边缘计算中的数据传输与处理优化策略研究.pdf
边缘计算中的数据传输与处理优化策略研究
黄绍基
(广州应用科技学院,广东肇庆526070)
摘要:聚焦边缘计算环境下数据传输与处理的优化策略,分析了边缘计算的特点和面临的挑战,提
出了创新解决方案,包括数据分流、网络协议优化、任务卸载、缓存优化和边缘智能应用,同时探讨
如何在提高效率的同时保护隐私。实验证明,这些策略显著减少了网络延迟,提高了资源利用率和系
统性能。为边缘计算数据管理提供了新理论依据和实践指导,对推动物联网和5G技术发展具有重要
意义。
关键词:边缘计算;数据传输;数据处理;优化策略;边缘智能;隐私保护
1概述络性能的影响如表1所示,在一项针对智慧城市场景的
随着物联网和5G技术发展,数据量激增,传统云研究中,采用智能数据分流策略后,网络吞吐量提升了
计算面临带宽、延迟和安全挑战。边缘计算通过将资源35%,平均响应时间减少了42%。
下沉到网络边缘提供新思路,但如何高效进行数据传输表1数据分流技术对网络性能的影响
与处理仍是关键问题。研究探讨边缘计算中的数据优化性能指标传统方法数据分流技术改善幅度
策略,旨在提高系统性能、减少延迟、增强用户体验,网络吞吐量(Gbps)10.514.2+35%
同时保障数据安全和隐私性。研究成果将为边缘计算实平均响应时间(ms)12070-42%
负载均衡度(%)6588+35%
际应用提供理论和技术支持。
资源利用率(%)5578+42%
2边缘计算
3.2网络协议优化
边缘计算是一种将计算和存储资源部署在网络边缘
边缘计算环境中,网络协议优化对提高数据传输效
的分布式计算范式,靠近数据源和用户,其核心特点包
率至关重要。研究者提出了多种优化策略,例如,改进
括低延迟、高带宽、本地化处理和隐私保护。边缘计算
的传输层协议、轻量级应用层协议和新型边缘计算协
通过在数据产生地附近进行处理,显著减少了数据传输
议。QUIC协议通过合并TCP和TLS减少连接时间,而
时间和带宽消耗,支持实时数据分析和决策。它具有分
MQTT适合物联网场景。基于SDN的动态协议选择机制
散化和自治性,能在网络不稳定时保持基本功能,并通
可根据网络状况自适应选择最优协议。如表2所示,这
过本地处理增强隐私保护。在数据处理方面,边缘计算
些策略显著提升了边缘网络性能,在大规模测试中传输
可大幅减少延迟,支持实时分析,减轻云端负载,提高
速率提升45%、延迟降低38%、丢包率减少60%。
[1]
系统效率。然而,它面临计算资源有限、异构设备管
表2网络协议优化效果对比
理复杂、数据一致性维护困难等挑战。如何在边缘和云