2025年物联网边缘计算能力测试试题

2025年物联网边缘计算能力测试试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2025年物联网边缘计算能力测试试题考核对象：物联网工程、计算机科学及相关行业从业者题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）1.边缘计算通过将计算任务从云端转移到网络边缘，可以显著降低数据传输延迟。2.边缘节点必须具备完整的操作系统才能运行边缘计算应用。3.边缘计算与云计算是互斥的技术，两者无法协同工作。4.边缘计算中的数据加密通常在云端完成，而非边缘节点。5.边缘计算适用于所有物联网场景，包括低功耗广域网（LPWAN）应用。6.边缘计算框架必须支持实时数据处理的优先级调度机制。7.边缘计算设备通常采用集中式存储架构，而非分布式存储。8.边缘计算中的资源管理可以完全依赖云端的调度算法。9.边缘计算的安全威胁主要来自云端攻击，而非边缘设备本身。10.边缘计算的成本低于云计算，因为设备部署更灵活。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）1.以下哪项不是边缘计算的核心优势？A.低延迟B.高带宽C.高可靠性D.低功耗2.边缘计算中，哪种架构最适合动态资源分配？A.主从架构B.对等架构C.分布式架构D.集中式架构3.边缘计算中，哪种协议常用于设备间通信？A.HTTPB.MQTTC.FTPD.SMTP4.边缘计算中的“边缘智能”主要依赖以下哪种技术？A.机器学习B.深度学习C.强化学习D.迁移学习5.边缘计算中，哪种存储方式最适合实时数据缓存？A.关系型数据库B.NoSQL数据库C.时序数据库D.文件系统6.边缘计算中，哪种负载均衡策略最适用于高并发场景？A.轮询B.最小连接数C.IP哈希D.负载均衡器7.边缘计算中，哪种安全机制最适合设备身份认证？A.双因素认证B.数字证书C.指纹识别D.虹膜识别8.边缘计算中，哪种算法最适合异常检测？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.聚类算法9.边缘计算中，哪种网络拓扑最适合低功耗设备？A.星型拓扑B.网状拓扑C.树型拓扑D.总线型拓扑10.边缘计算中，哪种技术最适合跨平台应用部署？A.DockerB.KubernetesC.TensorFlowD.PyTorch三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）1.边缘计算的优势包括哪些？A.低延迟B.高带宽C.数据隐私保护D.离线运行能力2.边缘计算中，哪种技术可用于资源优化？A.虚拟化B.容器化C.动态调度D.预测性维护3.边缘计算中，哪种协议常用于设备管理？A.CoAPB.AMQPC.XMPPD.STOMP4.边缘计算中，哪种技术可用于数据压缩？A.LZWB.Huffman编码C.AESD.Zstandard5.边缘计算中，哪种架构适合分布式部署？A.微服务架构B.容器编排C.分布式缓存D.对等网络6.边缘计算中，哪种安全威胁需要重点关注？A.DDoS攻击B.中间人攻击C.设备固件漏洞D.数据泄露7.边缘计算中，哪种算法可用于数据融合？A.K-meansB.PCAC.LSTMD.GAN8.边缘计算中，哪种技术可用于设备间协作？A.P2P网络B.区块链C.雾计算D.边缘联盟9.边缘计算中，哪种场景最适合采用边缘智能？A.智能交通B.工业自动化C.智能家居D.健康监测10.边缘计算中，哪种技术可用于能耗优化？A.功耗管理B.睡眠模式C.功率因数校正D.热管理四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：智能工厂边缘计算部署某制造企业计划在工厂部署边缘计算节点，以实时监控生产线设备状态并优化生产流程。工厂内设备分布广泛，数据传输带宽有限，且部分设备需离线运行时仍需处理数据。请分析以下问题：（1）该场景下，边缘计算节点应采用哪种架构？为什么？（2）哪种通信协议最适合该场景？并说明理由。（3）如何确保边缘计算节点的数据安全？案例2：智慧城市边缘计算应用某城市计划在交通路口部署边缘计算设备，以实时分析车流量并动态调整信号灯。设备需处理高并发数据，且需在断网时仍能运行基本功能。请分析以下问题：（1）该场景下，边缘计算节点应具备哪些关键功能？（2）哪种负载均衡策略最适合该场景？并说明理由。（3）如何优化边缘计算节点的能耗？案例3：医疗边缘计算应用某医院计划在病房部署边缘计算设备，以实时监测患者生命体征并预警异常。设备需保证数据传输的实时性和安全性，且需支持多用户同时访问。请分析以下问题：（1）该场景下，边缘计算节点应采用哪种存储方式？为什么？（2）哪种数据加密技术最适合该场景？并说明理由。（3）如何确保边缘计算节点的可靠性？五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述边缘计算与云计算的区别与联系。请从技术架构、数据处理方式、应用场景等方面进行比较，并说明两者如何协同工作。2.论述边缘计算在未来物联网发展中的重要性。请从技术趋势、行业需求、安全挑战等方面进行分析，并举例说明边缘计算的应用前景。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.×10.√解析：3.边缘计算与云计算可以协同工作，例如边缘节点可上传数据至云端进行深度分析。4.边缘计算中的数据加密通常在边缘节点完成，而非云端。5.边缘计算适用于高实时性场景，但低功耗广域网（如NB-IoT）数据量小、延迟高，边缘计算优势不明显。二、单选题1.B2.C3.B4.A5.C6.B7.B8.B9.B10.A解析：2.分布式架构最适合动态资源分配，可通过容器化技术实现弹性伸缩。5.时序数据库最适合实时数据缓存，如InfluxDB。8.支持向量机（SVM）最适合异常检测，尤其在数据量有限时表现优异。三、多选题1.A,C,D2.A,B,C3.A,B4.A,B,D5.A,B,C6.A,B,C7.A,B8.A,B,C9.A,B,C,D10.A,B,D解析：4.LZW和Huffman编码用于数据压缩，AES用于加密，Zstandard是压缩算法。9.智能交通、工业自动化、智能家居、健康监测均需边缘计算支持实时性。四、案例分析案例1：智能工厂边缘计算部署（1）分布式架构。因为设备分布广泛，分布式架构可减少单点故障风险，并支持局部数据处理。（2）CoAP。因为CoAP专为低功耗设备设计，且传输效率高。（3）采用数字证书和设备隔离机制，确保数据安全。案例2：智慧城市边缘计算应用（1）边缘节点应具备实时数据处理、断网运行、动态调度功能。（2）最小连接数负载均衡策略。因为该策略可优先分配负载较轻的节点。（3）采用睡眠模式和热管理技术优化能耗。案例3：医疗边缘计算应用（1）时序数据库。因为医疗数据具有时间序列特征，时序数据库可高效存储和分析。（2）AES加密。因为AES兼顾安全性和性能，适合实时数据传输。（3）采用冗余设计和故障切换机制确保可靠性。五、论述题1.边缘计算与云计算的区别与联系边缘计算与云计算的区别主要体现在：-技术架构：边缘计算在靠近数据源部署计算节点，而云计算在中心化数据中心处理数据。-数据处理方式：边缘计算支持实时数据处理，云计算侧重大规模数据分析。-应用场景：边缘计算适用于低延迟场景（如自动驾驶），云计算适用于大数据分析（如AI训练）。两者联系在于：边缘计算可上传数据至云端进行深度分析，云端可为边缘节点提供模型更新和资源调度支持，形成