边缘计算综述
面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述
面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述随着科技的不断进步，移动通信已经从简单的通话功能发展成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着人们对移动通信的需求不断增加，现有的网络架构和计算能力已经无法满足日益增长的需求。
因此，移动边缘计算作为一种新兴的技术，正逐渐受到广泛关注。
首先，让我们来理解一下什么是移动边缘计算。
简单来说，移动边缘计算就是在网络的边缘进行数据处理和计算的一种方式。
这种方式可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高系统的响应速度和效率。
就像在超市购物时，我们可以直接在收银台结账而不需要排队等待一样，移动边缘计算也可以让我们在使用移动通信时享受到更快的速度和更好的体验。
然而，移动边缘计算并非没有挑战。
首先，它需要大量的硬件设备和基础设施支持，这就意味着需要投入巨大的资金和资源。
其次，由于移动边缘计算是在网络的边缘进行数据处理和计算，因此数据的安全性和隐私保护问题也成为了一个重要的考虑因素。
最后，如何将移动边缘计算与现有的网络架构和协议相融合也是一个亟待解决的问题。
尽管面临诸多挑战，但移动边缘计算仍然具有巨大的潜力和前景。
首先，它可以为未来移动通信提供更高的性能和更低的延迟，从而满足人们对高速、高质量通信的需求。
其次，它可以为物联网、自动驾驶等新兴领域提供强大的支持，推动这些领域的快速发展。
最后，通过与其他技术的融合和创新，移动边缘计算还可以为我们带来更加智能、便捷的生活体验。
综上所述，移动边缘计算是未来移动通信发展的重要方向之一。
虽然目前还面临着一些挑战和困难，但随着技术的不断进步和应用的不断拓展，相信移动边缘计算将会在未来发挥越来越重要的作用。
让我们一起期待这个充满希望的未来吧！。
综述边缘检测算法
边缘检测算法是一种常见的图像处理技术，用于检测图像中像素强度变化的区域，即边缘。
边缘是图像中物体与背景、物体与物体之间的边界线，是图像分割、识别、跟踪等后续处理的重要基础。
边缘检测算法的原理是通过分析图像的灰度值或颜色信息，利用图像的一阶或二阶导数等信息，检测出图像中的边缘点。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Roberts算法、Sobel算法、Prewitt算法等。
Canny算法是一种多阶段的边缘检测算法，包括噪声滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值检测等步骤。
该算法能够检测出真正的边缘，并去除假边缘，同时保留边缘的精细部分。
Roberts算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，利用水平和垂直方向上的差分来计算边缘强度和方向。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
Sobel算法是一种经典的二阶导数边缘检测算法，通过计算图像中每个像素点在x和y 方向上的梯度强度和方向，来判断该像素点是否为边缘点。
该算法对噪声有一定的抑制作用，但计算较为复杂。
Prewitt算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，通过计算水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
该算法简单、快速，但容易受到噪声的干扰。
除了以上几种常见的边缘检测算法外，还有Laplacian算子、Hough变换等算法可用于边缘检测。
这些算法各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法进行处理。
移动边缘计算卸载策略综述
移动边缘计算卸载策略综述一、本文概述随着移动互联网和物联网的飞速发展，数据量呈现爆炸性增长，对计算能力和处理效率提出了更高要求。
移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新型的计算范式，通过将计算任务卸载到网络边缘，有效降低了传输延迟，提高了处理效率，适应了未来网络对低延迟、高带宽的需求。
本文旨在全面综述移动边缘计算卸载策略的研究现状与发展趋势，探讨其在实际应用中的挑战与前景。
本文首先介绍了移动边缘计算的基本概念、特点及其在网络架构中的位置，阐述了卸载策略在移动边缘计算中的重要性。
随后，文章对现有的卸载策略进行了分类和比较，包括基于计算的卸载策略、基于通信的卸载策略以及基于学习与优化的卸载策略等。
通过对各类策略的分析，本文揭示了它们在不同场景下的优缺点及适用条件。
在此基础上，文章进一步探讨了卸载策略在实际应用中所面临的挑战，如网络环境的动态变化、计算资源的合理分配、任务类型的多样性等。
针对这些挑战，本文提出了一些可能的解决方案和发展方向，如智能卸载策略、协同计算与通信、卸载决策优化等。
文章对移动边缘计算卸载策略的未来发展趋势进行了展望，认为随着5G、6G等新一代通信技术的普及，卸载策略将在实现更高效的计算卸载、提升系统性能、保障服务质量等方面发挥更加重要的作用。
本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动移动边缘计算卸载策略的研究与应用不断向前发展。
二、移动边缘计算卸载策略基础移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）是一种分布式计算范式，它将云计算的能力推向网络的边缘，即移动网络的基站或接入点。
这种架构允许应用程序、服务和内容在用户的设备和网络边缘之间进行优化，以提高响应速度、降低网络带宽消耗并提升用户体验。
为了实现这些目标，卸载策略在移动边缘计算中扮演着至关重要的角色。
卸载策略是指决定哪些任务或数据应该在移动设备上处理，哪些应该被卸载到边缘服务器或远程云中心进行处理的规则和机制。
图像处理中的边缘检测算法研究综述
Ｇ ，， ｆ ｉ ， 】 ［ ．＋１＋．【＋１／ 】 ，】 ［一１ Ｊ＋１＋厂 ，／ 】 厂 ， ， ＋１一 ，
其局部搜索能 力不强。进行图像处理时可将两种算法相结
Ｇ ｊ ｌ ．ｉ ｌ — 】 ／ ， １，＋ ［ １ ＋ 卜 ［Ｊ ｆ ＋ ， Ｉ 【 ，】 ｆ ｉ ， ｌ ， ［ Ｊ ｒ ＋ ’ ＋ ＋ Ｊ （ ６）
问题 的算 法 一 直是 图像 处理 与 分 析 的研 究 重点 。 该 文 介绍
了五种经典的边缘检测算子和近年来涌现出的新的边缘检
测方法。
２几种经典边缘检测算子
２ １Ｒ ｂ ｒｓ ． ｏ ｅｔ 算子 Ｒｏ ｅ ｔ ｂ ｒ ｓ算 子 ，它是 一 个 ２ × ２模 板 ，利用 局 部 差 分 检 测 比 较 陡 峭 的 边 缘 ，其 检 测 定 位 精 确 比较 高 ，但 由
Ｇ１０Ｉ （ 处理 ，然后 对去 噪后 的 图像 ｆｘ） 用阶 数为 表 明左右 方 向微 ０。 ５ 分 的合 成分 数阶 微分 算子 提取（ 采 点 。实验 ｑ的 ，该 方法在 ＝ ２ ） ｌ １ １ ｊ 边缘
２ ３ Ｐ ｅ ￣ｔ ． ｒｗ ｔ算子 Ｐｅ ｔ边缘检测算子是一种类似 Ｓ ｂ ｌ ｒｗｉ ｔ ｏ ｅ边缘检测算子的 边缘模板算子 ，通过对 图像进行八个 方 向的边缘检测 ，将 其 中方 向响 应 最 大 的 作 为 边 缘 幅 度 图像 的 边 缘 。 其 定 义 如
分 产 生 的 时 候分 数 阶 微 分 就 诞 生 了 。 随 着科 学 技 术 的 飞速
Ｇ ｒ，】 ｆｉ ｌ ＋ 】 ２ ｆｉ ｌ ．ｆ ， ｌ （） ［ ： ［ ， １ × ［ ， — ＋ ， ， 】 厂 ＋ｌ 】 ＋ ＋ 【 ＋ 一 ４
＿ ， ， 一１一２×．［， １一ｆ［＋１ｊ一１ 厂【一１， ］ ． ｆ ｉＪ— ］ ｆ ， 】
边缘计算技术及应用综述
Telecom Power Technology运营探讨边缘计算技术及应用综述1，黄文龙1，张显羽1，杨振亚福建厦门抽水蓄能有限公司，福建厦门361107；2.北京国电通网络技术有限公司，北京随着信息时代的发展，计算机技术的推广和应用，成为了刺激经济社会发展的核心手段。
在云计算基础上逐步兴起了一种新的计算范式——边缘计算，将计算下沉到了与用户与数据源相接近的网络边缘，兼具数据缓存、处理等多种功能。
从实际应用来看，边缘计算技术的安全性、可靠性更高，且具备低延迟特性。
基于此，探析了这一计算技术的关键技术与应用，对该技术的推广具有现实的指导意义。
边缘计算技术；低延迟；关键技术A Survey of Edge Computing Technology and Its ApplicationHUANG Wenlong1，ZHANG Xianyu.Fujian Xiamen Pumped Storage Co.，Ltd.，.Beijing Guodiantong Network Technology Co.，Ltd.With the development of Information Age，the popularization and application of computer technology has become the core technology to stimulate economic and social development. Based on the cloud computingcomputing paradigm-edge computing has emerged，which sinks the computing to the edge of the network which is 2020年9月25日第37卷第18期Telecom Power TechnologyＳｅｐ． ２５，２０２０，Ｖｏｌ． ３７ Ｎｏ． １８ 邱 伟，等：边缘计算技术及 应用综述是一种关键性的技术。
《2024年移动边缘计算综述》范文
《移动边缘计算综述》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，数据流量不断增长，云计算虽在一定程度上解决了计算和存储的难题，但在处理时延敏感型应用及大流量数据处理方面，其局限性和挑战日益显现。
在此背景下，移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）应运而生。
本文将就移动边缘计算的概念、技术、应用以及未来发展进行全面综述。
二、移动边缘计算的概念与特点移动边缘计算是一种将计算和数据处理任务从云端迁移到网络边缘的分布式计算模式。
其主要特点包括低延迟、高带宽、高灵活性以及数据隐私保护等。
MEC将云计算服务扩展到网络边缘，通过在靠近用户的网络边缘节点上部署计算和存储资源，大大降低了数据传输延迟，提高了数据处理效率。
三、移动边缘计算的关键技术1. 虚拟化技术：虚拟化技术是实现MEC的关键技术之一，通过虚拟化技术，可以在物理硬件上创建多个虚拟环境，实现资源的动态分配和共享。
2. 网络切片技术：网络切片技术可以实现对网络资源的灵活配置和隔离，为不同业务提供定制化的网络环境。
3. 容器技术：容器技术可以快速部署和隔离应用，实现应用的轻量化运行，满足边缘计算的实时性需求。
四、移动边缘计算的应用场景1. 物联网：MEC可以处理大量的物联网设备产生的数据，实现实时监控和预测性维护等功能。
2. 智能交通：通过MEC技术，可以实现实时路况分析、智能信号控制等应用，提高交通效率。
3. 视频分析：MEC可以处理和分析大量的视频数据，实现实时视频监控、人脸识别等应用。
4. 云游戏与AR/VR：MEC可以降低云游戏和AR/VR应用的延迟，提高用户体验。
五、移动边缘计算的挑战与未来发展尽管移动边缘计算具有诸多优势，但仍面临一些挑战。
如资源受限、安全问题、跨域协同等。
针对这些挑战，未来MEC的发展方向包括：1. 资源优化：通过智能算法和机器学习等技术，实现边缘计算资源的动态分配和优化。
2. 安全保障：加强MEC的安全防护措施，保障数据隐私和网络安全。
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
二、区块链技术的定义和原理
区块链技术是一种去中心化的分布式数据库技术，通过密码学算法将数据块按 照时间顺序排列并链接在一起，形成一个不可篡改的数据链。每个数据块都包 含了一定的信息，包括交易信息、时间戳、链上等等。区块链技术的原理是利 用加密算法保证数据传输的安全性，利用分布式节点保证数据的可靠性和完整 性。
2、云计算补充
虽然云计算具有强大的处理能力，但网络延迟和数据安全问题限制了其在自动 驾驶中的应用。边缘计算可以作为云计算的补充，对云端处理结果进行验证和 优化，确保驾驶决策的准确性和安全性。
3、车辆间通信
在自动驾驶中，车辆间的通信至关重要。边缘计算可以实现车辆间的快速信息 交换，协同进行驾驶决策，提高整体交通效率。
三、边缘人工智能计算在区块链 技术上的应用
边缘人工智能计算与区块链技术的结合可以进一步提高数据处理的速度和安全 性。例如，在智能家居中，利用区块链技术可以将不同设备的隐私数据加密并 存储在边缘节点上，同时通过人工智能算法对数据进行处理和响应。在自动驾 驶中，利用区块链技术可以确保车辆数据的真实性和完整性，同时利用边缘人 工智能技术提高数据处理速度和响应时间。
3、提高数据可靠性：由于数据 存储在分布式节点上
1、技术难度较大：边缘人工智能计算和区块链技术都需要较高的技术实力和 经验，二者的结合更是需要更高的技术难度。
2、能源消耗较大：区块链技术的能源消耗较大，尤其是在大量分布式节点参 与的情况下，可能会对设备性能和续航时间产生一定影响。
3、安全性问题：虽然区块链技术可以保护数据的安全性，但如果出现51%的攻 击，则有可能对整个网络造成严重影响。
6、边缘计算将促进自动驾驶技术的商业模式创新。随着自动驾驶技术的不断 发展，其商业模式也将不断创新和优化。通过结合边缘计算技术，可以实现更 高效的数据处理和分析，从而优化驾驶体验、降低运营成本等目标这将进一步 促进自动驾驶技术的商业化和可持续发展。
移动边缘计算中计算卸载方案研究综述
移动边缘计算中计算卸载方案研究综述一、概述随着物联网和移动互联网的迅猛发展，移动设备数量激增，应用场景日益丰富，用户对移动计算的需求也在不断增长。
移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）作为一种新兴的计算范式，通过将计算任务从中心云迁移到网络边缘，即靠近数据源和用户的地方，可以有效缓解中心云的压力，降低延迟，提高服务质量。
计算卸载作为移动边缘计算的核心技术之一，通过将移动设备的计算任务部分或全部迁移到边缘服务器上执行，可以进一步优化资源利用，提高计算效率，降低能耗。
计算卸载方案的设计和实施面临着诸多挑战。
计算任务的特性各异，如何准确评估任务的大小、复杂度、数据依赖性等属性，从而做出合理的卸载决策，是一个关键问题。
网络环境的动态变化、边缘服务器的计算能力、能源消耗等因素，都会影响计算卸载的效果。
还需要考虑任务的安全性和隐私保护问题。
本文旨在对移动边缘计算中的计算卸载方案进行综述，分析现有方案的优缺点，探讨未来发展趋势和潜在研究方向。
我们将介绍移动边缘计算的基本概念和架构，以及计算卸载的基本原理。
我们将对现有的计算卸载方案进行分类和总结，分析各种方案的设计思路、关键技术、性能指标等。
我们将讨论计算卸载方案在实际应用中面临的挑战和问题，展望未来的发展趋势和研究方向。
1. 移动边缘计算（MEC）的背景和发展移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）是一种将计算、存储和网络资源从云端下沉到网络边缘的新兴技术。
它旨在通过将计算任务从移动设备转移到网络边缘的服务器上，从而减少数据传输延迟、节省带宽并提高计算效率。
MEC的发展可以追溯到2013年，当时欧洲电信标准化协会（ETSI）首次提出了MEC的概念。
随后，MEC得到了学术界和工业界的广泛关注和研究。
2016年，ETSI发布了第一个MEC标准，为MEC的发展奠定了基础。
移动互联网的快速发展：随着移动互联网的普及，移动设备的数量和种类不断增加，对计算和存储资源的需求也越来越大。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.什么是边缘计算？在IIoT的背景下，“边缘”是指靠近数据源的计算基础设施，例如工业机器（例如风力涡轮机，磁共振（MR）扫描仪，海底防喷器）），工业控制器如SCADA系统和时间序列数据库汇总来自各种设备和传感器的数据。
这些设备通常远离云中可用的集中式计算。
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。
边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。
它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对实时业务、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
到目前为止，边缘计算的作用主要用于摄取，存储，过滤和发送数据到云系统。
然而，我们正处于一个时间点，这些计算系统正在包装更多的计算，存储和分析功能，以消耗并对机器位置的数据采取行动。
这种能力对于工业组织来说将是非常有价值的 - 这是不可或缺的。
2.这对工业带来的价值行业权威人士已经计算出，数以千计的连接事物会从不同的来源产生大量的数据。
根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到亿。
IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。
管理咨询公司麦肯锡公司估计，到2025年，工业物联网（IIoT）将创造价值万亿的市场规模。
工业物联网将思想和机器结合在一起，将人们与加速数字产业转型的机器数据相结合。
通过将大数据，高级分析和机器学习应用于运营，工业可以减少计划外停机时间，提高资产性能，降低维护成本，并为从机床数据中获取未开发价值的新业务模式开拓潜力。
过去几年来，工业组织已经开始将云计算融入业务，从大量数据中获取洞察力，帮助实现关键业务成果，包括减少意外停机，提高生产效率，降低能耗等。
云计算仍然通过工业物联网来实现新的性能水平发挥关键作用，因为它需要大量的计算能力来有效地管理来自机器的庞大数据量。
但是随着更多的计算，存储和分析能力被捆绑到更靠近数据源的较小设备中，即工业机器 - 边缘计算将有助于边缘处理实现工业物联网的承诺。
虽然这个概念不是新的，但是有几个关键的驱动力使它成为今天更可行的现实：·计算和传感器的成本继续下滑，·在较小尺寸的设备（如网关或传感器集线器）中执行的更多计算能力，·来自机器和/或环境的日益增长的数据（例如天气或市场定价），·现代机器学习与分析。
这些因素有助于公司将大量数据转化为具有洞察力和智慧的行动。
对于工业组织来说，这种技术在以下用例中将变得至关重要：·低/间歇连接（如远程位置）o将数据传输到云的带宽和相关的高成本o低延迟，例如机器洞察和启动之间的闭环相互作用（即在机器上采取动作）o即时分析（比如，在现场工作的技术人员来检查机器性能），o获取实时分析的时间数据o遵守，法规或网络安全限制。
这项技术的业务影响令人信服。
边缘计算联盟虽然可以为工业组织带来许多成果，但确定了以下内容：·预测维护o降低成本o安全保证o产品到服务的扩展（新的收入来源）·能源效率管理o降低能耗o降低维护成本o可靠性更高·智能制造o增加客户需求意味着产品使用寿命大大降低o定制生产模式o小批量和多批次模式正在开始取代大批量生产·灵活的设备更换o灵活调整生产计划o快速部署新的流程和模型3.边缘计算与云计算对于工业企业来说，要充分认识到机器产生的大量数据的价值，边缘计算和云计算必须一起工作。
当您考虑这两种技术时，请考虑使用双手的方法。
您将根据所需的操作使用一个或两个。
将其应用于IIoT示例，其中一只手是边缘，另一只手是云，您可以快速查看某些工作负载中的“边缘手”将如何发挥更重要的作用，而在其他情况下，您的“云手”将采取领先位置。
而有时候需要双手同时进行。
边缘将占主导地位的场景包括需要低延迟（速度至关重要）或有带宽限制的地方（诸如矿井或海上石油平台等场所，使其既不实际也不负担得起，在某些情况下也是不可能的，将所有数据从机器发送到云端）。
当互联网或蜂窝连接很多时，也很重要。
当行动需要重要的计算能力，管理来自各个工厂的数据量，资产健康监测和机器学习等时，云计算将占据更主要的地位。
底线是这样的：云端和边缘都是工业运营所必需的，从现今云计算和边缘应用的复杂，多样和数量庞大的数据中获得最大的价值，无论哪个地方最有意义的是实现预期的结果。
4.边缘计算典型应用场景4.1.智能家居行业：家中有非常多的智能家居的设备，智能家居不同产品之间互动场景的定义，需要边缘计算。
这个边缘计算或者是个网关、或者是个中控系统，设备之间的互联互通、场景控制需要通过云计算与边缘计算协同。
4.2.可穿戴设备：未来可穿戴设备大规模普及，每个人可能随身携带几个或者几十个可穿戴的设备，这些可穿戴设备之间是否需要联动？什么设备做这些设备的联动？如何让这些可穿戴设备协同？以每个人为中心的场景也需要边缘计算。
4.3.车联网：每部车上都有大量的设备，汽车设备之间的协同，车与其他车之间的协同，车与人的协同；也需要通过边缘计算实现。
4.4.智慧城市智慧城市建设是涉及诸多信息系统建设、科学运用综合集成技术的大型信息化工程，将带动城市基础设施的整体升级，支撑城市转型和产业升级。
从国外到国内，从深圳到贵阳，物联网技术是基础设施智能化的重要支撑，而物联网技术应用也一定需要边缘计算。
从铺设网络、装置传感器、搭建系统平台到实现数据全采集，边缘计算在智慧城市中有着丰富的应用场景。
在道路两侧路灯杆上安装传感器，便于收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据。
当路灯发生故障时能够即时反馈至维护人员。
在大楼电梯内安装传感器，收集电梯载客人数、运行时间等信息，并将信息上传云平台，通过统计分析能够优化电梯运营、排查故障原因。
在商业楼宇停车场内安装停车传感器，便于物业运营管理车位，同时司机也能通过第三方应用程序，根据传感器发来的信号获知空车位信息，后台车位信息的收集、分析及合理调度及基于停车现场的车位信息即时获取，构成了完善的停车传感器系统，一定程度能够缓解高峰期“停车难”的城市化难题。
5.挑战为了实现边缘计算，我们认为在硬件、中间件和软件层面，有以下5个挑战需要解决。
5.1.挑战1：边缘节点上的通用计算能力理论上，可以在位于边缘设备和云平台之间的某几个节点上完成边缘计算，包括接入点、基站、网关、业务节点、路由器、交换机等。
例如，基站可以根据工作负载能力，执行数字信号处理（DSP）。
但是在实践中，基站可能并不适合处理分析工作，因为DSP并不是为通用计算设计的。
此外，这些节点是否可以执行除了现有工作之外的计算还不太清楚。
由CAVIUM提供的OCTEON Fusion? Family是一个小型“芯片上基站”单元，可扩展从6个到14个的内核，以支持32到300+的用户。
这种基站可在非高峰时间使用多个计算核心的运算能力。
许多供应商也已经迈出了使用软件解决方案实现边缘计算的第一步。
例如，诺基亚针对移动边缘计算（MEC）的软件解决方案旨在为基站站点提供边缘计算能力。
同样，思科的IOx为其集成的服务路由器提供了一个边缘计算环境。
这些解决方案应用于特定硬件，因此不适合部署在异构环境中。
软件解决方案面临的一个挑战是如何开发跨越不同环境的可移植的解决方案。
某些公司正在研究升级边缘节点，以支持通用计算需求。
例如，可以升级无线家庭路由器以支持额外的计算任务。
英特尔的Smart Cell Platform使用虚拟化技术，支持额外的计算任务。
通用CPU替换专用DSP提供了另一种解决方案，但却需要巨大的投资。
图7：英特尔的物联网网站5.2.挑战2：发现边缘节点到2020年将有500亿的终端和设备联网，除了边缘设备与终端联网最大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。
如何在分布式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。
为了充分利用网络的边缘设备，需要建立某种发现机制，找到可以分散式部署的适当节点。
因为可用设备的数量庞大，这些机制不能依靠人工手动。
此外，还需要使用多种异构设备满足最新的计算需求，比如大规模的机器学习任务。
这些机制必须在不增加等待时间或损害用户体验的前提下，实现不同层次和等级的计算工作流中无缝集成，原有的基于云计算的机制在边缘计算领域不再适用。
5.3.挑战3：分区和拆分任务对于边缘计算来说，最大的难点在于如何动态、大规模地部署运算和存储能力以及云端和设备端如何高效协同、无缝对接。
不断发展的分布式计算已经催生了许多技术用来促进在多个地理位置分区执行任务。
任务分区通常在编程语言或管理工具中明确表示。
然而，利用边缘节点来实现分区计算不仅仅带来了有效分割计算任务的挑战，对于如何能在不需要明确定义边缘节点的能力或位置，以自动化的方式进行计算的问题上，也遇到了瓶颈。
因此，需要一种新型的调度方式，以便将分割的任务部署到各个边缘节点上。
5.4.挑战4：高水准的服务质量（QoS）和服务体验（QoE）另一个挑战是需要确保边缘节点实现高吞吐量，并且在承接额外计算工作量时运行可靠。
例如，当基站过载时，可能影响连接到基站的其他边缘设备。
因此需要对边缘节点的峰值时间全面了解，以便可以用灵活的方式来分割和调度任务。
复杂的算法如何在云端和边缘设备之间合理分解和整合，需要一个对云管端三者都有控制力的技术来实现。
5.5.挑战5：开放和安全的使用边缘节点安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。
由于更贴近万物互联的设备，网络边缘侧访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。
边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。
此外，关键数据的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。
如果把终端设备（例如交换机、路由器和基站）当作可共享接入的边缘节点，则需要解决许多问题：首先，需要定义边缘设备使用者和拥有者相关联的风险。
其次，当设备用于边缘计算节点时，设备的原有的功能不能被损害。
第三，边缘节点上的多重用户都需要将安全性作为首要关注指标。
第四，需要向边缘节点的用户保证最低服务水平。
最后，需要考虑工作负载、计算能力、数据位置和迁移、维护成本和能源消耗，以便建立合适的定价模型。
6.现有解决方案包括PTC、GE Predix、华为的相关解决方案等6.1.PTC的ThingWorx平台ThingWorx IoT平台ThingWorx技术平台是唯一的企业级平台，使创新者能够快速开发和部署物联网的智能连接解决方??案。