Telecom Power Technology
运营探讨
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
刘亦菲被谁破的处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 Application
谢娜个人简历
HUANG 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 computing
computing 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 Technology
Ｓｅｐ．　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。如果要达到本地缓存目的，就要求在边缘计算技术的应用中，兼具缓存调度和内容存储的功能。用户首先发送业务请求，随后，边缘计算技术要经由后台数据查来进一步判断缓存是否已经完成，如果发现已经存在了缓存，则直接路由到本地服务存储器；如果缓存尚未实现，则需要转发到核心网来开展缓存，与此同时，也将会伴随计费功能的实现[2]。在本地缓存技术下，无线网络将具有更为完善的功能，用户在无线网络的使用过程中也更为灵活，整体的业务速率都大大提升。刘洲成被打
3.2 本地转发
本地转发同样是边缘计算技术下的核心技术，在这一技术的支持下，要求路由器解析、地址转换功能得以实现。在本地转发技术下，本地缓存有着明显的不同，必须要对原有的IP地址加以转换，才能够进一步直接接入到本地的无线网络。在此过程中，对安全性的要求非常高，只有在保障了运营商网络与本地无线网络都达到了安全标准以后，方可用无线网络来为用户提供服务。在安全管理方面，主要包含了如下方式：物理端口的隔离，具体实现是要在无线网络中设置多个物理端口，使得本地网络可以与其他端口有效隔离开来，以创造更为安全的网络环境；逻辑端口的隔离，通过本地网络与外网的数据隔离来实现；防火墙设计，通过防火墙设置来有效阻止恶意攻击与入侵[3]。
4 边缘计算技术应用的关键性问题研究
初二期中考试总结
4.1 针对不同设备的模型压缩和优化
边缘计算技术是在云计算的概念上进一步发展的新技术，这一技术下，云计算中的学习模型难以符合当下的发展条件，需在原有学习算法的基础上，集中大量更为复杂的算法，来实现对计算全过程的模拟与训练。但是，复杂算法下所形成的学习模型，整体结构庞大，在其中包含的要素非常多，在运行时会消耗非常多的内存资源。虽然边缘计算的计算能力和存储能力都非常突出，但是，依旧难以与云计算服务器相配合。因此，边缘计算技术应用中的关键，就是要克服学习模型中的资源有限性难题。传统的学习模型中，在压缩与优化处理的过程中，更为关注的是模型规模量的减少和模型精度的控制。而边缘计算设备下，由于设备种类非常多，且不同设备之间存在非常明显的差别，再加上处理器、内存等的巨大差异，使得在学习模型的设计过程中，需综合考虑的因素非常多，不仅要考虑规模体量与精度损失，更需要考虑延迟和能耗问题。4.2 基于异构硬件资源的系统优化
假定在边缘计算技术应用过程中，学习模型能够满足边缘计算技术的实际应用需求，但在模型构建时，还需要进一步进行相应的结构优化和资源利用，以最大程度地提升学习模型的整体运行效率。要实现模型优化，需通过模型推理引擎，来使得边缘计算系统具有良好的运行效率。具体地，不仅需从软件层面上实现系统的优化，更要兼顾软件和硬件的协同性设计，加强对底层硬件的科学应用。例如，在当前的技术条件下，边缘计算技术应用的一个最为突出表现就是智能手机，在智能手机中存在很多的异构化硬件资源，具体表现为规模体量不一的CPU核、运行能力存在差异的DSP和GPU。现阶
段的技术发展中，边缘计算系统内一般只能够实现对某一种计算资源的利用。
4.3 数据和隐私安全保护
边缘计算技术应用的过程中，同样需要注重数据和隐私安全保护，如果这一技术在具体的应用过程中难以达到要求，将会使得边缘计算技术难以发挥其技术优势。一般条件下，当边缘计算设备中无法实现高精度模型的运行时，就需要利用云服务器来进行深度学习模型的运行。此时，远程计算资源将是最为关键的要素，但在实际应用时，需注重对用户隐私的保护。当然，模型安全方面需要考虑的因素更多，如果要使得学习模型能够达到相应的设计标准，往往就需要投入较多的人力、物力等资源。学习模型属于一种数字化资产，只有处于云计算环境下，学习模型才可以正常运行，普通用户无法直接使用模型数据。边缘计算环境下，学习模型一般布置在本地设备上，这一特殊的布置位置使得不法分子可能会通过终端系统的破译来侵入系统，也就难以保障学习模型的安全性。因此，数据与隐私安全保护是边缘计算应用中的关键。
5 边缘计算在抽水蓄能电站的典型应用
以国网新源控股有限公司（简称新源公司）为例，该公司的主要业务是进行抽水蓄能电站和常规水电站的建设和经营。随着内外部环境的变化，新源公司积极引入了互联网思维，转变了其发展理念和模式，在厂侧抽水蓄能电站的边缘计算物联代理方面取得了一定的发展成就。
5.1 抽水蓄能电站边缘厂站侧现状分析
抽水蓄能电站边缘厂站现状如下：（1）通信接口标准的不统一。抽水蓄能电站在不断的应用和发展过程中，物联网设备数量逐步增加，而这些物联网设备的增加使得在整个抽水蓄能电站的运营中，存在硬件设备的异构性问题，且这一问题非常突出，再加上
Telecom Power Technology
各类终端的通信方式、接口标准等存在非常大的差异性，导致厂站测感知网络组网、数据融合共享都存在
）边端智能处理能力有限。在物联设备不断增加的过程中，现场采集的数据量也在呈现出指数级增长的趋势。数据数量的海量性对于数据计算能力的要求大大提高，如果将海量的数据资源直接
将会造成大量频谱资源的占用，甚至对于云端的数据带宽、数据处理能力都有着相对较高的标准，而边端智能处理能力十分有限。这是当前边缘计算技术应用中需要切实解决的问题。（3）安全防护能力不足。在终端种类和数量不断增加的过程中，边缘环境的日渐复杂，使得系统在运行过程中
抽水蓄能电站的边缘计算物联代理的应用意义
车保罗为什么穷
如果将边缘计算技术应用于抽水蓄能电站中，
）提升了边缘计算能力。电站现有的本地通信协议达到全覆盖的目的，且这些通信协议的类型非常多，各种物联设备之间可以保持高效、稳定的连接。（
内网接入能力有所提升。通过统一、专用安全协议的使用，可以使得边缘设备的安全性大大提升。例如，终端接入之前的密钥协商、接入后的硬件加密卡的使用，都使得系统的防护能力得以提升，有效保障了边缘计算技术应用中的数据与用户隐私安全。
6 结 
在计算机技术快速发展的过程中，边缘计算技术已然成为了一种新技术。实际上，这一技术的应用难度相对较大，需要解决的技术难题非常多。需结合当前的技术难题，来加强新技术的应用，最大程度上提升边缘计算技术应用的效果。
参考文献：
度对模型开展标注与出图。这相比于以往的建设图纸，
图4 规划图出图运作流程
伴随着建筑信息模型技术的不断成熟与完善，其在建筑机电安置工程中的运用也更为全面。特别是其
英文中文翻译器深入化运用，势必会为建筑机电安装工程的工作开展带来非常显著的辅助作用，不仅可以提升机电安置工程规划的科学性与规范性，而且可以提升机电安置工程的投资收益，更好地增进项目工程的开展进度，
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