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边缘计算在物联网中的关键技术研究

在当今数字化时代，物联网（InternetofThings，IoT）正以前所未

有的速度发展，并深刻地改变着我们的生活和工作方式。从智能家居

到工业自动化，从智能交通到医疗保健，物联网的应用场景日益丰富。

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、带宽

限制和隐私安全等问题。边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，

为物联网的发展注入了新的活力。

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。在物联网中，边缘计算的应用能够显著提高数

据处理的效率和响应速度，降低数据传输成本，保障数据的安全性和

隐私性。

一、边缘计算的架构和模型

边缘计算的架构通常包括边缘设备、边缘服务器和云中心三个层次。

边缘设备是物联网中的各类传感器、执行器和智能终端，它们负责采

集数据和执行控制指令。边缘服务器则位于网络边缘，具有一定的计

算和存储能力，能够对边缘设备采集的数据进行初步处理和分析。云

中心则负责全局的管理和协调，以及对大规模数据的深度分析和长期

存储。

在边缘计算的模型中，数据处理可以分为本地处理、边缘处理和云

处理三种模式。本地处理是指边缘设备在本地对数据进行简单的处理

和决策，适用于对实时性要求极高且数据处理量较小的场景。边缘处

理则是在边缘服务器上进行较为复杂的数据处理和分析，能够在一定

程度上减轻云中心的负担。云处理则是将大量的数据上传至云中心进

行集中处理和存储，适用于对数据进行深度挖掘和长期分析的场景。

二、边缘计算中的关键技术

（一）边缘智能

边缘智能是将人工智能技术应用于边缘计算，使边缘设备和边缘服

务器具备智能分析和决策的能力。通过在边缘侧进行机器学习和深度

学习模型的训练和推理，可以实现对数据的实时分析和快速响应。例

如，在智能交通系统中，通过在路边的边缘服务器上部署车辆识别模

型，可以实时识别过往车辆的类型和牌照，为交通管理提供及时的信

息。

（二）边缘缓存

边缘缓存是指在边缘服务器或边缘设备上缓存经常访问的数据，以

减少数据的重复传输和访问延迟。通过对用户的访问行为和数据的流

行度进行分析，可以预测用户可能需要的数据，并提前将其缓存到边

缘侧。这样，当用户请求数据时，可以直接从边缘侧获取，大大提高

了数据的访问速度。

（三）边缘协同

边缘协同是指边缘设备、边缘服务器和云中心之间的协同工作。通

过建立有效的协同机制，可以实现资源的合理分配、任务的动态调度

和数据的高效传输。例如，当边缘服务器的计算资源不足时，可以将

部分任务卸载到云中心进行处理；当网络带宽有限时，可以根据数据

的重要性和实时性进行优先级排序，优先传输关键数据。

（四）边缘安全

边缘安全是边缘计算中的一个重要问题。由于边缘设备和边缘服务

器通常部署在开放的环境中，容易受到攻击和窃取。因此，需要采取

一系列的安全措施，如身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等，

保障边缘计算系统的安全性和隐私性。

三、边缘计算在物联网中的应用场景

（一）智能家居

在智能家居中，各种智能设备如智能摄像头、智能门锁、智能家电

等会产生大量的数据。通过边缘计算，可以在本地对这些数据进行处

理和分析，实现实时的监控和控制，同时保障用户的隐私安全。例如，

当智能摄像头检测到异常行为时，可以在本地进行分析和预警，而无

需将数据上传至云中心。

（二）工业物联网

在工业物联网中，边缘计算可以用于实时监测生产设备的运行状态，

进行故障预测和诊断，提高生产效率和质量。例如，在工厂的自动化

生产线上，通过在边缘服务器上部署机器学习模型，可以实时分析设

备的振动、温度等数据，提前发现设备的潜在故障，避免生产中断。

（三）智能交通

在智能交通系统中，边缘计算可以用于实时处理交通流量数据，实

现智能信号灯控制、车辆拥堵预警等功能。例如，在路口的边缘服务

器上部署交通流量分析模型，可以根据实时的车流量调整信号灯的时

长，提高交通的通行效率。

（四）医疗物联网

在医疗物联网中，边缘计算可以用于实时监测患者的生命体征数据，

实现远程医疗和急救服务。例如，在患者佩戴的智能手环或医疗