一、边缘计算的技术有哪些

边缘计算是一种在网络边缘执行计算任务的新型计算模型，在物联网时代发挥着重要的作用，实现边缘计算的功能需要用到的技术有很多，包括：

1、应用程序可编程技术

边缘计算模型中边缘计算节点类型多样繁杂，每个节点上的运行环境均不完全相同，如果使用传统的编程方式无法满足边缘模型下部署应用程序的需求，因此应开发一种适用于边缘计算的新型编程方式。

2、负载分配技术

边缘计算模型一般分为多个层级，每个层级所需要处理的工作任务不同，因此为更合理的分配计算资源是边缘计算能够高效运行的重要前提。需要确定特定负载由哪层来确定或每层需要处理多少负载。可采用多种分配策略来完成一项工作负载，如将负载按照层次的数量平均分配到每个层上，或者在某一层次上分配最大可承受的负载数量，极端的情况是将任务全部分配到边缘终端或云端来完成。

3、数据聚合与互操作技术

为实现数据跨厂商的互操作并实现对数据的解析，首先要实现语义的统一。通过构建统一信息模型架构实现对多种现存模型的兼容，例如：现场设备集成FDI（Field Device Integration），工厂内一般拥有的各种智能设备供应商并不完全相同，这就导致不同供应商的设备各自有不同的信息协议及信息描述格式，用为满足设备间不同协议集成需求，FDI通过建立一个跨协议的设备集成技术，完成了对EDDL和FDT/DTM技术的集成与整合，从而支持工厂能够高效地对现场设备进行全局管理。

4、数据分析与呈现技术

数据分析与呈现技术适配数据分析模型，实时执行数据清洗、数据分析并根据数据分析结果触发预定义的业务响应策略，同时为应用域提供数据计算结果，并支持灵活统一的数据呈现方式。例如数据预处理的关键就是如何保证在提供应用或服务程序正常运行所必要数据的同时，尽量过滤掉过多的可能会导致数据存储及管理问题的冗余数据。

5、海量联接与自动化运维技术

将网络的控制平面与数据转发平面进行分离，并实现可编程化控制。通过应用SDN（Software-Defined Networking），能够满足百万级边缘设备及终端的连接，并支持灵活接入与扩展。同时，降低自动化运维管理成本并提高其运行效率，融合网络与安全的策略，是海量联接与自动化运维技术的另一种需求。

6、实时联接技术

边缘计算对网络联接的实时性要求很高，不仅需要满足传输数据实时性，还需要保证时间的准确性和数据的完整性，因此需要定义一种统一的技术标准。

7、操作系统技术

操作系统技术分为两类场景，轻量级、低功耗场景应具备零配置、自组网、跨平台能力；实时计算场景应具备多任务、优先级调度能力，支持确定时间内完成事件响应和任务处理。

8、设备安全技术

边缘计算的设备域的操作系统、中间件及上层应用的具体设计与实现要满足安全防护需求，保护根秘钥、软件、固件及配置信息不被篡改。

二、边缘计算的技术特征有哪些

综合不同标准组织和产业联盟对边缘计算的定义，可以将边缘计算的技术特征总结为以下几个方面：

1、邻近性

由于边缘计算的部署非常靠近信息源，因此边缘计算特别适用于捕获和分析大数据中的关键信息，此外边缘计算还可以直接访问设备，因此容易直接衍生特定的商业应用。

2、低时延

由于移动边缘技术服务靠近终端设备或者直接在终端设备上运行，因此大大降低了延迟。这使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，大大降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。

3、高带宽

由于边缘计算靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，不必将所有数据或信息都上传至云端，这将使得网络传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也因此大大增加。

4、位置认知

当网络边缘是无线网络的一部分时，无论是WIFI还是蜂窝，本地服务都可以利用相对较少的信息来确定每个连接设备的具体位置。

5、分布性

边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。

6、数据入口

边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，将更好的支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用；同时，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、多样性等挑战。