基于邊緣計算的智能物聯網應用技術研究

魏鏡酈

（武漢工程職業技術學院， 湖北 武漢 430415）

0 引言

在當今社會中，智能物聯網已經成為普及的技術。隨著這一技術的廣泛應用，面臨的挑戰也日益增大。在這種情況下，邊緣計算技術就應運而生，可以為智能物聯網提供更快、更穩定和更靈活的技術支持，從而使其更加高效和可靠。

1 研究背景

智能物聯網是一個由普及的機器與物品相連的全球聯網系統，其具有智能化、聯網化、數據化及云服務化的特點。隨著技術的進一步發展，智能物聯網逐漸進入實用化階段。然而，在應用過程中，智能物聯網仍然存在許多問題，例如延遲、響應速度慢、數據分析能力有限等。

1.1 智能物聯網發展的現狀

現在智能物聯網技術發展迅速，已經應用到許多領域。傳感器和物聯網設備不斷增加，產生的數據量急劇增加。同時，人工智能和機器學習算法也不斷進步和發展。智能物聯網提供了許多應用場景，如智能家居、智能電網、智能醫療、智能交通等，這些應用改善了人們的生活和工作方式，極大地提高了效率和便利性。邊緣計算技術可以將數據處理推向設備周圍，增強了智能物聯網的性能，更快速地提供最新的信息和反饋。同時，邊緣計算可以從多個角度切入智能物聯網，與云計算和傳統計算相結合，托管和管理設施更加簡化，提升企業工作流程的優化和效能。

1.2 邊緣計算技術的概念

邊緣計算技術是指將計算和數據處理的重心從云端向網絡邊緣靠近，將計算任務分布到網絡邊緣的終端設備上，從而實現更快速和高效的數據處理。邊緣計算技術可以讓數據更快地被處理和響應，同時也可以減少對網絡和云端資源的依賴性，實現更快速的響應和更低成本的數據處理。

邊緣計算技術將計算和數據處理靠近了終端設備，減少了數據傳輸時延，很好地解決了數據安全和隱私問題，并提高了資源利用率，逐漸成為物聯網、5G 等技術的重要組成部分。

2 邊緣計算技術在智能物聯網應用中的作用和意義

2.1 邊緣計算技術在智能物聯網中的作用和優勢

智能物聯網中的傳感器等設備可以采集大量數據。在傳統的云端計算模式中，這些數據需要經過網絡傳輸后才能進行處理，這會導致數據處理速度緩慢，響應延遲長等問題。當邊緣計算技術應用于智能物聯網中時，可以將數據處理的任務從云端分散到邊緣設備，從而使智能物聯網具有更快的響應速度和更高的穩定性。

2.2 邊緣計算技術對智能物聯網應用實現的功能擴展和性能提升的幫助

邊緣計算技術在智能物聯網中扮演著至關重要的角色，它可以大大擴展智能物聯網應用功能和提高性能。邊緣計算技術將計算任務從中心云服務器轉移到設備端，可以實現更快速的響應和更高效的計算能力。邊緣計算技術的應用可以提升智能物聯網應用的準確性、實時性、安全性和性能等諸多方面，從而更好地滿足用戶的需求和提高服務質量。另外，邊緣計算技術還可以更好地保護用戶數據的隱私和安全，尤其是在醫療和金融領域等安全性要求較高的應用中更加突出。因此，邊緣計算技術對于智能物聯網應用實現更好的性能和功能擴展有著非常重要的幫助作用。

2.3 深度學習在邊緣計算技術的發展

深度學習是一種高效的算法，可以從復雜的物聯網環境中部署的原始傳感器數據中準確提取信息。由于其多層結構，深度學習也特別適用于邊緣計算環境。因此，考慮到物聯網應用的特點，首先需要將深度學習引入邊緣計算環境中，并為其設計一個邊緣計算架構。這可以在邊緣處理大量傳感器數據的同時，大大降低網絡延遲并提高應用性能。例如，在智能交通系統中，可以在邊緣使用深度學習算法實時高效地處理監控攝像頭中的視頻，提供有價值的洞察，優化交通流量并提高安全性[1]。

3 基于邊緣計算的智能物聯網應用架構設計

3.1 基于邊緣計算的智能物聯網應用的架構框架

基于邊緣計算的智能物聯網應用的架構框架大致可以分為以下部分。

3.1.1 感知層

此層包含用于傳感和捕捉物聯網設備的數據的各種傳感器和執行器。這些傳感器可以從環境中收集數據，并將數據轉換為數字信號。它們也可以用于控制設備執行器的狀態和指令。

3.1.2 網絡層

此層是將物聯網設備連接到互聯網的核心。它利用各種通訊協議（如WLAN、Zigbee、LTE 等）將設備連接到邊緣設備。

3.1.3 邊緣層

此層包含一組邊緣設備，它們用于數據存儲和處理。這些設備可以包括路由器、交換機、傳感器和嵌入式設備。這些設備可以在本地處理和儲存數據，從而減少數據傳輸量和能源消耗。

3.1.4 應用層

此層包含與智能物聯網應用程序相關的所有軟件。它們可以在物聯網設備、邊緣設備和云平臺中運行。這些應用程序可以直接控制物聯網設備或根據數據生成決策，實現智能控制和監測。

3.2 應用邊緣計算技術優化智能物聯網應用的架構設計

智能物聯網應用的架構設計應利用邊緣計算技術，將計算任務分配到網絡邊緣，使得智能設備在本地處理數據和計算，從而實現更快速、更靈活、更安全的數據處理能力。在邊緣設備中運行的應用可以采用云和邊緣計算來共同實現，充分利用云計算的規模效益和邊緣計算的低延遲和數據保密能力。

在邊緣節點中，可以利用數據聚合和分布式計算等技術對數據進行過濾和清洗，以保證數據的質量和一致性。同時，也可以利用機器學習模型在本地對數據進行分析和預測，從而實現更智能化的功能，如預測維護、故障檢測、異常警報等。可以使用深度學習和神經網絡等高級機器學習算法實現更復雜的應用，例如自然語言處理、圖像識別和人臉識別等。

在邊緣節點中，還可以使用容器技術對應用程序進行封裝和部署，從而實現更靈活和可擴展的應用部署方式。使用容器技術可以將應用程序和其依賴關系封裝成單個可移植的軟件容器，便于跨平臺部署、升級和管理。

3.3 采用邊緣計算技術實現智能云端的協同工作

智能物聯網技術的發展和應用越來越廣泛，但同時也帶來了一些挑戰和問題。為了解決這些問題，采用邊緣計算技術和云計算技術進行整合已成為一種有前途的解決方案。邊緣計算技術可以對一些簡單的計算任務進行處理，從而減輕云端的負擔，同時也可以實現快速響應和低延遲的應用程序。而云計算技術可以對復雜的計算任務進行處理，從而提高系統的可擴展性和計算能力。通過將數據的處理和分配工作協同進行，邊緣計算和云計算技術可以實現性能更好、更快速的智能物聯網應用。

實際上，通過邊緣計算和云計算技術進行整合，還可以實現更好的數據處理和管理功能。邊緣設備可以在本地處理一些預處理任務，例如數據的壓縮和濾波等，從而減小數據的體積，并提高數據上傳的效率。而云端可以利用大數據分析技術，對海量數據進行有效地處理和利用，生成更有價值的業務洞察和推薦。由此，智能物聯網應用的數據管理和分析能力得到了大幅提升。

邊緣計算和云計算技術的整合，可以為智能物聯網應用帶來更高的性能、更快的響應速度、更好的數據管理和安全性等多方面的優勢。未來，還可以期待更多的創新和技術進步，為智能物聯網應用打造更加高效和智能的計算框架[2]。

4 基于邊緣計算的智能物聯網應用關鍵技術研究

4.1 邊緣計算技術在網絡傳輸中的機制

傳輸機制和安全與隱私保護是邊緣計算中傳輸環節所要解決的重要問題。在智能物聯網應用中，數據的安全和隱私保護至關重要，因為涉及到用戶的個人信息和敏感數據。

在傳輸機制方面，邊緣計算采用近距離傳輸模式，將數據處理和存儲放在邊緣設備上，直接在設備或傳感器附近進行本地化處理和存儲，省去了將數據傳輸到云端進行處理的步驟，避免了傳輸延遲和網絡帶寬瓶頸等問題。邊緣設備可以通過本地緩存、預處理和自適應網絡協議等手段，提高數據傳輸的效率和性能，保證數據在傳輸過程中的可靠性和穩定性。

在安全和隱私保護方面，邊緣計算采用加密技術和安全傳輸協議等手段來確保數據的安全性，防止被黑客攻擊和網絡竊取等情況發生。同時，為保護個人隱私，邊緣設備還可以采用匿名化、脫敏等技術，去除個人身份信息，降低數據泄露和濫用的風險。

此外，邊緣計算還可以實現數據權限管理，通過身份認證、訪問控制等技術，確保只有授權的用戶可以訪問和使用數據。同時，可以對數據進行備份和恢復等措施，增強數據的容災能力和安全性，避免數據丟失和損壞等情況發生[3]。

4.2 邊緣計算技術在智能物聯網中的應用安全問題

邊緣計算技術在智能物聯網中的應用安全問題是一個值得關注的話題，因為邊緣計算涉及到大量的設備和數據，安全威脅會導致嚴重的后果。以下是幾個應用安全問題：

1）設備身份驗證：智能物聯網涉及到大量的設備，這些設備之間需要進行認證和授權，以確保系統的安全性。只有經過身份驗證的設備才能連接到網絡進行數據交換和處理。使用一些強密碼策略來防止網絡中的設備被黑客攻擊。

2）數據加密：智能物聯網中涉及到大量的敏感數據（如用戶隱私數據、工業控制數據等），這些數據需要被保護免受未經授權的訪問。因此，數據需要進行加密和解密處理以確保數據隱私的保護。邊緣設備也應定期更新其安全設置以應對新型的攻擊技術。

3）相關數據的完整性：邊緣設備之間的通信需要確保數據的完整性，以防止數據在傳輸過程中被篡改。這可以通過數字簽名和哈希算法等技術來實現。此外，部署了強有力的防御機制來應對馬后炮式的攻擊。

4）安全性監控：智能物聯網中的邊緣設備需要進行實時監控，以便及時識別和響應潛在的安全問題。這可以通過實時監控設備的運行狀態、檢測設備的行為來實現，及時檢測并快速響應安全威脅問題[4]。

5 基于邊緣計算的智能物聯網應用案例研究

在物聯網技術的支持下，物流企業可以實現全鏈條的實時監控、控制和管理。具體來說，該應用可以通過布置傳感設備，在運輸和存儲貨物的過程中實時監測環境參數，并將數據上傳到云平臺進行處理和分析。通過數據采集與處理，以及數據存儲與共享，物流企業可以實現從傳感設備中收集到的數據的可視化監控，及時發出報警提示，當環境參數超出設置的閾值時，及時通知相關人員進行處理，避免貨物質量受損。同時，在云平臺上實現實時監控和控制，對物流各個環節進行全面管控，優化運輸路徑、選型和裝車方案、庫存管理等，進一步提高物流效率和降低運營成本。基于物聯網技術的智能化應用還可以實現數據共享、交換和分發，以保證多方數據共享和信息透明。這些數據可以對貨物運輸和儲存過程中的環境參數進行預測和監控，同時可以對運輸過程進行優化和改進，提高物流質量和運輸安全[5]。

基于物聯網技術的冷鏈智能化應用不僅可以提高物流效率、降低運營成本，同時也可以提高客戶滿意度，從而獲得更好的市場競爭力。它使得物流企業能夠實現全鏈條的數字化轉型，具有非常廣泛的應用前景。

6 結語

邊緣計算技術在智能物聯網中的應用，包括如何采用邊緣計算技術實現智能云端的協同工作，邊緣計算技術中的數據處理，以及邊緣計算技術在網絡傳輸中的機制和考慮的問題。同時，邊緣計算技術在智能物聯網中的應用安全問題，包括設備身份驗證、數據加密、數據完整性、數據訪問權限管理和安全性監控等方面。通過這些內容的討論，旨在提高人們對于邊緣計算技術在智能物聯網中應用的理解和認識，并幫助人們更好地應對智能物聯網中的數據管理和安全問題。