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vault kong 安全技术
规则引擎技术droolsflink计算框架集成应用，并导出到hadoop,与elastic (通过kibana进行数据展现与分析)DEVOPS实战： jenkins svn nexus
2021-06-16 18:05:13
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区块链是一种由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等多种计算机技术构成的新型应用模式，具有去中心、去信任、集体维护和可靠数据库等特性，它作为一种在不可信的竞争环境中低成本建立信任的新型计算范式和协作模式，凭借其独有的信任建立机制，正在改变诸多行业的应用场景和运行规则，是未来发展数字济、构建新型信任体系不可或缺的技术之一。
2021-06-16 17:01:39
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相比完全基于云的传统模型，新的场景需要更为去中心化的计算和组网方式，这推动了边缘计算从概念阶段向早期部署过渡。美国、欧洲、中国和亚太发达市场的电信运营商、网络供应商和云服务公司正在试点并发行早期商用产品。目前，边缘技术试点大多在4G或早期5G网络上进行，但移动生态圈希望借助5G的逐步部署，推动更大规模的边缘部署。部分算力从云端迁移到边缘，很大程度上可以视为以运营商为中心的技术转移，这种技术转移基于以往网络软件化和虚拟化等的发展成果，并在5G部署中发挥作用。继协力定义移动边缘计算（MEC）及相关标准之后，业界开始大力探索MEC技术在各种行业应用中的价值，并希望通过MEC和5G技术进一步加深连接和计算的融合。尽管边缘计算各项试点持续有所进展，但围绕最佳边缘位置、边缘投资规模以及实际商业模式，仍有一些关键
2021-06-15 11:01:38
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边缘计算与5G相辅相成，5G的发展推动边缘计算加速成熟
• 边缘计算（尤其MEC）与5G深度融合（右图），5G组网演进将推动MEC演进
① 网络架构的融合：原4G核心网经云化拆分成5G核心控制面和核心用户面，用户面与MEC一同下沉，实现边缘侧的融合
② 5G对MEC的推动作用：a. UPF功能 实现本地流量的疏导；b. 三种SSC模式 支持边缘计算的移动连续性体验；c. NEF 开放给边缘计算，支撑其实现业务性能和用户网络资源的智能配置与优化
• 5G小基站成为MEC的新载体，推动边缘基础设施部
2021-06-12 09:01:31
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4K/8K直播课堂，AR/VR课堂，全息教育，4K高清监控，学校安全自动巡逻车等会是5G 时代重点业务，亟需大带宽、低时延、专网切片服务、边缘计算服务教育业务提供底层技术支撑， 不同的新业务对时延和带宽需求不相同
2021-06-11 09:02:19
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据国内IT、通讯等行业招聘数据，发布的岗位中有10%和大数据相关，且比例还在上升。而从薪酬来看，大数据人才月薪一般在12-20k之间，且随着工龄增加而明显增长，薪资待遇处在高位
2021-06-11 09:02:03
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本白皮书从云边协同发展总体态势、技术发展重点、技术发展趋势等不同纬度全面阐述云边协同领域关键技术发展现状及未来趋势，推动云边协同产业进一步落地与发展。
云边协同全局管理能力逐步完善，全局智能协同管理成为云边协同管理演进方向；云原生技术向边缘下沉，边缘容器加速云边协同发展；多维技术有效应对边缘数据处理全新挑战，融合深度学习的智能分析将进一步提升数据应用效果；人工智能与边缘计算逐步融合，边缘智或将成为核心应用；MEC 成为 5G 网络边缘侧部署的最优选，MEC 边缘云各参与方将愈加融合发展；安全防护边界不断延伸，云边一体化安全体系成为重要保障；边缘物理设备成为云边协同向用户侧拓展的新风口。针对愈发个性化的边缘场景化需求，边缘设备服务商需从多方面提升能力，打造面向场景服务的边缘基础设施。开源路线是推进边缘计算产业壮大的优选。而兼容 Kubernetes 成各开源架构演进方向。
2021-06-09 18:06:34
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V2X 通过无线通信技术将车辆（Vehicle）与周围万物（X）连接起来。汽车之间（V2V），汽车与基础设施（V2I），汽车与网络（V2N）的互联互通使汽车具备智能特性，不仅仅对行车安全和交通效率有显著的提升，也为自动驾驶技术的发展和突破提供必需的信息服务。5G V2X 是以基于 5G 通信系统的 V2X，是 LTE-V2X 的技术演进和增强。本报告主要涉及 5G V2X 的典型应用场景。本报告首先对 V2X 技术进行概述，介绍了 3GPP 标准中 C-V2X 的技术演进路线，以及 5G V2X 的 新的技术特点与优势，分阶段介绍了 V2X 业务需求的发展，以及与 V2X 密切相关的自动驾驶车辆等级分类。报告对 5G V2X 的应用进行了分类。首先，根据应用场景所支持的自动驾驶车辆等级，将场景划分为半自动驾驶和全自动驾驶两个大类，报告侧重归纳短期内具有较高可实现性的半自动驾驶车辆相关的应用场景。根据应用场景的特点，将半自动驾驶应用相关场景进一步划分为感知扩展、异常事件处理、协同驾驶、自动驾驶辅助四个子类。每一类的应用场景都提出了一个或多个典型用例进行定义和需求分析，并对协同驾驶的消息流程进行了分类概括。进一步地，在应用场景的基础上，阐述了国内应用层消息集的标准化进程，并指明后续与应用场景相关联的重点研究方向。
2021-06-09 09:02:15
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