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边缘计算和云计算协同白皮书2.0.pdf

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简介:
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。

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  • 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。
  • 版本2.0.pdf
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    《边云协同白皮书版本2.0》详细阐述了新一代信息技术环境下边缘计算与云计算融合的发展趋势、技术架构及应用实践,为行业提供指导和参考。 边缘计算是一种分布式计算架构,其核心理念是将数据处理任务移至网络边缘位置进行。这种技术可以提高数据处理速度、减少延迟及带宽消耗,并增强隐私与安全性。随着科技的进步,边缘计算已从理论层面转向实际应用阶段,主要形态包括云边缘、边缘云和边缘网关。 云边缘是指中心云计算服务在接近用户端的扩展部分,它依然依赖于中央服务器进行核心业务处理或协同工作。例如华为IEF解决方案、阿里LinkEdge方案以及AWS Greengrass等都是云边界的典型实例。 相比之下,边缘云是在本地构建的小型化计算设施,并能在没有中央云端支持的情况下独立运作。然而其性能和功能相较于云边界会有所限制。 而边缘网关则是通过云计算技术重构的原有嵌入式系统,在网络边缘处提供协议转换与计算服务等功能。这类设备通常部署于远程控制中心内部或附近区域,以便更好地管理周边物联网装置。 在软硬件平台方面,软件需要集成云端理念和技术以支持实时、协同智能处理;而硬件则需具备异构计算能力及安全隐私保护技术等关键特性来应对挑战。 边云协同是推动边缘计算发展的核心要素之一。它涵盖了应用协作、服务整合以及资源调度等多个层面的问题,并面临诸如架构设计、数据一致性维护和成本控制等方面的难题。在实际操作中,平安智慧城市科技公司通过智能视觉技术和边云结合实现了“明厨亮灶”的项目;海尔则利用AI技术提升了质检工作的效率与精确度;全球能源互联网研究院借助边云协同改善了变电站巡视图像监控系统的性能。 《边缘计算2.0白皮书》指出,在云计算和边缘计算共同发展的背景下,随着应用场景的不断扩展和技术进步,行业普遍认为边缘计算将步入一个新的发展阶段。这不仅为工业互联网、智慧城市及智能零售等领域提供强有力的技术支持,还将加速数字化转型与智能化升级进程。
  • 3.0版本
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    《边缘计算与云计算白皮书3.0》全面解析了最新边缘计算技术及其与云计算的融合应用,旨在推动技术发展与创新实践。 2018年11月,边缘计算产业联盟ECC与工业互联网产业联盟ALL发布了边云协同白皮书。
  • AI技术.pdf
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    《AI边缘计算技术白皮书》深入探讨了边缘计算在人工智能领域的应用与发展,提供了关键技术解析与未来趋势展望。 边缘计算是算力优化的关键技术之一,能够满足未来AI技术在应用场景扩展、分布式部署等方面的需求,并且也是5G网络和物联网发展的主要方向。
  • 参考架构3.0 》.pdf
    优质
    该白皮书详细介绍了边缘计算参考架构3.0版本,涵盖了最新的技术发展和应用场景,为业界提供了全面的技术指导和支持。 《边缘计算参考架构3.0》白皮书提供了一个全面的框架,旨在推动边缘计算技术的发展与应用。这份文档详细阐述了最新的研究成果和技术趋势,并为相关领域的研究者、开发者及企业提供了宝贵的指导和支持。
  • +技术(2022年)
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    本白皮书深入探讨了2022年的“边缘计算+”技术趋势、应用案例及挑战,旨在推动该领域的创新与发展。 边缘计算作为数字转型的核心能力底座,在各行业中备受关注。随着其在医疗、交通及工业等行业的大规模应用,对特定行业的差异化与定制化需求日益增长。为了满足行业应用对于高效算力、海量接入、智能分析以及安全防护等方面的需要,边缘计算技术与其他关键技术如5G、大数据和人工智能等深度融合,共同构成了“边缘计算+”技术创新体系。 这个“边缘计算+”概念不仅体现了边缘计算的技术融合创新,还代表了其服务能力的升级演进。它通过将各类技术进行“边缘化处理”,为产业数字化、网络化及智能化转型提供动力。“边缘计算+”旨在利用技术融合来推动行业应用的发展,并基于行业研究和调研报告总结提炼出核心价值。 本白皮书介绍了三个层次的“边缘计算+”参考模型,包括赋能底座、技术融合与行业应用。此外,还从场景需求、技术架构及典型案例等角度系统地梳理了六项关键技术能力:“边缘计算+5G”,“边缘计算+人工智能”,以及其它相关领域的能力。 最后,白皮书展望了未来的技术发展趋势,涉及算网融合、一体化智能化、云原生与安全防护等方面。
  • 与区块链技术.pdf
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    《边缘计算与区块链技术白皮书》深入探讨了边缘计算和区块链技术的融合应用及其发展趋势,为相关领域研究者提供了理论指导和技术参考。 《区块链+边缘计算技术白皮书.pdf》对区块链技术和边缘计算技术的结合进行了深入探讨,分析了两者融合的优势以及面临的挑战,并提出了相应的解决方案和技术路线图。该文件旨在为相关领域的研究者、开发者及行业从业者提供有价值的参考和指导。
  • 大数据、人工智能、物联网、(72页,2020年).pdf
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    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。
  • 【论文阅读#2】安全性
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    本篇文献综述聚焦于《边缘计算安全性白皮书》,深入探讨了在边缘计算环境中面临的各种安全挑战与威胁,并提出了相应的防护策略和建议,为研究者及行业从业者提供了宝贵参考。 边缘计算是在靠近数据源头的网络边缘侧提供的一种开放平台服务模式,它融合了网络、计算、存储和应用的核心能力,能够为用户提供实时业务处理、数据优化以及安全与隐私保护等关键需求的支持。 进一步来看,边缘计算的本质是云计算技术在数据中心之外的应用扩展。具体来说,边缘计算主要包括云边缘、边缘云及云化网关三种形态,并且以“边云协同”和“边缘智能”为核心发展方向。软件平台需要融入云计算的理念和技术架构,提供包括端到端实时处理能力在内的多种服务;硬件层面则需具备异构计算的能力,如鲲鹏、ARM、X86、GPU等不同类型的处理器支持。
  • 原生2.0.pdf
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    《云原生2.0白皮书》深入探讨了新一代云计算技术的发展趋势与实践路径,旨在为企业数字化转型提供指导和参考。 《云原生2.0白皮书》是由华为云与中国信通院联合发布的。自2020年发布《云原生产业白皮书》以来,“生于云长于云立而不破”的理念已深入人心。 根据CNCF的定义,云原生技术使组织能够在公共云、私有云和混合云环境中构建和运行可扩展的应用系统,并确保这些系统的弹性、可管理和可观测性。此外,通过强大的自动化功能,工程师能够更轻松地应对复杂多变的环境并简化工作量。 简单来说,云原生是一种基于云计算技术来开发企业应用的方法体系,旨在快速响应业务需求以及支持微服务应用的敏捷方式。 回顾云原生的发展历程不难发现,其初衷是解决复杂系统在快速发展的同时保持稳定运行的问题。互联网和金融行业由于具有高风险抵御能力、高业务需求及对新技术的高度接受度,成为早期采用并实践这一技术的主要领域。 从1.0阶段到2.0阶段的变化在于:云原生1.0主要集中在PaaS层的效率提升、安全性和可靠性方面,即构建高效的数据库和大数据服务以保证系统的弹性和可扩展性;而到了2.0阶段,则更注重于赋能业务、行业以及开发者群体,提供更强的竞争优势。 白皮书详细探讨了云原生技术在多个方面的应用和发展: 1. **发展历程**:回顾创新历程及企业IT建设的三个发展阶段和两次重大转变,并最终进入以应用为中心的“云原生2.0”时代。 2. **基础设施现代化**:涵盖多元算力与软硬协同,构建高效资源平台。泛在计算和统一计算模式让各种应用程序更好地协同工作;智能调度与敏捷运维则提高了资源利用效率。 3. **促进应用敏捷性**:通过基础设施、架构设计以及开发运营模式的革新来提升软件交付速度,并确保系统稳定性和融合价值。 4. **推动业务智能化**:云原生技术使数据资产化,加速人工智能的研发和知识计算的应用落地,从而推进各行业向智能转型。 综上所述,《云原生2.0白皮书》展示了这一技术在新时代的发展趋势及其对企业数字化转型的关键作用。通过不断深化的云原生实践,企业将获得更大的灵活性与竞争力。