2025年大学大二（工业互联网技术）边缘计算应用综合测试题

2025年大学大二（工业互联网技术）边缘计算应用综合测试题

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.边缘计算的核心优势在于能够在数据产生的源头附近进行处理，从而显著减少（）A.数据传输延迟B.计算资源消耗C.能源成本D.设备故障率2.以下哪种场景最不适合采用边缘计算（）A.智能交通系统中的车辆实时数据处理B.大规模数据中心的海量数据存储C.工业生产线上的设备状态监测与控制D.智能家居中的设备交互3.在边缘计算架构中，负责与边缘设备进行通信并收集数据的是（）A.边缘节点B.云服务器C.网络路由器D.应用程序接口4.边缘计算可以有效提升物联网系统的（）A.安全性B.可扩展性C.数据准确性D.以上都是5.边缘计算与云计算相比，其数据处理的特点是（）A.集中式处理B.分布式处理C.批处理D.离线处理6.边缘计算能够实现设备之间的直接通信，这种通信方式被称为（）A.端到端通信B.对等通信C.云边通信D.边缘到边缘通信7.以下哪项技术不是边缘计算所常用的（）A.人工智能B.区块链C.大数据D.量子计算8.边缘计算在工业互联网中的应用可以提高生产效率，主要是通过（）A.优化生产流程B.减少人工干预C.实时数据分析与决策D.以上都是9.边缘计算节点通常具备一定的（）能力，以应对本地数据处理需求。A.存储B.计算加速C.网络连接D.以上都是10.当边缘计算设备出现故障时，为了保证系统的连续性，通常会采用（）机制。A.备份与恢复B.故障转移C.远程监控D.自动修复11.边缘计算可以为智能城市提供更高效的服务，例如（）A.智能路灯的亮度调节B.交通信号灯的智能控制C.环境监测数据的实时分析D.以上都是12.在边缘计算环境下，数据隐私保护可以通过（）等方式实现。A.数据加密B.匿名化处理C.访问控制D.以上都是13.边缘计算能够支持的最大设备连接数取决于（）A.边缘节点的性能B.网络带宽C.应用需求D.以上都是14.与传统的集中式计算相比，边缘计算更容易实现（）A.资源共享B.个性化定制C.系统升级D.数据备份15.边缘计算在医疗领域的应用可以用于（）A.远程医疗诊断B.医院设备管理C.患者健康监测D.以上都是16.边缘计算中的容器技术可以实现（）A.应用的快速部署B.资源的高效利用C.环境的隔离D.以上都是17.边缘计算的发展趋势包括（）A.与5G技术融合B.支持更多的人工智能应用C.向低功耗、高性能方向发展D.以上都是18.在边缘计算系统中，为了提高数据处理的可靠性，通常会采用（）算法。A.冗余处理B.纠错编码C.数据融合D.以上都是19.边缘计算可以降低对云端的依赖，主要是因为它能够在本地完成（）A.大部分数据处理任务B.数据存储任务C.网络连接任务D.应用开发任务20.以下哪种行业对边缘计算的需求最为迫切（）A.金融行业B.教育行业C.制造业D.娱乐行业第II卷（非选择题，共60分）答题要求：请根据题目要求，在答题区域内作答，答题时要注意条理清晰，字迹工整。简答题（共20分）21.简述边缘计算的主要特点及优势。（10分）22.请说明边缘计算在工业互联网中的应用场景及作用。（10分）论述题（共20分）23.随着5G技术的发展，边缘计算面临哪些机遇和挑战？请详细阐述。（10分）24.对比分析边缘计算与云计算在数据处理、资源利用等方面的异同点。（10分）材料分析题（共10分）材料：在某智能工厂中，引入了边缘计算技术来优化生产流程。通过在生产线上部署边缘计算节点，实时收集设备运行数据、生产进度数据等，并进行本地分析和处理。边缘计算节点能够根据数据分析结果及时调整设备参数，避免生产故障，提高生产效率。同时，边缘计算与工厂的云计算中心进行实时数据交互，将重要的生产数据上传至云端进行长期存储和深度分析，为企业的决策提供支持。25.请结合材料，分析边缘计算在该智能工厂中是如何发挥作用的？（10分）方案设计题（共10分）26.某小型电商企业计划升级其物流配送系统，引入边缘计算技术以提高配送效率和服务质量。请你设计一个基于边缘计算的物流配送系统方案，包括边缘计算节点的部署位置、功能以及与其他系统的交互方式等。（10分）答案1.A2.B3.A4.D5.B6.D7.D8.D9.D10.B11.D12.D13.D14.B15.D16.D17.D18.D19.A20.C21.边缘计算特点及优势：特点有在数据源头处理，减少传输延迟；分布式架构，增强系统可靠性和可扩展性；支持本地设备直接通信。优势包括提升物联网系统安全性、可扩展性和数据准确性；优化工业生产流程，提高生产效率；为智能城市提供高效服务，如智能路灯、交通信号灯控制等。22.应用场景及作用：场景如设备状态监测与预测性维护，作用是提前发现设备故障，减少停机时间；生产过程优化，根据实时数据调整生产参数，提高产品质量和生产效率；供应链管理，实时跟踪货物运输状态，优化配送路线。23.机遇：5G高带宽、低延迟特性与边缘计算契合，可实现更快速的数据传输和处理；推动边缘计算在智能交通、工业互联网等领域的广泛应用；促进边缘计算设备的智能化升级。挑战：边缘计算设备算力和存储能力受限；5G网络覆盖不完善可能影响边缘计算性能；安全防护难度增加，需应对更多网络攻击风险。24.相同点：都用于数据处理和资源利用。不同点：数据处理上，云计算集中处理海量数据，边缘计算在本地处理靠近数据源的数据；资源利用方面，云计算资源共享度高，适合大规模通用计算，边缘计算更注重本地资源的高效利用，满足本地设备实时处理需求。25.边缘计算在智能工厂中作用：在生产线上部署边缘计算节点实时收集设备运行和生产进度数据，进行本地分析处理，能及时调整设备参数避免故障，提高生产效率；与云计算中心实时交互，上传重要数据至云端长期存储和深度分析，为企业决策提供支持。26.