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边缘计算:万物互联时代的新型计算模式_施巍松.pdf

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简介:
本书探讨了在物联网和大数据迅猛发展的背景下,边缘计算作为新一代计算技术的重要地位及其关键技术、应用挑战和发展趋势。作者施巍松深入浅出地解析了边缘计算如何助力实现低延迟高效率的智能服务,并展望其广阔的应用前景。 边缘计算中的边缘是一个相对的概念,指的是从数据源到云计算中心的数据路径之间的任何计算资源和网络资源。其基本理念是将计算任务在接近数据源的环境中执行。本段落首先系统地介绍了边缘计算的概念与原理;其次,通过现有的研究工作作为案例(例如:云计算任务迁移、视频分析、智能家居、智慧城市及智能交通等),来具体展示边缘计算的实际应用;最后,探讨了该领域当前面临的主要挑战。文章旨在促进学术界和产业界的关注,并激发更多学者对大数据处理时代下边缘计算模型的研究兴趣与创新思维。

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    本书探讨了在物联网和大数据迅猛发展的背景下,边缘计算作为新一代计算技术的重要地位及其关键技术、应用挑战和发展趋势。作者施巍松深入浅出地解析了边缘计算如何助力实现低延迟高效率的智能服务,并展望其广阔的应用前景。 边缘计算中的边缘是一个相对的概念,指的是从数据源到云计算中心的数据路径之间的任何计算资源和网络资源。其基本理念是将计算任务在接近数据源的环境中执行。本段落首先系统地介绍了边缘计算的概念与原理;其次,通过现有的研究工作作为案例(例如:云计算任务迁移、视频分析、智能家居、智慧城市及智能交通等),来具体展示边缘计算的实际应用;最后,探讨了该领域当前面临的主要挑战。文章旨在促进学术界和产业界的关注,并激发更多学者对大数据处理时代下边缘计算模型的研究兴趣与创新思维。
  • 网(IoT)中应用
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    简介:本文探讨了物联网环境中边缘计算的关键作用及其应用,分析了其优势与挑战,并展望未来发展趋势。 本段落探讨了物联网领域的边缘计算概念及其简单架构图,并简要介绍了为什么需要边缘计算以及其使用场景和技术关键点。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储及应用核心能力为一体的开放平台,以提供最近端服务。应用程序从边缘侧发起,能够产生更快的网络响应时间,满足行业对实时业务、智能应用、安全与隐私保护等方面的基本需求。 目前许多科技企业已经开始在边缘计算上布局。未来将出现越来越多如智慧城市、智能工厂、智能制造和智能零售等创新商业模式,在这些模式中物联网技术的应用需要数据采集、处理及上传的数据边缘端设备和网关设备的支持。
  • 网环境下资源分配
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    本研究聚焦于在物联网环境中优化边缘计算中的资源分配策略,旨在提高效率和响应速度的同时减少能耗。 Three-Dynamic-Pricing-Schemes-for-Resource-Allocation-of-Edge-Computing-for-IoT-Environment-master.zip
  • ——全面综述.pdf
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    本文档为读者提供了一站式的边缘计算技术概览,涵盖了其定义、架构、应用场景以及挑战与未来发展趋势。适合希望深入了解该领域的专业人士阅读。 边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理的新模型。它涉及从云服务传来的下行数据以及来自万物互联设备的上行数据。这里的“边缘”指的是位于数据源与云计算中心之间路径上的任何计算或网络资源,形成一个连续的整体。
  • 大数据、人工智能、网、云白皮书(72页,2020年).pdf
    优质
    该白皮书全面解析了大数据、人工智能、物联网、云计算和边缘计算等前沿技术的发展趋势与应用实践,并提供行业洞察分析。文档共计72页,发布于2020年。 大数据、人工智能、物联网、云计算及边缘计算是当前信息技术领域的五大核心技术。它们彼此紧密联系,并共同推动了数字化转型与智能化升级。本白皮书详细阐述了这些技术在2020年的最新进展和发展趋势,同时分析了大数据在不同行业中的应用现状和治理问题。 大数据技术是指处理大规模数据集合的技术和科学,其核心要素包括“4V”特性(体量、速度、种类及准确性)。大数据的全景解析包含了从采集到可视化的各个环节,涉及多种技术和模型算法。人工智能则是模拟、延伸与扩展人类智能的一门科技学科,涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等多个领域。 物联网通过信息传感设备按照约定协议将物品连接至互联网,并实现智能化识别、定位及管理等功能;其快速发展使得设备间以及人机之间的交互成为可能。云计算则是一种基于网络的计算模式,它提供基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS),用户可根据需要灵活地购买资源和服务。 边缘计算是分布式计算的一种框架,通过将数据处理任务移至设备端来减少延迟并提升效率。这特别适用于自动驾驶、工业互联网等实时性要求高的场景。 2020年大数据技术的发展趋势主要体现在: - 数据处理能力的进一步提高; - 分析方法的创新,如人工智能算法在数据分析中的应用增强; - 大数据的应用范围更广,更多行业开始利用其优化流程和提升服务质量。 产业发展方面,大数据产业链正在逐步完善。产业生态涵盖了从采集到应用的所有环节,并包括各种角色:数据提供者、技术服务商等;商业模式则关注企业如何通过大数据实现价值创造。 此外,在社会生活的多个领域中也看到大数据的应用: - 在疫情防控中的科学依据; - 通信业务的用户行为分析和网络优化; - 制造业的数字化转型及互联网驱动下的商业创新。 数据治理是当前的重要议题,它涵盖组织内部的数据管理能力和跨组织之间的流通。个人隐私保护、跨境流动以及产权立法都是关键焦点。 在法律方面,个人信息保护法正在加速制定;关于跨境流动和权属的规定也在探索中。这些措施旨在保障安全并促进合法合规的使用。 白皮书还展望了未来大数据的发展趋势,并提出建议:加强技术研发、完善生态系统建设、推动数据开放共享及构建治理体系等策略来应对挑战与把握机遇。
  • BiJOR2_基于双层优化卸载法__卸载
    优质
    本文提出了一种基于双层优化的边缘计算卸载算法,旨在提高边缘计算环境下的任务执行效率和资源利用率,特别适用于移动设备中的计算密集型应用。 在协同移动边缘计算环境中提出了一种双层优化方法用于联合卸载决策和资源分配。
  • 仿真平台.zip
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    本项目为一款专注于车联网技术研究与应用开发的边缘计算仿真平台。通过模拟真实交通场景,助力开发者优化车辆间通信及数据处理性能。 仿真技术利用计算机模型来复现实际系统,并进行实验研究。通过建立数学或物理模型模拟真实世界中的各种系统并对其进行分析与优化。该技术在航空航天、军事、工业及经济等多个领域发挥着重要作用。 仿真技术的发展始于20世纪初,最初应用于水利模型和实验室工作。随着计算机技术的进步,特别是在50年代至60年代期间,仿真技术被广泛运用于航空、航天以及原子能等领域,并推动了这些领域的技术创新与发展。 进行仿真的硬件设备包括模拟计算机、数字计算机及混合型计算机等类型;而软件则涵盖各种仿真程序、语言和数据库管理系统。例如SimuWorks平台就提供了从模型建立到结果分析的一整套解决方案,大大简化了研究人员的操作流程。 根据研究对象的不同,仿真方法主要分为连续系统仿真实验与离散事件系统的实验两大类:前者通常处理常微分方程或偏微分方程问题;后者则关注随机时间点状态的变化情况,适用于统计特性分析等场景。 总体而言,通过模拟现实世界中的各种复杂系统,仿真技术帮助人们更好地理解、预测和优化这些系统的性能。随着未来的技术进步,仿真将在更多领域发挥更大的作用,并为科学研究和技术发展提供强有力的支持。
  • 和云协同白皮书2.0.pdf
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    本白皮书深入探讨了边缘计算与云计算结合的优势、挑战及未来趋势,提供了实际应用场景和技术方案。 2017年边缘计算产业联盟(ECC)发布的《边缘计算参考架构 1.0》定义了边缘计算的概念:这是一种在接近数据源的网络边缘侧提供融合网络、计算、存储及应用核心能力的开放平台,为用户提供本地化的智能服务。该定义从位置、功能和价值等方面对边缘计算进行了阐述,在产业初期有效引导行业共识并推动其发展。 随着技术的进步和应用场景的变化,业界对于边缘计算落地形态和技术发展方向的关注日益增加,从而催生了“边缘计算 2.0”的概念。在新的发展阶段中,云边缘、边缘云及边缘网关成为主要的实施形式;核心能力的发展方向则聚焦于边端协同操作与本地智能处理。 软件平台方面需要借鉴云计算的理念和架构技术,提供包括实时响应、协作式智慧化服务以及可信赖性和动态调整在内的多种功能。硬件层面,则需支持多样化的计算模式如鲲鹏、ARM、X86等处理器类型及GPU、NPU和FPGA等多种加速器以适应不同需求。 云边缘形态代表了中心云计算资源向网络边界的拓展,虽然物理上位于边缘位置,但在逻辑架构中仍属于云端服务的一部分。
  • 移动(MEC)
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    移动边缘计算(MEC)是一种将云计算能力部署在移动网络边缘的技术,旨在减少延迟、提高数据处理效率并增强用户体验。 从时代发展的角度来看,“快”趋势的发展具有必然性。在数字化席卷的今天,人们的生活节奏越来越快。然而,在这种背景下,最有价值的东西不再是数据本身,而是人们的注意力。 如何最大程度地吸引并锁定用户的注意力呢?除了内容本身的吸引力之外,我认为关键在于“快”。例如,在观看视频时的研究表明:如果等待时间超过五秒,则很难再留住用户;而一旦在播放过程中出现卡顿现象,观众对视频和平台的好感度会迅速下降。从竞争的角度来看,“天下武功,唯快不破”,只有做到快速响应并满足用户需求,才能在这个飞速发展的时代中立于不败之地。 因此,在这种背景下,MEC(移动边缘计算)的出现正是顺应了这一趋势。