程的云服务器进行处理，导致较高的延迟。
而边缘计算将数据处理放置在物联网设备附近的边缘节点上，减少了
数据传输的距离和时间，从而实现了低延迟的数据处理。这对于实时
性要求较高的物联网应用，如智能工厂的自动化控制系统和智能交通
的实时监控系统等，非常关键。
第二，边缘计算降低了数据传输成本。由于边缘节点可以在物联网
设备附近直接处理数据，无需将数据发送到云服务器，因此可以减少
数据传输的流量和费用。特别是对于那些设备数量庞大、数据量巨大
的物联网系统，如智能城市的环境监测系统和智能农业的农田监测系
统等，采用边缘计算可以显著降低数据传输的成本，提高系统的整体
效率。
第三，边缘计算增强了数据的隐私和安全性。云计算模式中，大部
分数据都是通过网络传输到云服务器进行处理存储，这增加了数据泄
露和安全威胁的风险。而边缘计算将数据处理放置在物联网设备附近，数据可以在本地进行处理和存储，减少了数据在传输过程中的风险，
增强了数据的隐私和安全性。尤其对于那些需要处理敏感数据的物联
网应用，如医疗健康监测系统和智能家居的安防监控系统等，边缘计
算提供了更可靠的数据保护手段。
第四，边缘计算提供了更灵活的计算能力。云计算模式中，所有的
物联网中的边缘计算技术应用
物联网中的边缘计算技术应用随着物联网时代的到来，越来越多的设备和传感器被连接到互联网上，产生了巨大的数据流量。这些数据包含了大量的有用信息，可以用于优化生产、改善服务和提高效率等用途。然而，传统的中心化计算模式难以处理这么多的数据，而边缘计算技术的出现则为解决这个问题提供了一种新的方案。
边缘计算是指将计算任务和处理数据的能力分配到靠近数据源的设备上，例如工厂的机器、建筑物的传感器和智能手机等。传统的计算模式是将数据收集到中心服务器中进行处理和分析，而边缘计算则将这个过程移到离数据源更近的设备上，可以实现更快的处理速度和更低的延迟。
边缘计算技术的应用范围非常广泛。它可以应用于各种领域，例如制造业、建筑业、医疗保健、物流和农业等。下面将详细介绍几个物联网中边缘计算的应用场景。
一、制造业
在制造业中，边缘计算可以用于实现智能制造。智能制造是指利用传感器、网络和计算机技术来实现高效、自适应和可持续的制造系统。边缘计算可以将计算任务分配到工厂的机器上，实现智能制造中的智能感知、智能决策和智能服务。例如，可以使用边缘计算技术来收集和分析机器的运行状态和性能数据，以便及时检测故障并进行预测性维护。
二、建筑业
在建筑业中，边缘计算可以用于实现智能建筑。智能建筑是指利用传感器、网络和计算机技术来实现高效、安全和可持续的建筑系统。边缘计算可以将计算任务分配到建筑物的传感器上，实现智能建筑中的智能感知、智能决策和智能服务。例如，可以使用边缘计算技术来监测建筑物的能源消耗和室内环境，以便优化能源管理和提高居住者的舒适度。
边缘计算在物联网中的应用指南(十)
边缘计算在物联网中的应用指南
随着物联网技术的发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，逐渐在物联网
中得到了广泛的应用。边缘计算通过在物联网设备附近进行数据处理和分析，能够提高数据处理效率，降低数据传输成本，增强系统的安全性和稳定性。本文将从边缘计算的概念、优势和应用指南三个方面进行探讨。
一、边缘计算的概念
边缘计算是一种分布式的计算模式，它通过在物联网设备附近进行数据处理
和分析，减少数据传输量和延迟，从而提高系统的响应速度和性能。与传统的云计算相比，边缘计算更加注重数据的本地处理和存储，能够更好地满足物联网设备对实时性和稳定性的要求。
二、边缘计算的优势
1. 提高数据处理效率
边缘计算能够在物联网设备附近进行数据处理和分析，避免了将大量数据传
输到远程的云端服务器进行处理，从而减少了数据传输量和延迟，提高了数据处理的效率。
2. 降低数据传输成本
由于边缘计算能够在物联网设备附近进行数据处理和分析，减少了大量数据
传输到云端服务器的需求，从而降低了数据传输成本，节约了网络带宽和能源消耗。
3. 增强系统的安全性
边缘计算能够将数据处理和分析的过程近端化，避免了将敏感数据传输到远程的云端服务器，减少了数据被窃取和篡改的风险，增强了系统的安全性。
4. 提升系统的稳定性
边缘计算能够在物联网设备附近进行数据处理和分析，可以应对网络不稳定或者断网的情况，保证系统能够持续稳定地运行。
三、边缘计算在物联网中的应用指南
1. 选择合适的边缘计算设备
在物联网中应用边缘计算时，需要选择合适的边缘计算设备。这些设备通常需要具备较强的计算和存储能力，能够满足物联网设备对实时性和稳定性的要求。
边缘计算在物联网中的应用研究
边缘计算在物联网中的应用研究在当今数字化和智能化的时代，物联网（Internet of Things，IoT）
已经成为了推动科技进步和社会发展的重要力量。而边缘计算作为一
种新兴的计算模式，正逐渐在物联网领域展现出其独特的价值和广泛
的应用前景。
物联网是指通过各种传感器、射频识别（RFID）、全球定位系统（GPS）等设备和技术，将现实世界中的物体连接到互联网，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。然而，随着物联网设备数量的急
剧增加和数据量的爆炸式增长，传统的云计算模式在处理物联网数据
时面临着诸多挑战，如高延迟、网络带宽限制、数据隐私安全等。边
缘计算的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业
数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保
护等方面的关键需求。简单来说，就是将计算和数据处理能力从云端
下沉到网络边缘，让数据在本地就能得到快速处理和分析，从而减少
数据传输的延迟和对网络带宽的依赖。
在物联网中，边缘计算有着广泛的应用场景。首先，在智能交通领域，边缘计算可以用于实时的交通监控和管理。道路上的摄像头、传
感器等设备可以实时采集车辆的速度、流量、路况等信息，通过边缘
计算设备进行快速分析和处理，及时调整交通信号灯，优化交通流量，
提高道路的通行效率。同时，边缘计算还可以对车辆的行驶数据进行
实时分析，提前预警潜在的交通事故，保障行车安全。
其次，在工业物联网中，边缘计算可以实现对生产设备的实时监测
如何使用边缘计算技术提升物联网设备的安全性
如何使用边缘计算技术提升物联网设备的安
全性
边缘计算技术是一种将计算和数据存储功能从传统的中央数据中心转移到物联网设备附近的分布式计算架构。通过在设备端处理数据和运行应用程序，边缘计算可以提供更低的延迟和更高的带宽，并减少对云计算的依赖。在物联网中，边缘计算技术不仅能够提升性能和效率，还能提升物联网设备的安全性。
物联网设备的安全性是一个关键问题，因为它们通常携带着大量敏感数据和隐私信息。边缘计算技术可以通过以下几种方式提升物联网设备的安全性：
1. **本地数据处理和存储**：边缘计算技术使设备能够在本地进行数据处理和存储，减少了与云端的数据传输，从而降低了数据泄露和安全漏洞的风险。同时，本地存储还能减少对云端服务器的依赖，提高物联网设备的可用性和韧性。
2. **实时安全监控和响应**：边缘计算将计算能力下沉到设备端，使设备能够实时处理安全监控和响应任务。通过在设备上运行安全监测软件和算法，可以及时发现和响应潜在的安全威胁，从而避免数据泄露和恶意攻击。
3. **边缘安全网关**：边缘计算技术可以使用边缘安全网关作为设备与云端之间的安全通道，确保数据在传输过程中的机密性和完整性。边缘安全网关可以对数据进行加密和认证，同时还能对设备进行访问控制和身份验证，从而防止未经授权的访问和恶意攻击。
4. **分布式身份验证和访问控制**：边缘计算技术可以实现分布式的身份验证和访问控制机制，将安全性的责任下放到设备端。通过在设备上进行身份验证和访问控制，可以防止未经授权的设备接入网络和访问敏感数据。
5. **离线安全性**：边缘计算技术可以提供离线安全功能，即使设备失去互联
物联网边缘计算的技术与应用
物联网边缘计算的技术与应用
随着人们对于智能互联的需求越来越高，物联网技术也随之快
速发展。在传统的物联网技术中，数据大多是通过云端进行处理
或分析的。然而，这种方式在处理大数据、延迟、安全性等方面
都存在一定的挑战。出于解决这些问题的需要，物联网边缘计算
技术应运而生。
一、物联网边缘计算技术的概念和特点
边缘计算是分布式计算的一种形式，它的目的是将数据处理和
计算推向网络边缘，提升数据的处理速度和安全性。在物联网中，边缘计算即指在设备、传感器等远离中心节点的地方进行数据处
理和分析。它可以大大减少云端的计算负载和网络传输压力，同
时也可以更快地响应数据请求和提高数据隐私安全性。
边缘计算技术的特点在于：
1. 本地化数据处理和分析：将计算放在网络边缘，即可将数据
处理和分析推向设备和传感器等地方。这有助于更快地响应需要
实时性高的数据请求。
2. 分布式运算：边缘节点之间存在着密切的关联和交互，这就
产生了算力的分散现象。因此，边缘计算需要将各个边缘节点协
同起来，实现无缝的分布式运算。
3. 数据采集和存储：在边缘节点中，数据采集和存储都是必需的。这意味着需要部署相应的传感器设备，以及高效的数据存储
方案。
二、物联网边缘计算的应用场景
物联网边缘计算技术应用广泛，下面将从几个方面介绍它的应
用场景。
1. 工业生产：在工业生产过程中，边缘计算技术可以帮助企业
实现物联网智能化升级。通过采集和处理设备参数数据，可以实
时监测设备状态，从而更加精确地预测设备故障和提高生产效率。
2. 智能交通：边缘计算技术可以帮助交通系统实现实时识别和
边缘计算技术优势及其在物联网中的应用
边缘计算技术优势及其在物联网中的应用
随着物联网的迅猛发展，各种智能设备逐渐融入到我们的日常生活中。然而，
这种大规模的设备连接和数据传输也带来了一系列的挑战，如高延迟、网络拥塞和数据安全等问题。为了解决这些问题，边缘计算技术应运而生。本文将探讨边缘计算技术的优势以及其在物联网中的应用。
首先，边缘计算技术具有低延迟的特点。相比于将数据传输到云端进行处理，
边缘计算可以将部分计算任务直接放在距离物联网设备更近的边缘服务器上进行处理。这种就近计算的方式大大降低了数据传输的延迟，使得物联网应用能够更及时地响应用户的需求。例如，在自动驾驶领域，边缘计算可以实时分析和处理车辆的传感器数据，从而提高驾驶的安全性和效率。
其次，边缘计算技术具有优化网络资源利用的能力。在传统的云计算模式中，
大量的传感器设备会将数据传输到云端进行处理，这往往会导致网络拥塞和资源浪费。而通过边缘计算，部分的数据处理任务可以在边缘服务器上进行，减轻了云端的负担，从而提高了整个网络的负载均衡和资源利用率。这在大规模物联网应用中尤为重要，能够提供更稳定、高效的服务。
另外，边缘计算技术也具有保护数据隐私和安全的优势。由于边缘服务器更靠
近物联网设备，可以直接对数据进行处理和分析，而不是将数据传输到远处的云端。这样一来，敏感数据可以在本地得到有效保护，减少了遭受网络攻击和数据泄露的风险。此外，边缘计算还可以根据实际需求对敏感数据进行加密和权限控制，进一步提升数据安全性。
在物联网中，边缘计算技术有着广泛的应用。一方面，边缘计算可以提供实时
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边缘计算在物联网中的作用
发表时间：2019-10-09T11:55:29.097Z 来源：《建筑学研究前沿》2019年12期作者：张守志
[导读] 边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
公诚管理咨询有限公司
摘要：边缘计算，是一种分散式运算的架构，它将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
关键词：边缘计算物联网
引言
随着嵌入式片上系统的重大发展，能够以足够的资源管理足够的操作系统的商业设备的数量急剧增加，这也有助于实现物联网的潜力。许多早期的物联网设备只能收集和发送数据并进行分析。但是，当今设备不断增加的计算能力使这些设备能够在现场执行复杂的计算，从而实现边缘计算。边缘计算通过使业务靠近网络边缘扩展了云计算能力，进而支持一系列新业务和应用。
一、边缘计算概念
边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提供本地计算、消息转发、设备管理的能力，设备一般如灯、开关等轻量级设备，可以接收网关下发的指令，和上报数据给网关。
通过缩短设备与提供给设备的云资源之间的距离，另外减少网络跳数，边缘计算消除了当今互联网在延迟和带宽方面的限制，从而带来全新的应用类别。就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽可能接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。思科在2014 年 1 月推出了其雾计算，以此将云计算功能引入到网络边缘。实际上，雾是标准，边缘是概念。雾实现了边缘计算概念中的可重复结构，那样企业就可以将计算推送到集中系统或云之外的地方，以获得更好的性能和可扩展性。
二、边缘计算的应用
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算的核心，是将计算任务从云计算中心，迁移到产生源数据的边缘设备上。
边缘计算物联网解决方案，从架构上分为：传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层。
传感控制层：这一层包含大量的传感器、控制部件（比如开关等）和测量部件（比如电表等），另外还有通信部件。这些通信部件可能是独立的，也可能是和其它部件结合在一起的。
网络层：这一层主要实现融合和互联，它的功能除了网络联接和管理之外，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地的存活。本地存活和现场处理对物联网尤其是工业和民用大型设施是非常重要的。此外，协议转换也是这一层的重要功能。在 IoT 领域有特别多的协议，这些协议来自于各个行业历史上的积累，所以需要在网关上做协议的转换，将数据统一承载在 IP 网络上向外传输。
敏捷控制器：这一层将网关送上来的数据进行统一的处理，向上送给应用层。并对下层的网络、传感器、控制部件、测量部件、计算资源进行管理，提供网络布署、配置的自动化工具。
业务应用层：这一层是各种各样的行业应用。
三、物联网边缘计算的优势
（1）增加数据安全性
虽然物联网解决方案是网络攻击的理想目标，但边缘计算可以帮助企业保护网络，并提高整体数据隐私。由于数据是分散的，并且在生成数据的设备之间分布，因此很难用一次攻击来摧毁整个网络或破坏所有数据。在GDPR合规性方面，这种方法也是首选：通过网络发送并存储在云中的信息越不敏感，信息就越好。
（2）更好的应用性能
如上所述，数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。通过存储和处理靠近其源的数据，企业可以减少延迟时间，并提高整体应用程序性能。因此，企业可以实时分析数据，而不会出现延迟。
（3）降低运营成本
当企业“存储和处理”边缘的大部分数据时，不需要大量的云存储。此外，可以过滤掉不必要的信息并只备份相关数据。因此，企业的基础设施成本将不可避免地下降。
（4）提高业务效率和可靠性
反过来，较低的数据流量和减少的云存储可以带来更高效的业务运营。此外，网络连接不会出现问题，因为它们适用于依赖云计算的其他物联网产品。这是因为企业的物联网设备可以在没有互联网连接的情况下自主工作。
（5）无限的可扩展性
与云计算不同，边缘计算允许企业根据需要扩展物联网网络，而无需考虑可用存储（或其成本）。由于列出的好处，边缘计算在涉及时间敏感的任务时确实很有用。
四、边缘计算在物联网深度发展的作用
基数庞大的传感器就像人的末梢神经，监控着工业机体的每一台设备、每一个流程，并将数据源源不断汇集到数据中心里，让企业能够通过数据形成新的工业感知。这种全新的感知不仅能够极大地提高生产效率，更能催生出自动驾驶、智能城市等全新的工业应用场景。
1、边缘计算的形成
随着海量数据在数据中心内的高速汇集，传统上以数据中心为核心的 IT 总体架构却遇到了空前的挑战。各类终端和传感器必须通过网络将数据汇集到数据中心里，再通过网络将经过处理的数据反馈给终端，从而形成完整的感知和控制回路。巨大的数据量让整个数据中心的南北向网络面临沉重的负担。在以带宽计费的网络世界中，带宽太小就无法满足工业对实时感知的现实需求，而足量的带宽却又意味着及其高昂的成本和种种网络技术的限制。显然，这种以数据中心为核心的传统 IT架构思路已经不能支撑物联网的深度发展。于是，边缘计算应运而生。
2、边缘计算的可靠性
对于制造业、医疗、公用事业、和市政等，物联网的发展未来几年可能会得到快速的发展，无论是设备的数量还是数据量都会呈几何式增长。物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本，从而进一步帮助避免延迟。数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。
3、边缘计算的广泛应用
2018 年 9 月在无锡发布的《2017-2018 年中国物联网发展年度报告》显示，2017 年，我国物联网市场已进入实质性发展阶段，全年市场规模突破 1 万亿元，预计 2021 年，我国物联网平台支出将位居全球第一。蓬勃发展的物联网产业也给边缘计算带来了前所未有的新需求。以自动驾驶汽车为例，由于自动驾驶汽车上遍布各种传感器，这些传感器每小时所采集到的数据量就有数十 TB，汽车正是基于对这些数据的实时分析来实现自动驾驶。问题来了，当汽车遭遇突发状况时，系统如何在第一时间毫不迟疑地做出反应呢? 依靠数据传输到云端处理，再下发指令的方式显然行不通。并非只有自动驾驶这样的场景需要边缘计算，在医疗行业、制造行业、智能家居行业，类似这样的应用场景同样大量存在。在这些场景里，边缘计算的应用可以让系统做出实时响应，从而避免网络中断或延迟所造成的负面影响。研究公司Grand View 表示，物联网设备产生的大量数据可能会导致延迟现象，而边缘计算解决方案可以帮助增强数据处理能力，从而进一步帮助避免延迟。数据处理发生在距离数据来源最近的地方，这使得用户更容易实时的监测洞察到物联网设备的运行情况。总之，物联网的快速发展是推动边缘计算兴起的最大因素之一。
结束语
总之，边缘计算的时代来了。边缘计算是一种解决方案，边缘计算也是云服务，是由原来的数据中心慢慢推向了部分用户侧的边缘计算与云计算的协和，它是由于用户的业务需求所决定的，边缘计算更准确的是一种 IT 和 CT 更融合的解决方案。
参考文献
［1］林小新．云计算、边缘计算和雾计算—了解每种计算的实际应用［J］．计算机与网络，2019 ［2］刘启诚．边缘计算产业进入重要机遇期［J］．通信世界，2017
［3］施巍松，张星洲，王一帆，张庆阳．边缘计算：现状与展望［J］.计算机研究与发展，2019