基于云原生技术的边云协同技术架构
云边端协同技术原理
云边端协同技术原理
云边端协同技术原理是基于云计算、边缘计算和终端设备之间的协同工作。
具体来说，云边端协同技术利用云计算的强大计算能力和数据存储能力，以及边缘计算的低延迟和高可靠性特性，将一部分计算任务从终端设备迁移到边缘服务器上，从而实现更高效、更快速、更可靠的计算服务。
在云边端协同技术中，云计算作为中心控制平面，负责全局管理和调度，边缘计算作为计算平台，负责局部计算和存储，终端设备作为感知和执行单元，负责接收指令并执行相应的操作。
通过云计算和边缘计算的协同工作，可以实现数据信息的快速处理和传输，同时保证数据的安全性和隐私性。
云边端协同技术的原理主要包括以下几个方面：
1. 数据采集和处理：通过终端设备采集各种数据，包括传感器数据、视频数据等，并将这些数据传输到边缘服务器进行处理。
2. 边缘计算：边缘服务器接收到数据后，进行实时处理和分析，并将结果返回给终端设备。
边缘计算可以大大减轻云计算的负担，并降低网络传输成本。
3. 云计算：云计算作为中心控制平面，负责全局管理和调度。
云计算可以对边缘服务器进行管理和控制，实现全局资源的优化配置。
4. 终端设备：终端设备作为感知和执行单元，负责接收指令并执行相应的操作。
终端设备可以是各种智能终端，如智能家居设备、智能穿戴设备等。
5. 网络传输：通过网络将终端设备、边缘服务器和云计算平台连接起来，实现数据信息的传输和处理。
总之，云边端协同技术是一种新型的分布式计算模式，通过云计算、边缘计算和终端设备的协同工作，可以实现更高效、更快速、更可靠的计算服务。
如何实现边缘计算技术与云计算的协同工作
如何实现边缘计算技术与云计算的协同工作边缘计算技术与云计算的协同工作近年来，随着物联网技术的迅速发展，边缘计算技术和云计算成为信息技术领域的两大热门话题。
边缘计算强调将计算、存储和网络资源尽可能地靠近数据生成源头，旨在提供更快速和更低延迟的数据处理与分析能力。
而云计算则强调将计算和存储资源集中在数据中心，通过网络提供按需的高性能计算服务。
实现边缘计算技术与云计算的协同工作，将能够将两者的优势充分结合，为各行业带来更高效、更智能的数据处理和应用服务。
首先，实现边缘计算技术与云计算的协同工作需要建立一个完善的边缘计算网络基础设施。
边缘计算节点应该部署在距离数据生成源头较近的位置，例如传感器、智能设备或者边缘服务器。
而云计算的数据中心应尽量靠近边缘计算节点，以确保数据传输时延的最小化。
建立这样的基础设施，将能够实现数据的快速采集、处理和存储，最大限度地减少数据传输时延。
其次，边缘计算技术和云计算应该紧密协同工作，实现数据的灵活处理和管理。
在这个协同工作的模式下，边缘计算节点可以负责处理实时的、本地的数据，并根据实际需要将部分数据传输到接近边缘的云计算节点进行进一步的处理。
这样一来，既满足了实时的数据处理需求，又能够充分利用云计算的强大计算和存储能力。
同时，边缘计算节点还可以通过云计算节点提供的服务，扩展其计算和存储能力，以适应不断增长的数据处理需求。
第三，针对数据的安全性和隐私问题，边缘计算技术与云计算需要共同合作，提供更好的安全保障。
边缘计算节点通常位于边缘环境，容易受到物理和网络攻击的威胁。
云计算节点则面临着数据隐私和访问控制的挑战。
为了解决这些问题，可以将边缘计算节点与中心云计算节点建立安全通信通道，并应用各种加密和认证技术来确保数据的机密性和完整性。
同时，在数据传输和存储过程中，可以采用分布式备份和冗余机制，保证数据的可靠性和可恢复性。
此外，实现边缘计算技术与云计算的协同工作还需要建立统一的管理和协调机制。
云边协同网络架构与应用
云边协同网络架构与应用云边协同网络架构在当今互联网时代扮演着至关重要的角色。
它是一种基于云计算和边缘计算相结合的网络架构，旨在提供高效、可靠、安全的数据传输和处理服务。
本文将探讨云边协同网络架构的概念、特点以及在各个领域的应用。
一、云边协同网络架构的概念云边协同网络架构是将云端和边缘端的计算、存储和传输能力有机结合起来的一种网络架构。
它通过将部分计算任务从云服务器转移到边缘设备上，实现数据实时处理、低延迟传输以及网络资源的高效利用。
云边协同网络架构的目标是提供全新的网络服务和应用体验，满足人们对大数据处理、实时通信等方面的需求。
二、云边协同网络架构的特点1. 分布式计算能力：云边协同网络架构能够充分利用边缘设备的计算能力，将计算任务分散到多个设备上进行并行处理，提高系统的整体性能和响应速度。
2. 数据实时处理：由于数据在边缘端进行处理，减少了数据传输的时间延迟，使得实时性要求高的应用可以更好地满足用户需求。
3. 网络带宽优化：云边协同网络架构将一部分计算任务下放到边缘设备上，减少了云端数据传输的压力，优化了网络带宽的利用效率。
4. 安全保障：云边协同网络架构采取多层次的安全措施，确保数据在传输和处理过程中的安全性，防止恶意攻击和信息泄露。
三、云边协同网络架构的应用1. 智慧城市：云边协同网络架构可应用于智慧城市建设中。
通过将传感器等设备分布在城市各个角落，收集大量数据并实时处理，可以提高城市管理的效率和智能化水平，优化交通流量、智能停车等服务。
2. 工业物联网：云边协同网络架构可以提供工业物联网的支持。
将传感器和执行器等设备与云端服务器相连，实现对生产流程的实时监控和数据分析，提高生产过程的自动化水平和生产效率。
3. 医疗保健：云边协同网络架构在医疗保健领域也有广泛应用。
通过将医疗设备与云端服务器相连，实现医疗数据的实时采集和处理，可以实现远程医疗、智能健康监测等服务，提高医疗资源的利用效率和医疗服务的质量。
基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力要求
基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力要求随着物联网技术的快速发展和边缘计算的兴起，越来越多的边缘节点被部署在网络的边缘，用来处理和存储大量的本地数据。
然而，边缘节点的管理和协同成为一个重要的问题，需要一种可靠且高效的解决方案来满足不断增长的需求。
基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力要求是确保边缘节点在整个生命周期中能够实现可靠的管理和协同。
首先，基于云边协同的边缘节点管理解决方案需要具备灵活性和可扩展性。
由于边缘节点通常分布在广泛的地理位置，管理解决方案需要能够适应不同地理环境和网络拓扑结构。
此外，随着边缘计算场景的不断增加，解决方案需要能够支持快速扩展，以满足不断增长的边缘节点数量和规模。
其次，基于云边协同的边缘节点管理解决方案需要具备自动化和智能化的能力。
边缘节点通常位于远程、分散和资源有限的环境中，因此解决方案需要能够自动监测和管理边缘节点的状态、配置和性能。
此外，解决方案还需要能够自动化地进行资源分配和任务调度，以提高边缘计算的效率和性能。
另外，基于云边协同的边缘节点管理解决方案需要具备安全和隐私保护的能力。
边缘节点处理和存储大量的本地数据，其中可能包含敏感信息。
解决方案需要能够确保边缘节点和云端之间的安全通信、数据传输和数据存储。
此外，解决方案还需要能够提供可靠的身份认证和访问控制机制，以保护边缘节点和本地数据的安全和隐私。
最后，基于云边协同的边缘节点管理解决方案需要具备监控和故障处理的能力。
解决方案需要能够实时监测边缘节点的运行状态和性能指标，及时发现和处理故障。
此外，解决方案还需要能够提供故障诊断和故障恢复的功能，以最大程度地减少边缘计算的中断和数据丢失。
总之，基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力要求包括灵活性和可扩展性、自动化和智能化、安全和隐私保护以及监控和故障处理等方面。
只有满足这些能力要求的解决方案，才能够实现可靠的边缘节点管理和协同，为边缘计算提供高效和可靠的支持。
面向配网智能调控的云边协同技术研究及应用
面向配网智能调控的云边协同技术研究及应用发布时间：2022-04-20T01:20:19.119Z 来源：《中国电力企业管理》2022年1月作者：刘昊东[导读] 随着我国配电网的发展建设不断深入，配电网智能调控业务在接口标准化、多业务承载与服务质量保障、集中统一运营等方面对通信有着更高的需求。
云边协同技术是基础设施、平台和应用3个层次的协同。
云边协同技术资源服务能力强，传输时延低，可以提高算力资源利用率，为计算服务提供可信、高效的网络。
本文首先通过配电网与云边协同技术发展现状简单分析配电网应用中边缘计算与云计算的优缺点，基于对云计算边缘计算优缺点的分析，介绍云边协同技术框架与配电网云边协同应用。
华北电力大学刘昊东摘要：随着我国配电网的发展建设不断深入，配电网智能调控业务在接口标准化、多业务承载与服务质量保障、集中统一运营等方面对通信有着更高的需求。
云边协同技术是基础设施、平台和应用3个层次的协同。
云边协同技术资源服务能力强，传输时延低，可以提高算力资源利用率，为计算服务提供可信、高效的网络。
本文首先通过配电网与云边协同技术发展现状简单分析配电网应用中边缘计算与云计算的优缺点，基于对云计算边缘计算优缺点的分析，介绍云边协同技术框架与配电网云边协同应用。
关键词：配电网，云边协同 0引言在我国经济飞速发展的背景下，配电网发展建设规模越来越大，随之配电网智能调控业务对通信有了更高的需求。
随着5G时代的到来，中心云、边缘和终端的算力协同越来越重要。
云计算与边缘计算在电力系统应用研究领域中初步发展，缺乏有效可靠的云边协同技术。
云边协同可以通过信息的实时更新获取有用资源的各种信息、基于云原生技术打造的云边一体云原生边缘基础设施和技术平台、跨电信运营商的统一边缘云可以实现云、边、端三级算力的协同发展，为计算服务提供可信、高效、随需的网络。
1 云边协同技术框架随着我国配电网改革的推进，配电网越来越需要高效、可靠的决策过程。
云边协同的模式有哪几种
云边协同的模式有哪几种云边协同是指云计算和边缘计算相结合的一种新型计算模式。
它将云计算的大规模计算和强大存储能力与边缘计算的低延迟和高可用性结合起来，可以实现更快速、更灵活、更可靠的数据处理和应用部署。
云边协同的模式主要有以下几种：1. 层次化分布式处理模式（Hierarchical Distributed Processing Model）这种模式将任务分为两个层次进行处理。
边缘节点负责处理本地的任务，云节点负责处理边缘节点无法处理的复杂任务。
这种模式可以减少网络通信的负载，提高系统的响应速度和处理效率。
2. 协同分类处理模式（Collaborative Classification Processing Model）这种模式适用于需要对数据进行分类的场景。
边缘节点负责对数据进行初步的分类处理，将处理结果传送给云节点进行进一步的分类和分析。
通过协同处理，可以快速准确地对数据进行分类。
3. 数据缓存与迁移模式（Data Caching and Migration Model）这种模式通过在边缘节点上设置缓存，将热数据缓存在边缘节点上。
当云端需要访问数据时，首先查询边缘节点的缓存，如果缓存中存在该数据，则直接获取，减少了对网络的依赖和延迟。
同时，根据数据的访问情况和边缘节点资源的利用率，可以动态地将数据从云端迁移到边缘节点上，提高数据的访问效率。
4. 过滤与聚合处理模式（Filtering and Aggregation Processing Model）这种模式适用于需要对大量的数据进行过滤和聚合的场景。
边缘节点负责对数据进行初步的过滤和处理，将处理结果传送给云节点进行进一步的聚合和分析。
通过协同处理，可以减少对云端的请求，降低网络通信的压力。
5. 动态任务下发与调度模式（Dynamic Task Deployment and Scheduling Model）这种模式适用于任务的工作量变化很大的场景。
基于开源云边协同一体化工业互联网解决方案
基于开源云边协同一体化工业互联网解决方案EMQ ：全球领先的开源物联网基础设施软件供应商流处理IoT & 5G边缘云端消息面向全球 IoT 市场，商业开源软件公司开源物联网消息 +流处理实时数据移动、流处理与分析解决方案服务产业数字化、实时化与智能化转型开源云边协同•数据上云•边缘应用调度与分发•云端集中管控工业互联网云边协同平台能力框架边缘计算•协议解析•设备/工业数据接入•边缘数据处理平台基础能力•设备影子•设备管理基础能力•数据分析EMQ X Neuron - 网关工业协议解析南向工业协议转换与设备控制Modbus，OPCUA，IEC61850，IEC104 和 BACnet 等 70+协议和设备支持可视化配置接入工业设备通过 Web 页面进行可视化的配置，实现工业设备协议连接设置北向标准 MQTT 数据发送边缘端实时数据路由、自动将消息同步至云端开源 + 商业授权2.0 版本核心内容将开源，扩展工业协议商业授权EMQ X Edge / NanoMQ - 边缘数据汇聚边缘端数据汇聚接入 Neuron 和物联网设备发送的数据离线数据存储视网络情况离线存储数据，网络恢复后自动同步上传边云数据通道桥接数据路由、打通云边端数据协同eKuiper -边缘流式分析与计算轻代码使用 SQL 实现数据处理，内置函数快速处理 IoT 数据结构与非结构化数据处理结构化物联网数据分析图片、音频数据，以及 AI/ML 推理算法集成LF Edge 项目由 EMQ 发起并贡献到 LF Edge 基金会开源社区边缘计算项目集成EdgeX Foundry 参考规则引擎实现KubeEdge, OpenYurt边缘流式处理深度集成规则引擎消息推送流式处理数据上云从多个边缘节点，以及设备接入工业数据；云边协同部署云端集中管控云端实现对部署在边缘端的应用与中间件进行管理；运维管理：监控软件的运行状态，自动恢复等功能，实现日志管理多地、多节点分布式支持从云端实现对分布在多地、多中心的节点实现物理管控231云边协同EMQ X -全球领先的物联网设备接入与消息服务平台弹性、可靠、多协议，连接物联网设备基于规则引擎的低代码数据处理与集成基于云原生分布式架构的跨云多活部署实时移动、分发与处理物联网核心数据连接未来各行业数十亿关键物联网设备IIoT 基础能力平台。
云原生与微服务架构的融合与优势
云原生与微服务架构的融合与优势云原生和微服务架构是当前IT领域的热门话题，它们各自具有独特的优势。
本文将探讨云原生与微服务架构的融合，并分析这种融合所带来的优势。
一、云原生是什么？云原生是一种基于云计算理念和技术实现的软件开发和部署方法。
其核心思想是将应用程序设计为可在云环境中快速、弹性、可靠地运行。
云原生提倡使用容器化技术来打包应用程序，并充分利用云计算平台提供的资源弹性和自动化管理功能。
二、微服务架构的基本概念与特点微服务架构是一种将应用程序拆分成一组小型、自治的服务的软件架构方法。
每个服务都可以独立开发、部署和扩展，并通过轻量级的通信机制进行相互协作。
微服务架构具有高内聚、松耦合、可维护性强等特点，被广泛应用于互联网企业和大规模分布式系统中。
三、云原生与微服务架构的融合云原生与微服务架构的融合是一种将云原生理念与微服务架构相结合的开发和部署方式。
通过将应用程序设计为一组微服务，并利用云原生的技术手段进行部署和管理，可以充分发挥云计算平台的弹性和自动化特性，提供更高效、可靠的服务。
1. 容器化技术与微服务的结合云原生强调使用容器化技术来打包和运行应用程序。
而微服务架构的核心思想是将应用程序拆分成多个小型服务。
将这两者结合起来，可以将每个微服务打包成一个独立的容器，实现服务的高度自治和隔离性。
2. 弹性伸缩与自动化运维云原生平台提供了弹性伸缩和自动化管理的能力，可以根据应用程序的实际需求自动伸缩服务的数量和资源。
这与微服务架构的可扩展性要求相契合，可以更好地满足不同规模业务的需求。
3. 网络通信与服务发现微服务架构中，各个服务之间需要通过网络进行通信。
云原生平台提供了服务发现、负载均衡等网络功能，可以方便地管理和调度各个微服务之间的通信。
这为微服务架构的构建和管理提供了有效的支持。
四、云原生与微服务架构融合的优势云原生与微服务架构的融合可以带来一系列的优势：1. 高效部署和管理：通过容器化技术，可以快速、灵活地部署和扩展微服务。
云边协同的概念和原理
云边协同的概念和原理嘿，朋友们！今天咱来唠唠云边协同这个超有意思的概念和原理呀！你说这云边协同，就好像一场超棒的团队合作！云呢，就像是大脑总部，超级强大，拥有海量的信息和超强的计算能力。
而边呢，就像是分布在各地的行动小组。
想象一下，云在那高高的天上，处理着各种复杂的任务，分析着大量的数据，然后把重要的指令传递给边。
边呢，就在我们身边，能快速响应，及时处理那些需要马上解决的事情。
比如说，咱平时用的智能设备，像手机呀、智能家居啥的。
它们在边这一端，可以快速地执行一些简单的操作，比如打开个灯啦，调节个温度啦。
但要是遇到特别复杂的数据分析或者需要大量计算资源的时候，云就出马啦！它在云端进行深度处理，然后把结果反馈给边，让边能更好地为我们服务。
这就好像是一个聪明的指挥官和一群能干的小兵呀！云指挥着大局，边则冲锋陷阵。
而且啊，云边协同的好处可多了去了。
它能让我们的生活变得更加智能、更加便捷。
比如说，在智能交通领域，路边的设备可以实时收集车辆信息，然后上传到云端，云端进行分析后，可以更好地规划交通流量，减少拥堵。
这不是很棒吗？在工业领域也是一样呀，工厂里的各种设备可以通过边与云连接，实时监控设备状态，提前发现问题，避免故障的发生。
这能为企业节省多少成本呀！再看看我们的日常生活，云边协同让我们的娱乐也变得更加丰富多彩。
我们看视频可以更流畅，玩游戏可以更尽兴，这一切都多亏了云边协同呀！你说这云边协同是不是超级厉害？它就像是给我们的生活注入了一股神奇的力量，让一切都变得更加美好、更加高效。
所以啊，朋友们，可别小瞧了这云边协同。
它正在悄悄地改变着我们的世界，让我们的生活变得越来越精彩！咱可得好好拥抱这个新技术，享受它带来的便利呀！它真的是未来的趋势，咱得跟上时代的步伐不是？反正我是觉得云边协同太牛啦，你们觉得呢？。
边缘计算技术的协同与协作机制
边缘计算技术的协同与协作机制随着物联网、大数据和人工智能等技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式备受关注。
边缘计算利用靠近数据源的边缘节点进行数据处理和计算，可以实现低延迟、高带宽的计算服务。
而边缘计算技术的协同与协作机制是保障边缘节点之间高效工作的重要因素。
边缘计算涉及到大量的边缘节点，这些节点可以是分布在城市、工厂、物流等各种场景中的传感器、设备或者智能设备。
这些边缘节点需要协同与协作来完成复杂的任务和应用。
在这个过程中，协同和协作机制不仅可以提高计算的效率，还可以减轻网络负担，提升计算资源的利用率。
首先，边缘计算技术的协同与协作机制需要有高效的任务分配和调度算法。
由于边缘节点分布广泛、异构性高，节点之间的计算能力和存储资源存在差异。
一个好的任务分配和调度算法可以根据节点的特性和可用资源，将任务分配给最合适的节点进行处理。
这样可以避免资源的浪费和节点过度负载，提高计算效率和性能。
其次，边缘计算技术的协同与协作机制需要具备高可靠性和容错性。
边缘节点连接性可能不稳定，节点故障发生的可能性也存在。
因此，在设计协作机制时，需要考虑如何处理节点的故障和失效。
可以引入冗余计算或者备份机制，保证任务能够在节点故障时自动迁移至其他可用节点进行处理，从而保证整个系统的可靠性和容错性。
此外，边缘计算技术的协同与协作机制需要支持节点之间的信息交互和通信。
节点之间需要共享任务状态、计算结果和存储数据等。
因此，需要有高效的通信机制和协议来支持节点之间的通信。
同时，由于边缘计算场景可能存在大量的节点和数据传输，需要考虑网络拥堵和带宽限制问题。
优秀的协同与协作机制应该能够在网络条件不稳定的情况下，保障通信的可靠性和带宽的有效利用。
最后，边缘计算技术的协同与协作机制还需要具备隐私保护和安全性。
边缘计算场景中涉及的数据往往是敏感的，因此在数据传输和处理过程中需要保证数据的隐私性和安全性。
合理的加密算法和访问控制机制可以有效保护用户数据的隐私。
云边协同的概念和原理
云边协同的概念和原理嘿，朋友们！今天咱来唠唠云边协同这个超有意思的概念和原理。
你看啊，云边协同就像是一场精彩的团队合作。
云呢，就好比是一个超级大脑，拥有海量的信息和强大的计算能力。
它就像一个知识渊博的大师，啥都懂，啥都能处理。
而边呢，就是那些在前线冲锋陷阵的小伙伴啦！它们离我们更近，能快速地对身边的情况做出反应。
想象一下，我们的生活中有很多场景就像是云边协同在发挥作用呢！比如说，你在开车的时候，云端可以给你提供实时的路况信息，告诉你哪里堵车啦，哪里有事故啦。
而车本身的那些智能系统，就是边啦，它们能根据云端的信息，马上调整车速或者给你提醒。
这不是很神奇吗？再比如说，家里的那些智能家电。
云端可以帮你远程控制它们，比如你在外面就可以让家里的空调提前打开。
而家里的那些设备自己也能根据实际情况做出一些调整，这就是边的作用呀！云边协同不就是这样嘛，云在后方提供强大的支持和指导，边在前方灵活应变，两者配合得天衣无缝。
这就好比是一场足球比赛，云端是教练，在后方制定战术，而边就是球员们，在场上根据实际情况执行战术。
它的好处可多啦！能让我们的生活变得更加智能、便捷。
有了云边协同，很多事情都变得轻松多了。
而且啊，随着技术的不断发展，云边协同会越来越重要。
它就像是给我们的生活安装了一对翅膀，能带着我们飞得更高、更远。
咱再想想，未来的世界会是什么样呢？可能到处都是智能设备，它们都在云边协同的作用下，为我们提供更好的服务。
我们的生活也会因为云边协同而发生翻天覆地的变化。
所以啊，大家可别小瞧了云边协同这个概念哦！它可是未来科技发展的重要力量呢！让我们一起期待云边协同给我们带来更多的惊喜吧！原创不易，请尊重原创，谢谢!。
云边协同简明课程
云边协同简明课程导读：大数据时代的一个显著特点就是云端与边缘端的协同计算。
通过边缘端与云端的协同计算，能够对众多的用户数据进行归纳以及推理，从而挖掘出更多的有用信息，而这些信息可以帮助决策者进行决策，减少风险。
这些都离不开云计算与边缘计算。
正如前面所述，云计算是一种基于云的计算方式，这里的云指的是通过网络连接的软硬件资源。
依赖互联网，可以将各种共享的软硬件资源分配给多个计算机以及其他终端使用，这使得终端设备可以将耗费计算资源多的应用程序、计算过程放到云上进行，大大增加了终端设备的运行效率。
01云边协同是什么边缘计算是一种分布式运算的架构，不同于云计算，它将之前由中心服务器负责的任务加以分解，并且将这些分解之后的任务片段分发至网络的边缘端，由边缘端去负责运算。
边缘计算降低了相关信息的传输时间，减小了延迟。
云计算虽然可以将大型的计算任务放到云端去进行运算，但是对于需要低延迟的应用来说，则会遇到网络带宽瓶颈等问题。
边缘计算可以将任务放到边缘端来进行，因此边缘计算受到了本地边缘终端计算能力的限制。
为了解决上述云计算与边缘计算的缺点，云边协同应运而生。
云边协同将云计算与边缘计算紧密地结合起来，通过合理地分配云计算与边缘计算的任务，实现了云计算的下沉，将云计算、云分析扩展到边缘端。
随着技术的发展，云边协同一定会在未来的互联网产业之中占有一席之地。
02云边协同下的数据安全场景随着云计算与边缘计算的发展，数据安全问题也成为一个重要的研究课题。
针对数据安全保护，首先需要明确数据安全保护的相关场景。
在云边协同的环境下，主要考虑两种数据安全场景：训练与查询。
在云边协同训练场景下，可以有以下应用实例。
（1）云边协同人脸识别模型训练对于一个机器学习模型来说，训练样本的数量会影响到最终模型的效果。
而在大数据时代下，各种各样的智能设备都可以进行数据样本的采集。
然而如果将采集的设备传输到云端进行模型训练则会面临一些问题：一是带宽与延迟的消耗；二是数据保存在云端则会有严重的隐私泄露隐患。
基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力要求
基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力要求基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力1. 背景•快速发展的云计算和边缘计算技术•边缘节点的管理和协同需求增加2. 相关要求•边缘节点管理能力–灵活的节点配置和管理–实时监控和维护边缘节点状态–弹性伸缩能力，根据负载自动调整节点数量•云边协同协作能力–边缘节点与云端平台之间的数据交互和通信–实时同步和共享任务状态和数据–边缘节点间的资源协同和任务分配3. 举例解释边缘节点管理能力•灵活的节点配置和管理–可通过云端平台对边缘节点进行灵活配置，包括计算资源、存储容量等–可对边缘节点进行实时的监控和管理，包括节点状态、运行情况等，以便及时发现和解决问题•实时监控和维护边缘节点状态–通过云端平台可以实时监控和维护边缘节点的运行状态、网络连接状态等–可对节点进行远程维护、升级和故障排除，提高运维效率和节点可靠性•弹性伸缩能力，根据负载自动调整节点数量–根据边缘节点的负载情况，云端平台可以自动调整节点数量，实现弹性伸缩–当负载较高时，自动增加节点数量以提供更好的性能；当负载较低时，自动减少节点数量以节省资源云边协同协作能力•边缘节点与云端平台之间的数据交互和通信–边缘节点通过与云端平台的通信，可以上传和下载数据，实现数据共享和交换–云端平台可以向边缘节点发送任务和指令，边缘节点可及时响应并执行•实时同步和共享任务状态和数据–边缘节点在执行任务过程中，可以与云端平台实时同步任务状态和数据–可以及时将任务执行进度、结果等信息反馈给云端平台，实现任务状态的共享和跟踪•边缘节点间的资源协同和任务分配–多个边缘节点之间可以进行资源协同和任务分配，共同完成复杂的计算任务–云端平台可以根据任务需求和边缘节点的资源情况，进行任务分配和调度，以提高任务处理效率和质量以上是基于云边协同的边缘节点管理解决方案能力的相关要求和举例解释，通过灵活的节点管理和云边协同协作能力，可以提高边缘计算系统的性能、可靠性和效率。
一种边云协同开发框架技术
一种边云协同开发框架技术
李浩;郑悦
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2024(37)3
【摘要】在5G+移动互联网时代,云边协同开发框架的意义在于实现云端和边缘计算资源的协同工作,以提供更灵活、高效和全面的服务。
云边协同架构将云计算和边缘计算紧密结合,通过有效地协同利用云端和边缘资源,形成一个统一的服务体系,实现资源的动态分配和任务的智能调度。
基于中国移动的5G新基建,文章提出了一种基于5G边缘计算技术的云边协同开发框架及实现方法,为移动场景下的边缘计算应用提供切实可行的落地方案。
【总页数】3页(P198-200)
【作者】李浩;郑悦
【作者单位】中移(上海)信息通信科技有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.一个协同开发框架中的用户协同层模型
2.一种基于OpenStack的云应用开发框架
3.一种基于角色的协同软件开发框架
4.一种云边协同的工业应用云化方案
5.一种云边协同的政务云框架设计
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基于云原生技术构建边云协同标准，加速产业升级
公有云/混合云
全域加速 资源抽象
全局资源 调度
全局流量 调度
智能服务 应用服务
数据服务
…
…
云端应用
1 应用协同
6大关键技术：大规模分发、边云应用统一
管理、边缘Serverless技术等
云
边
资
端 统
云
源一 协管
协 同
同
理 边
缘
调
度
计算
存储
…
网络
流量
服 务 协
时延探测 策略定义 资源调度
云
边
缘
边缘
监控 探针
认证 授权
本地 自治
云边 通信
运行时环境管理
资源抽象框架
边缘
监控 探针
认证 授权
本地 自治
云边 通信
运行时环境管理
资源抽象框架
1 全局调度
对于是需要实现广域化、多节点部署的边缘业务，实现基 于策略的全局资源调度，使得应用可以灵活的按照自定义 的策略实现应用实例的多节点部署和动态切换。
基于云原生技术的边云协同技术架构
边云协同2.0白皮书加速边缘计算产业升级
边云协同1.0 2.0：从内涵/场景/案例，到挑战/架构/关键技术
边云协同1.0 （ 2018 ）
内涵：3层6类协同
EC-IaaS：网络/虚拟化安全协同； EC-PaaS：数据/智能/应用管理/
业务管理协同； EC-SaaS：服务协同；
场景：6类场景，14种子场景
1. 物联网 ； 2. 工业 3. 智慧家庭； 4. 广域接入网络； 5. 边缘云 6. MEC
边云协同2.0（ 2020 ）
挑战
分散部署/应用分发/应用管理
应用协同
6大关键技术：亲和性分发、 大规模分发、统一部署等；
边云协同2.0总体架构
服务协同
15大关键技术：边边/边云服 务发现与治理、联邦学习等；
云 智 能 服
同务
下
发
边
应
缘 应
用用
协发
同
现
与 互
弹
边缘
AI模型 IoT
视频转码
…
数据集成
边缘应用 边缘应用
2 服务协同 15大关键技术：边缘服务管理框架、边边
服务治理、增量学习、联邦学习等
3 资源协同 10大关键技术：全局资源调度、全局流量
调度、全域加速等
应用协同：以应用为中心的边云协同，使能应用管理
云原生的边缘部署模式将占主导
20%
2021年轻量级K8s在边缘部署占比。云原生技术部 署在边缘将有效屏蔽底层差异，解决生态碎片化问
题
Source: Forrester 2021 年边缘计算五大预测
边云协同的基础设施将成为主流
Cloud
Cloud
DC
Edge
2020
DC Edge
2024
Source: “Infrastructure Technology For 2020“, Forrester report.
4 边缘Serverless技术
serverless技术提供标准化的应用开发流程，为 边缘应用的开发人员节约了大量的时间和精力
服务协同：云端服务智能化接入到边缘
1 2个服务接入框架
• Operator-Framework框架：支持统一容 器跨云容灾备份管理机制，提供数据的备 份、恢复、迁移能力
• Open Service Broker API：管理服务的生 命周期，平台与服务代理者交互以提供、 访问和管理他们的服务。
基于智能视觉的明厨亮灶边云协同方案
边云协同使能明厨亮灶项目，为食品安全监管提供如下核心业务价值： 1. 后厨视频统一管控，设备部署方便，对基础设施依赖很小； 2. 后厨视频智能识别，能够提供高可靠、低延时的AI识别性能保障； 3. 线上远程视频监管，AI模型灵活配置，适应客户不同的定制化要求； 4.比起需要大带宽和大量运算资源的云计算方案，边缘计算方案成本更低， 可行性更高；
资源协同
10大关键技术：全域调度、 全域加速等；
参与单位：信通院、中国联通、青岛海尔、腾讯云、华为、佳讯飞鸿、金山云、特斯联、新松机器人等15家伙伴
边缘计算产业发展面临的挑战
生态碎片化
芯片、板卡、整机、操作系统以及应用等 生态系统各层次分化严重，阻碍产业规模发展
应用
智慧城市
工业制造
智慧交通
智慧能源
2 全域加速
实现从中心云到边缘、边缘到边缘之间的互联互通、高效 的消息路由，进一步还可以构建全局的Overlay网络实现各 节点的优化寻址和动态加速，为基于服务质量和确定性时 延的策略调度打下坚实基础。
3 资源抽象框架
通过插件框架的形式，对边缘硬件的计算、存储、网络等资 源进行模型抽象，使得不同的硬件厂家可以为自己的产品提 供插件化的定义和描述
5G+ 云 +A I 打 造 钢 铁 智 慧 工 厂 ， 实现人效安全双提升
无人吊运
生产效率 xxx
x天*x小时*x班次 x*x小 时
机械臂远程加渣
高清监控实时预警
0 人员损伤
机械臂远程作业，避免高温高危作业环境 高清视频监控，实时预警安全风险
端（钢厂产线）
模型推送、应用管理、边缘设备管理
5G基站
操作 系统
整机 板卡 芯片
智能升级新需求
传统方案无法满足大数据分析、快速获取AI 能力以及应用弹性等智能升级诉求
1
a
b
智慧城市
c
1 数据流动 2 服务交互 3 应用管理
工业制造
d
数据存档& 分析
智慧交通 智慧能源
AI训应用弹性、应用协同
3
边缘
云端
基于云原生技术的边云协同带来产业发展新机遇
1 应用大规模分发技术
以采用镜像分级缓存、边缘镜像站点加速、 P2P分发等方法来提高应用大规模分发性能
2 跨边云统一部署技术
需要提供应用跨边云统一部署能力，以实现 用户应用的边云协同，并且能够向应用开发 者屏蔽这种因部署位置的差异性
3 应用离线自治技术
通过维护边缘节点监控关系列表、调度优先 级列表及边缘信息同步机制，保障业务连续
高危行为检测
U
表面缺陷检测
P
F
废钢分级
MEP
MEC IaaS
MEC Hardware
边（MEC）
数据回传
边云协同 AI训练平台
AI算力
云
模型训 练
AI边云协同使能高速智慧化升级
减少交通拥塞、交通事故，提高出行质量 减少环境污染、减少能源消耗，保护自然环境 提高出行质增强智慧调度、自动驾驶，解放生产力
2 3类服务协同
• 数据服务：轻量级时序数据库、缓存技术，满 足边缘数据存储/处理诉求
• 智能服务：增量学习、联邦学习、协同推理 • 应用服务：边缘应用开发平台以及应用集成
资源协同：全局资源云边协同
云端
全域加速
全局调度
中
QoS预测 路由策略 动态选路
QoS分析 目标求解 流量调度
心
时延探测 拓扑管理 故障切换