随着物联网的不断发展以及无线网络的普及，越来越多的资源受限物端设备接入网络。这些设备所产生的数据已达到海量级别，传统的将物端数据上传至云服务中心集中处理再反馈控制的架构，已经无法满足数据爆炸式增长的需求。因此边缘计算的概念被提出，要求物端系统更加智能，从而在网络的边缘对数据进行处理，降低云服务中心的计算负载。为实现物端系统的智能，针对目前物端应用开发存在的问题，本文提出面向物端应用开发需要解决的三个关键问题:(1)降低物端应用开发的难度;(2)简化物端应用开发的流程;(3)提高物端应用程序的可移植性。　　针对上述三个问题，本文的主要研究内容和贡献如下:　　1.为资源受限的物端系统设计了一套通用的底层硬件无关的，可以使用脚本语言编程的，支持REST的应用平台——EdgeWeb。运用该平台，开发人员使用Lua脚本可快速的开发物端应用;　　2.为物端访问资源设计实现了一套REST风格的通用接口。语义清晰简单，支持缓存，上层程序通过四个基本操作（创建、获取、更新和删除）的组装来实现对物端资源的操作和控制，增加了程序的可移植性。并抽象出“物端REST细腰模型”;　　3.对EdgeWeb测试评价。从程序的执行效率、内存占用、能耗三个方面对EdgeWeb的性能进行了实验测试。从开发难度、开发流程、程序可移植性三个方面对EdgeWeb的开发模式进行了评价。实验表明，EdgeWeb应用程序相对原生C程序，执行效率降低了3.10％，ROM空间占用增加26.71％，RAM空间占用增加12.07％，能耗增加1.21％。虽然EdgeWeb性能相对原生C程序稍有降低，但通过将Web推向物端，支持脚本编程来解决了本文提出的物端应用开发的三个关键问题，优化了物端应用的开发模式。EdgeWeb占用RAM小于16KB，ROM小于200KB。通过和同类系统的比较表明，EdgeWeb是同时支持脚本和网络编程的RAM空间占用最小的物端系统。