java版s源码国际数据空间 (IDS) 信息模型 信息模型是一个 RDFS/OWL 本体，涵盖了 (IDS) 的基本概念，即参与者通过 IDS基础设施组件交换的数字内容的类型。 本体及其文档发布于 。 模型开发由信息模型子工作组 (SWG4) 的成员领导并得到其支持。 该小组由（）和（）担任主席。 该模型开发基于，遵循 . 贡献和社区反馈通过 GitHub 维护。 这与国际数据空间协会架构工作组会议一致，即每年计划发布大约 2 个版本，并对开发分支进行中间更新。 当前发布版本为4.0.0 ，最新版本为4.0.0 。 GitHub 上发布的信息模型和相关资源可在 . 作者和贡献者 信息模型最初是由 Jaroslav Pullmann，现任 – Christoph Lange 博士（现任信息模型子工作组联合主席）继任 Christian Mader 博士，和 Sebastian Tramp 博士（信息模型工作小组现任联合主席） 有以下重要贡献、评论和支持（按字母顺序）： 海达尔·阿丘瑞克， 塞巴斯蒂安·巴德 马蒂亚斯·伯克曼， 桑德拉·盖斯勒博士， Anna Kasprzik 博士， C

IT行业技术实践案例参考

2.2 边云协同总体参考架构 为了支撑上述边云协同能力与内涵，需要相应的参考 架构与关键技术。参考架构需要考虑下述因素： » 连接能力：有线连接与无线连接，实时连接与非实时 连接，各种行业连接协议等 » 信息特征：持续性信息与间歇性信息，时效性信息与 非时效性信息，结构性信息与非结构性信息等 » 资源约束性：不同位置、不同场景的边缘计算对资源 约束性要求不同，带来边云协同需求与能力的区别 » 资源、应用与业务的管理与编排：需要支撑通过边云 协同，实现资源、应用与业务的灵活调度、编排及可 管理 根据上述考量，边云协同的总体参考架构应该包括下 述模块与能力： A. 边缘侧： » 基础设施能力：需要包含计算、存储、网络、各类加速 器（如AI加速器），以及虚拟化能力；同时考虑嵌入式 功能对时延等方面的特殊要求，需要直接与硬件通信， 而非通过虚拟化资源 » 边缘平台能力：需要包含数据协议模块、数据处理与分 析模块，数据协议模块要求可扩展以支撑各类复杂的行 业通信协议；数据处理与分析模块需要考虑时序数据 库、数据预处理、流分析、函数计算、分布式人工智能 及推理等方面能力 » 管理与安全能力：管理包括边缘节点设备自身运行的管 理、基础设施资源管理、边缘应用、业务的生命周期管 理，以及边缘节点南向所连接的终端管理等；安全需要 考虑多层次安全，包括芯片级、操作系统级、平台级、 应用级等 » 应用与服务能力：需要考虑两类场景，一类场景是具备 部分特征的应用与服务部署在边缘侧，部分部署在云 端，边缘协同云共同为客户提供一站式应用与服务，如 实时控制类应用部署在边缘侧，非实时控制类应用部署 在云侧；一类场景是同一应用与服务，部分模块与能力 部署在边缘侧，部分模块与能力部署在云侧，边缘协同 云共同为客户提供某一整体的应用与服务。 B. 云端： » 平台能力：包括边缘接入、数据处理与分析、边缘 管理与业务编排。数据处理与分析需要考虑时序数据 库、数据整形、筛选、大数据分析、流分析、函数、人 工智能集中训练与推理等方面能力；边缘管理与业务编 排需要考虑边缘节点设备、基础设施资源、南向终端、 应用、业务等生命周期管理，以及各类增值应用、网络 应用的业务编排 » 边缘开发测试云：在部分场景中，会涉及通过提供边云 协同的开发测试能力以促进生态系统发展的需求 图8：边云协同总体参考架构 边缘节点 云 端 ECSaaS 数据协议 虚拟化 计算 存储 网络 AI/加速器 数据分析与处理 嵌入式 功能 ECSaaS IaaS 边缘接入 数据处理 与分析 边缘管理& 业务编排 边缘 开发 测试云管 理 安 全 边云协同

云计算参考架构（NIST）（2011-9-8）（英文）pdf,提供“云计算参考架构（NIST）（2011-9-8）（英文）”免费资料下载，主要包括综述、架构组件、云的分类等内容，可供学习使用。

包括：ISO/IEC 20547 第1·- 5 部分，即Part 1: Framework and application process、Part 2: Use Cases and derived requirements、Part 3: Reference architecture、Part 4: Security and privacy、Part 5： Standards roadmap。

边缘计算参考架构2.0.pdf

边缘计算参考架构3.0 白皮书.pdf

边缘计算参考架构.pdf

本报告首先提出了智能网联汽车信息物理系统的概念，明确了智能网联汽车信息物理系统的定义、范围、内涵和特征，希望通过建立连接人-车-路-云的智能网联汽车信息物理系统，分阶段实现智能网联汽车自动驾驶和车路协同控制的目标，即首先通过系统实现车路信息交互，其他车辆、路侧或云端提供信息服务和提醒，车辆收集信息后进行判断、决策和控制，最终完成自动驾驶功能；其次，系统或平台的时延、可靠性、稳定性、信息准确性等达到一定水平时，云平台和边缘云基于实时信息进行计算分析和判断决策，支持车路协同决策控制，实现从单车智能向群体智能跨越发展。

参考架构 2.0 提出了从智能网联汽车系统到智能网联汽车信息物理复杂大系统再到智能网联汽车体系的概念。明确了目前智能网联汽车信息物理复杂大系统的参考架构模型描述对减少复杂性的重要性，同时也论证了智能网联体系和信息物理复杂大系统之间的递进关系。定义了智能网联汽车体系是在智能网联汽车信息物理复杂大系统的基础上，通过构筑使能体系、协调不同立场下的各方视角、统一车路云三方需求以及明确产业定位从而完成转化。