在探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上,明确了影响D2D系统设计的多个因素,即D2D设备发现、资源分配、缓存技术、D2D-MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据/控制分离的扁平化5G架构,提出负责接入的下层宏/小基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将D2D技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点,针对与之相关的、未来大规模网络的移动性、Qo S和大数据特性进行了讨论。

LassoADMM：我们的论文“边缘计算中的协作回归学习的分布式ADMM方法”的源代码

云计算的发展,经历了虚拟化、商业IaaS、商业PaaS,到开源IaaS、开源PaaS、云原生等阶段,核心组成部分也经历了从服务器到虚拟机再到容器的演变。2015年创立的CNCF发布的开源平台Kubernetes,让云原生技术得到长足发展,越来越多的行业、场景采用云原生技术,企业和个人开发者4年增长了近20倍,来自超过2k个公司的3.5万多个开发者向开源社区贡献了14万余行代码。今天,在5G、AI&大数据应用日渐普及的背景下,为适应多云混合云、智能计算、边缘计算、异构计算等计算环境,云原生正在迎来新的进化。在华为开发者大会2020(Cloud)期间,来自华为云、才云科技、中国联通的技术专家,带来

基于边缘计算体系架构的工业互联网智能控制器.pdf

智能化技术之物联网大数据人工智能与云边缘计算

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

华为首席开源联络官，携手多位边缘计算项目贡献者撰写，中国工程院院士和来自移动、联通、华为的多位专家撰文推荐。基于5G时代背景，以指导边缘计算落地为目的，对边缘计算架构、主流项目、重点蓝图、应用场景及相关实践经验进行深度解读。 《5G时代边缘计算：LF Edge生态与EdgeGallery技术》对LF Edge边缘计算开源项目群中重点项目进行了全面介绍，并给出了华为自己在这方面的探索和实践。通过《5G时代边缘计算：LF Edge生态与EdgeGallery技术》，读者能够理解主流开源社区LF Edge边缘计算系统的技术架构、核心模块，以及众多行业的边缘计算实践案例。

2021大数据计算资料合集，共34份。 超融合时序数据库MatrixDB助力工业两化融合 边缘计算在网易场景下的应用实践 私有云Serverless实践 边缘Serverless平台建设 智能边缘融合端云的技术实践 Flink的优化与实践 网易实时数据湖建设实践 硬实时计算加速机器学习应用规模化落地 基于DorisDB构建实时数据仓库 FlinkSQL在实时维度建模中的应用 基于参数服务器的高性能分布式图计算框架 端边云全场景的AI计算框架 预训练模型和图计算的实践应用 AI计算服务设计实践和思考 AI在顺风车场景的应用实践 KPU计算架构在券商场景的应用实践 实时计算在银行的实践 智能风控在银行的实践 金融大数据场景中的应用 工业智能的“流”与“融” 开源大数据平台TDengine在工业物联网领域的应用 工业数采上云分析全链路优化实践 智能制造场景下的云边协同工业数据处理 典型安全场景下的分布式计算实践 基于Apache Iceberg的大规模数据分析 实时数据分析平台建设实践 云原生大数据混合算力技术实践 离线计算平台的演进之路 计算平台的建设之路 实时计算平台架构与实践

以最大化缓存收益为目标，针对部署缓存的 NOMA 异构网络下的基站用户匹配及功率分配问题，结合消息传递及 DC 规划提出了 NOMA 联合优化算法。首先将约束条件合并到目标函数中，通过计算新的优化问题中函数节点与变量节点间消息传递的边缘得到用户协同结果；然后将原优化问题变形为2个凸函数差的形式，通过DC规划对功率资源进行分配；最后迭代计算得到最终的用户协同及功率分配结果。仿真结果证明所提算法有效地提升了网络性能。

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