为什么边缘计算在物联网中很重要？eimkt

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。边缘计算的核心，是将计算任务从云计算中心，迁移到产生源数据的边缘设备上。

较之于传统的云计算，边缘计算在以下5大方面具有绝对性优势：

1 安全性要求

2 知识产权问题

3 交互延迟和d性

4 减少带宽成本

5 自治能力

尽管IPv4中常见的攻击方式将在IPv6网络中失效，使来自网络层的一些安全攻击得以抑制，但采用IPv6并不意味着关紧了安全的大门，来自应用层的威胁将以新的方式出现。 总有人误认为“网络改成IPv6，安全问题就全面解决了”。诚然，IPv4中常见的一些攻击方式将在IPv6网络中失效，例如网络侦察、报头攻击、碎片攻击、假冒地址及蠕虫病毒等，但IPv6不仅不可能彻底解决所有安全问题，反而还会产生新的安全问题。
虽然与IPv4相比，IPv6在网络保密性、完整性方面做了更好的改进，在可控性和抗否认性方面有了新的保证，但目前多数网络攻击和威胁来自应用层而非网络层。因此，保护网络安全与信息安全，只靠一两项技术并不能实现，还需配合多种手段，诸如认证体系、加密体系、密钥分发体系、可信计算体系等。

安全新问题如影随形

IPv6是新的协议，在其发展过程中必定会产生一些新的安全问题，主要包括:
● 针对IPv6的网管设备和网管软件都不太成熟。
IPv6的管理可借鉴IPv4。但对于一些网管技术，如SNMP（简单网络管理）等，不管是移植还是重建，其安全性都必须从本质上有所提高。由于目前针对IPv6的网管都不太成熟，因此缺乏对IPv6网络进行监测和管理的手段，对大范围的网络故障定位和性能分析的能力还有待提高。
● IPv6中同样需要防火墙、、IDS（入侵检测系统）、漏洞扫描、网络过滤、防病毒网关等网络安全设备。
事实上，IPv6环境下的病毒已经出现。例如，有研究人员在IPv6中发现了一处安全漏洞,可能导致用户遭受拒绝服务攻击。据悉,该漏洞存在于IPv6的type 0路由头(RH0)特征中。某些系统在处理IPv6 type 0路由头时存在拒绝服务漏洞。
● IPv6协议仍需在实践中完善。
IPv6组播功能仅仅规定了简单的认证功能，所以还难以实现严格的用户限制功能。移动IPv6(Mobile IPv6)也存在很多新的安全挑战，目前移动IPv6可能遭受的攻击主要包括拒绝服务攻击、重放攻击以及信息窃取攻击。另外，DHCP（ Dynamic Host Configuration Protocol,动态主机配置协议）必须经过升级才可以支持IPv6地址，DHCPv6仍然处于研究、制订之中。
●向IPv6迁移过程中可能出现漏洞。
目前安全人员已经发现从IPv4向 IPv6转移时出现的一些安全漏洞，例如黑客可以非法访问采用了IPv4和IPv6两种协议的LAN网络资源，攻击者可以通过安装了双栈的IPv6主机建立由IPv6到IPv4的隧道，从而绕过防火墙对IPv4进行攻击。
IPv6协议在网络安全上的改进
● IP安全协议(IPSec)技术
IP安全协议(IPSec)是IPv4的一个可选扩展协议，而在IPv6中则是一个必备的组成部分。IPSec协议可以“无缝”地为IP提供安全特性，如提供访问控制、数据源的身份验证、数据完整性检查、机密性保证，以及抗重播(Replay)攻击等。
IPSec通过三种不同的形式来保护通过公有或私有IP网络来传送的私有数据。
(1)验证:通过认证可以确定所接受的数据与所发送的数据是否一致，同时可以确定申请发送者在实际上是真实发送者，而不是伪装的。
(2)数据完整验证:通过验证保证数据从原发地到目的地的传送过程中没有任何不可检测的数据丢失与改变。
(3)保密:使相应的接收者能获取发送的真正内容，而无关的接收者无法获知数据的真正内容。
需要指出的是，虽然IPSec能够防止多种攻击，但无法抵御Sniffer、DoS攻击、洪水(Flood)攻击和应用层攻击。IPSec作为一个网络层协议，只能负责其下层的网络安全，不能对其上层如Web、E-mail及FTP等应用的安全负责。
●灵活的扩展报头
一个完整的IPv6数据包包括多种扩展报头，例如逐个路程段选项报头、目的选项报头、路由报头、分段报头、身份认证报头、有效载荷安全封装报头、最终目的报头等。这些扩展报头不仅为IPv6扩展应用领域奠定了基础，同时也为安全性提供了保障。
比较IPv4和Ipv6的报头可以发现，IPv6报头采用基本报头+扩展报头链组成的形式，这种设计可以更方便地增添选项，以达到改善网络性能、增强安全性或添加新功能的目的。
IPv6基本报头被固定为40bit，使路由器可以加快对数据包的处理速度，网络转发效率得以提高，从而改善网络的整体吞吐量，使信息传输更加快速。
IPv6基本报头中去掉了IPv4报头中的部分字段，其中段偏移选项和填充字段被放到IPv6扩展报头中进行处理。
去掉报头校验(Header Checksum，中间路由器不再进行数据包校验)的原因有三: 一是因为大部分链路层已经对数据包进行了校验和纠错控制，链路层的可靠保证使得网络层不必再进行报头校验; 二是端到端的传输层协议也有校验功能以发现错包; 三是报头校验需随着TTL值的变化在每一跳重新进行计算，增加包传送的时延。
●地址分配与源地址检查
地址分配与源地址检查在IPv6的地址概念中，有了本地子网(Link-local)地址和本地网络(Site-local)地址的概念。从安全角度来说，这样的地址分配为网络管理员强化网络安全管理提供了方便。若某主机仅需要和一个子网内的其他主机建立联系，网络管理员可以只给该主机分配一个本地子网地址;若某服务器只为内部网用户提供访问服务，那么就可以只给这台服务器分配一个本地网络地址，而企业网外部的任何人都无法访问这些主机。
由于IPv6地址构造是可会聚的(aggregate-able)、层次化的地址结构，因此，IPv6接入路由器对用户进入时进行源地址检查，使得ISP可以验证其客户地址的合法性。
源路由检查出于安全性和多业务的考虑，允许核心路由器根据需要，开启反向路由检测功能，防止源路由篡改和攻击。
IPv6固有的对身份验证的支持，以及对数据完整性和数据机密性的支持和改进，使得IPv6增强了防止未授权访问的能力，更加适合于那些对敏感信息和资源有特别处理要求的应用。
通过端到端的安全保证，网络可以满足用户对安全性和移动性的要求。IPv6限制使用NAT（Network Address Translation，网络地址转换），允许所有的网络节点使用全球惟一的地址进行通信。每当建立一个IPv6的连接，系统都会在两端主机上对数据包进行 IPSec封装，中间路由器对有IPSec扩展头的IPv6数据包进行透明传输。通过对通信端的验证和对数据的加密保护，使得敏感数据可以在IPv6 网络上安全地传递，因此，无需针对特别的网络应用部署ALG(应用层网关)，就可保证端到端的网络透明性，有利于提高网络服务速度。
●域名系统DNS
基于IPv6的DNS系统作为公共密钥基础设施(PKI)系统的基础，有助于抵御网上的身份伪装与偷窃。当采用可以提供认证和完整性安全特性的DNS安全扩展 (DNS Security Extensions)协议时，能进一步增强对DNS新的攻击方式的防护，例如网络钓鱼(Phishing)攻击、DNS中毒(DNS poisoning)攻击等，这些攻击会控制DNS服务器，将合法网站的IP地址篡改为假冒、恶意网站的IP地址。

1、电子政务
物联网技术可以实现电子政务领域中的“一网通办”，让群众足不出户就能办理相关业务。例如，在北京，可以实现24小时在线办理网上政务服务；在上海，可以实现网上办理户口迁移和购房登记等事项；而在北京，“市民之家”建设中则实现了网上预约、网上查询……同时这些业务，都是物联网技术在电子政务领域能实现的应用。

2、工业制造
工业制造物联网的主要特点是“物”之间相互连接，“物”即物联传感设备，“物”即传感器。在工业制造中，物联网技术可实现对物品数据的采集、存储、传输、分析和管理。在各种工业产品中，由于工业物联网设备具有可重复使用及维护功能等特点与功能，所以它已经被广泛应用于各种工业产品上。

3、物流
在信息技术的支撑下，物流已进入了一个全新的发展阶段，信息化技术在物流领域的应用使得物流更加高效、更加科学。由于在物流过程中涉及物品和信息的传递、存储、处理、配送和回收。信息技术在此过程中发挥着重要作用。
4、金融服务
从全球来看，金融行业是所有行业中使用物联网最多的，目前已经成为最重要的应用领域。金融业务也对物联网提出了更高的要求，它不仅需要有先进的技术支撑，更需要先进技术来满足人们对于金融服务不断发展升级的需求。

大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

扩展资料：

大数据应用应用概况：

大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，并从中发现新知识。

创造新价值、提升新能力。我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。

参考资料来源：百度百科-大数据应用

参考资料来源：百度百科-大数据技术与应用

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