边缘计算参考架构白皮书
《云计算发展白皮书（2020年）》
《云计算发展⽩⽪书（2020年）》近⽇，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）在“2020可信云⼤会”上发布《云计算发展⽩⽪书（2020年）》，⽩⽪书指出：未来，云计算仍将迎来下⼀个黄⾦⼗年，进⼊普惠发展期。
⼀是随着新基建的推进，云计算将加快应⽤落地进程，在互联⽹、政务、⾦融、交通、物流、教育等不同领域实现快速发展。
⼆是全球数字经济背景下，云计算成为企业数字化转型的必然选择，企业上云进程将进⼀步加速。
三是新冠肺炎疫情的出现，加速了远程办公、在线教育等 SaaS 服务落地，推动云计算产业快速发展。
”分布式云成云计算新形态，助⼒⾏业转型升级01云计算从中⼼向边缘延伸1.边缘产业逐步兴起边缘计算的兴起，使得如何为边缘侧赋能成为业界关注的热点。
边缘的具体形态分为边缘云和边缘终端。
边缘云是云计算向⽹络边缘侧进⾏拓展⽽产⽣的新形态，是未来产业关注重点，是连接云和边缘终端的重要桥梁。
边缘终端位于边缘云与数据源头路径之间，靠近⽤户或数据源头的任意具备⼀定硬件配置的设备，包括边缘⽹关、边缘服务器、智能盒⼦等终端设备。
围绕边缘云与边缘终端，在 CDN、视频渲染、游戏、⼯业制造、⾃动驾驶、农业、智慧园区、交通管理、安防监控等应⽤场景下，相关产业已初现端倪，蓄势待发。
2.边缘侧需求催⽣分布式云新形态为了满⾜视频直播、AR/VR、⼯业互联⽹等场景下，更⼴连接、更低时延、更好控制等需求，云计算在向⼀种更加全局化的分布式组合模式进阶。
分布式云或分布式云计算，是云计算从单⼀数据中⼼部署向不同物理位置多数据中⼼部署、从中⼼化架构向分布式架构扩展的新模式。
分布式云是未来计算形态的发展趋势，是整个计算产业未来决胜的关键⽅向之⼀，对于物联⽹、5G 等技术的⼴泛应⽤起到重要⽀撑作⽤。
包括电信运营商、互联⽹云服务商等在内的各类型⼚家纷纷进⾏相关尝试，利⽤⾃⾝优势资源，将云计算服务逐步向⽹络边缘侧进⾏分布式部署。
分布式云架构图分布式云⼀般根据部署位置的不同、基础设施规模的⼤⼩、服务能⼒的强弱等要素，分为三个业务形态：中⼼云、区域云和边缘云。
电力行业边缘计算白皮书
电力行业边缘计算白皮书随着电力行业的快速发展和数字化转型，边缘计算技术逐渐成为电力行业的热门话题。
本白皮书旨在探讨电力行业边缘计算的概念、应用场景和发展趋势，为电力企业和从业者提供参考和指导。
一、电力行业边缘计算概述边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算和存储资源放置在距离数据源更近的位置，以提高数据处理的效率和实时性。
在电力行业中，边缘计算可以应用于智能电网、电力设备监控、能源管理等领域，为电力企业提供更快速、更精准、更可靠的数据支持。
二、电力行业边缘计算应用场景1.智能电网智能电网是未来电力行业的发展趋势，边缘计算技术可以为智能电网提供更加优化、高效的能源管理和调度，同时保证电网安全稳定运行。
2.电力设备监控边缘计算技术可以实时监测电力设备的运行状态和性能参数，及时发现故障和异常情况，减少停机时间和维修成本。
3.能源管理边缘计算技术可以实现对电力消费的实时监测和管理，提高能源利用效率、减少浪费，为企业节约能源成本。
三、电力行业边缘计算发展趋势1.智能化程度不断提高未来电力行业将更加智能化，边缘计算技术将在能源管理、设备监测等方面发挥更加重要的作用。
2.边缘计算技术不断创新边缘计算技术将不断创新，应用场景将越来越广泛，技术水平也将不断提高，为电力行业的数字化转型提供更强有力的支持。
3.合作共赢格局呈现电力企业和边缘计算企业之间将加强合作，实现互惠互利、共同发展，推动电力行业边缘计算技术的应用和创新。
结语电力行业边缘计算是未来电力行业数字化转型的重要组成部分，具有广阔的应用前景和重要的战略意义。
电力企业应积极探索边缘计算技术在电力行业的应用，推动电力行业的数字化转型和升级。
边缘计算研究报告
華辰資本CELESTIAL CAPITAL专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。
2018年，在中国经济周期、产业周期、资本周期与政治周期四重叠加的特殊时期，本着“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”的愿景，华辰资本（“华辰”）应运而生，致力成为中国最专业的创新型投资机构。
华辰资本总部位于中国最具发展活力与科技创新的深圳，专注于包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等新一代信息技术领域，通过扎实的体系化产业研究与理解能力，以产业研究、投资银行、战略咨询、产业基金等模式，为新一代信息技术企业提供企业融资、战略视野、市场协同，价值管理、供应链管理、资源整合等产业赋能。
新一代信息技术产业研究产业上游半导体器件1.半导体2.射频3.传感器通信器件4.无线模块5.光纤光缆6.光模块7.基站天线产业中游通信网络8.核心网网规网优及解决方案9.SDN/NFV解决方案10.网规网优产业下游通信应用11.5G通信12.卫星通信13.运营商14.室内分布技术应用15.云计算16.大数据17.人工智能18.边缘计算19.区块链20.AR/VR21.网络安全行业应用22.物联网23.智慧城市24.工业互联网25.车联网26.自动驾驶27.智能终端目录一、产业分析 (04)◼基本概况◼参考架构◼主要特点◼关键技术◼云计算VS. 边缘计算◼发展历程◼产业构成◼应用场景◼演进趋势二、市场分析 (16)◼市场规模◼竞争格局三、企业分析 (20)◼亚马逊AWS Greengrass◼华为OceanConnect◼网宿科技一、产业分析图1 边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁资料来源：ECC 、AII 、Open Automation Software、华辰资本整理基本概况1.定义：边缘计算（Edge Computing）是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台。
边缘计算视觉基础设施白皮书(2022年)
边缘计算视觉基础设施白皮书2022年4月编写单位中国移动通信有限公司研究院华为技术有限公司凌云光技术股份有限公司中国信息通信研究院腾讯云计算(北京)有限责任公司浪潮通信技术有限公司中国电信上海研究院上海极清慧视科技有限公司南京大学软通智慧科技有限公司前言随着5G、大数据及产业互联网的发展，以边缘计算为代表的算力下沉成为新的发展趋势；未来越来越多的智能场景将发生在边缘端，而智能视觉作为边缘智能的重要场景之一，是边缘计算发展的重要使能器，两者的结合将更好地满足行业智能化发展的需求。
本白皮书聚焦于工业、安防、体验交互三大领域，从应用场景及业务需求、发展趋势和面临的挑战出发，提出未来构建边缘计算视觉基础设施的技术框架，并结合标准研究、产业实践进行论证。
参与本白皮书撰写的主要专家包括：中国移动通信有限公司研究院：喻炜、郭漫雪、王萍、苗丹、杨晓伟华为技术有限公司：黄还青、张亚兰凌云光技术股份有限公司：张见、熊伟、颜冬青中国信息通信研究院：王哲腾讯云计算(北京)有限责任公司：刘海涛浪潮通信技术有限公司：冯景、王晔彤中国电信上海研究院：史敏锐上海极清慧视科技有限公司：赵伟时南京大学：马展软通智慧科技有限公司、闫江目录1.边缘计算及视觉产业发展背景31.1边缘计算产业发展情况31.2视觉产业发展情况51.2.1工业领域机器视觉发展概况51.2.2安防监控领域视觉发展概况71.2.3体验交互领域视觉发展概况81.2.4其他领域视觉发展概况101.3边缘视觉产业发展现状112.边缘视觉典型应用场景及需求14 2.1概述142.2工业领域机器视觉应用场景及需求142.2.1工业领域边缘视觉发展概述142.2.2工业领域典型应用场景152.2.3工业领域的未来挑战202.3安防监控领域视觉典型应用场景及需求212.3.1安防监控领域边缘视觉发展概述212.3.2安防监控领域典型应用场景222.3.3安防监控领域的未来挑战292.4体验交互领域视觉典型应用场景及需求312.4.1体验交互领域边缘视觉发展概述312.4.2体验交互领域典型应用场景332.4.3体验交互领域的未来挑战363.边缘视觉基础设施技术总体架构37 3.1边缘视觉标准进展情况373.2边缘视觉基础设施技术架构384.边缘视觉技术的应用实践404.1工业高可靠性视觉质检404.1.1案例背景与需求404.1.2实施方案404.1.3实施效果414.2无人机8K+AI的精细化巡检424.2.1案例背景与需求424.2.2实施方案424.2.3实施效果434.3电力远程视频自动巡检434.3.1案例背景与需求434.3.2实施方案444.3.3实施效果454.4VR全景视角超高清采编播464.4.1实施背景与需求464.4.2实施方案464.4.3实施效果475.边缘视觉技术及应用发展展望495.1问题与挑战495.1.1边、端侧系统定制化严重495.1.2边侧系统封闭形成数据孤岛495.1.3数据安全防护面临挑战49 5.2发展倡议50缩略语列表52参考文献531.边缘计算及视觉产业发展背景1.1边缘计算产业发展情况2015年8月，ETSI第一次提出了MEC的验证框架（Proof of Concept Framework），经过多年的演进，相关标准体系也逐渐清晰。
中国移动边缘计算技术白皮书
中国移动边缘计算技术白皮书摘要：边缘计算技术是一种新兴的计算模式，将数据处理和分析功能从云端转移到离用户更近的边缘设备上，可以提供更高效的计算和响应能力，适用于各种应用场景。
本文对中国移动边缘计算技术进行了深入分析和探讨，包括边缘计算的定义、架构、关键技术、应用案例等方面。
通过详细介绍和分析，展现了中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果。
第一部分：引言1.1背景介绍1.2边缘计算的定义1.3白皮书的目标和意义第二部分：边缘计算架构2.1传统的云计算架构2.2边缘计算的基本架构2.3边缘计算与云计算的关系第三部分：边缘计算关键技术3.1边缘设备3.1.1边缘设备概述3.1.2边缘设备的性能要求3.2网络通信3.2.1边缘计算的网络需求3.2.25G和边缘计算的结合3.3数据处理与分析3.3.1边缘计算的数据处理需求3.3.2数据处理与分析的关键技术3.4安全性与隐私保护3.4.1边缘计算的安全性需求3.4.2边缘计算的隐私保护技术第四部分：边缘计算应用案例4.1工业生产4.2智能交通4.3智能家居4.4医疗健康4.5金融服务4.6其他领域的应用案例第五部分：边缘计算的发展前景与挑战5.1边缘计算的发展前景5.2边缘计算面临的挑战5.3中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果结论：本文对中国移动边缘计算技术进行了系统性的分析和介绍，展现了边缘计算技术在各应用场景中的优势和潜力。
中国移动在边缘计算领域的研究和创新成果，为推动边缘计算技术的发展和应用提供了有力支持。
[1] 中国移动边缘计算白皮书，xxx年。
[2] xxx，xxx。
《边缘计算与云计算的关系研究》。
xxx年。
[3] xxx，xxx。
《边缘计算安全性与隐私保护技术综述》。
xxx年。
注：以上内容仅为模拟生成，不代表白皮书实际内容和长度。
实际白皮书应根据实际情况编写和调整。
2023-边缘计算安全白皮书-1
边缘计算安全白皮书随着互联网技术的不断发展，边缘计算已成为当前网络领域的热点话题。
而边缘计算安全问题也引起了人们的广泛关注。
为此，一份名为“边缘计算安全白皮书”的报告应运而生，旨在解决边缘计算安全问题。
以下是边缘计算安全白皮书的主要内容及其分析。
一、引言边缘计算是一种新兴的计算架构，它利用网络中分布式的边缘设备处理和存储数据，从而减轻网络通信的压力。
但是，一方面边缘设备的数量巨大，另一方面边缘设备的安全性不能与传统计算机相比，这给边缘计算安全带来了巨大的挑战。
二、边缘计算的安全问题1、边缘设备的安全问题边缘设备的安全问题主要表现在设备硬件、软件、通信和操作方面。
其中，硬件和软件本身的缺陷、操作系统的脆弱性、数据传输中数据的被篡改和丢失等是边缘设备的安全隐患。
2、边缘计算的数据安全问题边缘计算中大量的数据流转导致了数据的安全问题。
这其中包括数据泄漏、数据篡改、数据丢失等问题。
这些问题可能由于恶意软件、黑客攻击、系统漏洞等因素导致。
三、边缘计算安全的解决方案1、加密与解密技术为了避免边缘设备的数据泄露问题，可以使用加密与解密技术,确保边缘设备传递的数据在传输过程中仅有目标设备能够解密和访问。
2、使用安全协议为了保证通信的安全，可以使用安全协议。
如TLS协议,确保数据传输过程的安全。
3、设备管理和认证在设备管理和认证方面,可以采用设备加密和认证技术来确保对设备进行授权操作。
四、结论边缘计算正成为新的发展趋势，但也面临着严峻的安全挑战。
本文详细分析了边缘计算安全问题，并提出了多种解决方案。
作为未来网络的重要组成部分，边缘计算还有很多问题值得探讨和研究，只有加强研究，才能更好地解决边缘计算的安全问题，为其发展提供更有力的保障。
工业互联网边缘计算节点架构白皮书
工业互联网边缘计算节点架构白皮书技术创新，变革未来工业互联网边缘计算节点白皮书参与单位主要内容和定位价值本白皮书是第一本专门介绍用于工业场景的工业互联网边缘计算节点（即：工业边缘节点）的综述性文档，主要内容包括：•历史机遇：“新基建”和”工业互联网+“对边缘计算产业的影响，以及中国标准订立进展•挑战需求：边云协同背景下，工业边缘节点面临的挑战和需求（软硬件两方面）•探索尝试：工业边缘节点已有参考架构，产品现状和应用实践的尝试本白皮书可供对工业互联网感兴趣的终端工厂用户和普通读者快速了解工业边缘节点的概念和作用，把握未来智慧工业的发展趋势和方向；也可供工业互联网的系统集成商和软硬件产品提供商详细了解工业边缘节点的标准化进展、可用软硬件架构和典型产品现状，亦可根据实践案例，开发基于工业边缘节点的新产品和方案。
工业互联网介绍工业边缘节点概述工业边缘节点参考架构工业边缘节点应用实践目录市场趋势及相关政策市场趋势（2018-2020）•工业互联网经济增加值：1.42万亿元，2.13万亿元和3.1万亿元；•同比增长分别为：55.7%，47.3%，47.9%；•占GDP比重：1.5%，2.2%和2.9%；•对GDP增长贡献率：6.7%，9.9%和11%。
•全社会新增就业岗位：135万个，206万个和255万个中国信息通信研究院：2017-2020年我国工业互联网产业经济总体情况相关政策（2020）•十四五规划以及2035远景目标•政府工作报告•中央政治局会议纪要2020年工业互联网政策梳理融合发展及行业标准融合发展•“新基建”七大领域•工业互联网+概念•工业互联网+大数据/5G/人工智能行业标准•CCSA 下设工业互联网特设组ST8•工业互联网边缘计算总体架构与要求•边缘云、边缘网关、边缘控制器的层级化部署架构•“边缘计算标准件计划”中央电视台：“新基建”七大领域定义工业互联网特设组ST8在研标准一览挑战痛点行业共通•跨设备互联互通•跨软件格式互联互通•跨平台数据互联互通•数字化模型搭建迭代•整体安全性和可靠性角色差异•软硬件产品提供商：兼容成本vs.用户体验•系统集成商：标准化利用vs.定制化开发•工厂用户：已有产线利用率vs.柔性生产需求工业互联网介绍工业边缘节点概述工业边缘节点参考架构工业边缘节点应用实践目录作用及价值作用•提供互联互通机制•解决现场连接性问题•支持人工智能部署•支持实时控制部署价值•更快的响应速度•更低的网络使用率•更安全的数据保护•更高的可靠性工业互联网“端-边-网-云”简化模型工业级环境●产品外壳处做增强式设计●抗冲击、抗粉尘、防水防泼溅等。
《迈向5G-C-RAN：需求、架构与挑战》白皮书
迈向5G C-RAN：需求、架构与挑战Toward 5G C-RAN: Requirements, Architecture and Challenges目录前言 (1)1需求 (2)1.1灵活的无线资源管理需求 (2)1.2空口协调和站点协作需求 (2)1.3功能灵活部署及边缘计算的需求 (2)1.4增强网络自动化管理的需求 (3)25G C-RAN的概念 (4)2.1C-RAN的基本概念 (4)2.2C-RAN产业推进目标 (7)3关键技术的考虑 (9)3.1无线可编排技术 (9)3.2无线协议栈功能 (10)3.3虚拟层能力提升 (11)3.4设备形态的思考 (12)4总结 (14)缩略语 (15)参考文献 (17)致谢 (18)前言自从2009年，中国移动首次提出C-RAN概念，已有7年。
期间中国移动一直保持着每隔几年发布一个版本的C-RAN白皮书，向业界通报C-RAN进展并呼吁业界共同参与C-RAN的研发。
这期间，中国移动始终坚定不移地在推进C-RAN集中化部署和协作化技术在现网中的应用，并研究无线云网络，为最终实现无线通信网的“Open & Soft”的目标而奋斗。
自从中国移动的网络进入4G时代，前传网络对传输资源消耗过高而相对应传输资源有限的网络现实，使得C-RAN在中国移动网络的应用受到了一定限制，其发展也相对迟缓。
而从2014年起，通过引入无源波分设备WDM（Wavelength-division Multiplexing）和CPRI（Common Public Radio Interface，通用公共无线电接口）压缩技术，一定程度上解决了前传网络的光纤资源消耗过多的问题。
继而，在2015年至2016年年中，中国移动在一年的时间内发起了多省的C-RAN规模部署的验证工作。
通过福建、江苏、安徽三省的规模部署和长期运维验证，不仅证明了C-RAN组网方式在综合成本、无线协作化抗干扰、降低能耗等方面优势明显，也证明了C-RAN采用无源WDM（彩光）传输方案的10站以下的小规模集中，降低了对机房的配电、空间、可靠性等要求，通过长期运维，在运维难度、故障率等都未明显上升。
边缘云计算技术及标准化白皮书
边缘云计算技术及标准化白皮书一、引言在当今数字化的时代，云计算技术已经成为推动各行各业创新和发展的重要力量。
然而，随着物联网、5G 等技术的快速发展，对云计算的响应速度、数据处理能力以及网络带宽等方面提出了更高的要求。
边缘云计算技术应运而生，它作为云计算的延伸和补充，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
二、边缘云计算技术概述（一）什么是边缘云计算边缘云计算是指将云计算的能力下沉到网络边缘，在靠近数据源的地方提供计算、存储和网络服务。
这样可以减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率，更好地满足实时性要求较高的应用场景。
（二）边缘云计算的特点1、低延迟：数据在边缘端进行处理，大大减少了数据传输到云端再返回的时间，能够实现毫秒级的响应。
2、高带宽效率：只将关键数据上传到云端，降低了网络带宽的压力。
3、本地数据处理：对本地产生的数据进行实时分析和处理，保障数据的安全性和隐私性。
（三）边缘云计算的架构边缘云计算通常包括边缘节点、边缘网关、边缘服务器等组成部分，通过与云端的协同工作，实现资源的优化配置和高效利用。
三、边缘云计算的应用场景（一）智能制造在工业生产中，边缘云计算可以实时监测设备的运行状态，进行故障预测和诊断，提高生产效率和产品质量。
（二）智能交通用于交通信号灯的智能控制、车辆的自动驾驶以及实时交通信息的处理，提升交通的安全性和流畅性。
（三）智能医疗在医疗设备上实现数据的实时处理和分析，为远程医疗诊断提供支持。
（四）智能家居实现家庭设备的智能控制和数据处理，提升家居的舒适度和便利性。
四、边缘云计算技术面临的挑战（一）资源管理边缘节点的资源有限，如何有效地进行资源分配和管理是一个难题。
（二）数据安全与隐私保护由于数据在边缘端处理，需要加强数据的加密和访问控制，保护用户的隐私。
（三）网络连接的稳定性边缘设备所处的网络环境复杂，网络连接的稳定性对边缘云计算的性能有很大影响。
（四）标准化问题不同厂商的边缘云计算产品和解决方案存在差异，缺乏统一的标准，导致互操作性和兼容性问题。
2022年智慧公路技术白皮书
智慧公路作为新一代信息技术与公路道路运输深度融合的重要载体，已成为智能交通领域的新型数字基础设施，在提升运输效能、培育新兴产业等方面战略作用明显，世界各国争相进行技术研发与应用。
2016年12月，欧盟发布了《欧洲C-ITS战略》，其目标是促进整个欧洲范围内投资和监管框架的融合，开展C-ITS的大规模商业化部署，以提升道路安全、交通效率和驾驶舒适度。欧盟运输总司出台DelegatedAct法案征求意见稿，意图在欧洲推进合作式智能交通运输系统的部署，其重要的特点是通过新一代通信将各种交通要素和终端连接,在共同的目标下协作解决交通的各种问题并实现集成服务。欧盟制定了《可持续及智能交通战略》,以数字技术作为引导,把减碳、减排作为考核目标,把新能源汽车的发展与能源转换效率结合在一起。欧洲Easyway项目，
世界范围内对于智慧公路内涵尚未形成共识。不同国家与组织对于智慧公路概念认知的核心集中在利用前沿技术与设备和公路需求进行适配，对公路信息进行感知、分析，实现动态管理与高水平服务方面。整体来讲，智慧公路可以包含三层内涵，即空间连通、信息互通、要素融通。
安全高效的空间连通融合协同的要素融通
空间连通是智慧公路的本质需求。针对单一公路，智慧公路的目标不仅包括人和物位置的移动，更是对安全、快速、绿色移动提供了可能， 这是智慧公路的显著特征，具体表现为平均行驶速度的提升、交通安全水平的提升以及平均能耗的降低。针对区域路网，由于不同等级公路在管理体制、发展理念、技术标准等方面均存在差异，通过对公路系统的智慧化，可以拉通全面各级公路间的引导和调度，优化路网运行结构，提升公路可达性和高效性， 实现空间连通功能的安全高效提升。
4.2参考架构：云、网、边、端全面协同的智能化体系14
4.3实施路径17
机器人4.0白皮：云-边-端融合的机器人系统和架构
浪潮英信服务器 NE3120M5 技术白皮书说明书
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中国移动边缘计算术白皮书
6.1. 中国移动边缘计算开放实验室的成立 _____________________________________________ 20 6.2. 实验室产品体系 _______________________________________________________________ 20 6.3. 实验室资源与能力 _____________________________________________________________ 20 6.4. 应用与试验床 _________________________________________________________________ 20
2. 中国移动对边缘计算的思考 ____________________________________________________3
2.1. 边缘计算的部署位置 ____________________________________________________________ 3 2.2. 面向全连接的算力平面 __________________________________________________________ 3 2.3. 边缘计算技术体系视图 __________________________________________________________ 4 2.4. 安全是边缘计算的关键要素 ______________________________________________________ 4
3. 边缘计算 PaaS 技术 ___________________________________________________________6
边缘计算技术白皮书
边缘计算技术白皮书1 边缘计算新基础设施1.1 边缘新算力部署在边缘环境的服务器形态百花齐放，目前部署在边缘环境的服务器形态主要包括塔式、机架式、刀片式、HCI 和开放式计算服务器等，部署在边缘环境的服务器形态发展趋势如图 1-1 所示。
1.1.2 边缘一体机边缘一体机是集成边缘服务器节点、交换机、存储、PDU、配电、机架空调等多种设备的整机柜产品，以整机柜形式为最小产品颗粒度，在工厂集成业务所需机柜内设备，并预装客户应用软件，可实现 IT设备快速边缘部署及业务快速上线，并能在无机房场景部署边缘应用。
边缘一体机主要组成部分包括服务器、交换机、配电箱、PDU、UPS、电池包、机架式空调、应急风扇、监控显示屏、监控主机、动环侦测网关、烟感侦测器、温湿度侦测器、水浸侦测器、照明、前后门开关侦测器等。
1.1.3 边缘网关边缘网关又称便携式服务器，是部署在行业近场端的接入设备，主要提供数据采集、数据处理、网络交互和协议转换等功能，具有体型小巧、灵活性高、环境适应性强的特点，搭载轻量级技术支持，为边端提供算力，实现敏捷、智能和可靠的万物互联。
1.1.4 模块化边缘服务器模块化边缘服务器架构设计核心是解耦服务器各个功能模块，通过模块化的设计和模块复用，以期降低成本、缩短开发周期等。
1.1.5 浸没式液冷边缘服务器系统浸没式液冷边缘服务器系统是将边缘服务器放置在密闭的腔体再利用浸没冷却的方式将热导到腔体表面的鳍片进行整机散热，可大幅缩小部署空间并提升能源效率，系统具备 IP65 防尘防水能力、更强的恒温控制能力、更低的维护需求，此外采用环保介电液体还可减少环境污染。
5G 带动智慧城市、自动驾驶和智能制造等行业发展，边缘服务器的应用场景变得更加多元与苛刻，浸没式液冷边缘服务器系统需具有更强的场景适应力。
为满足自动驾驶、GPS 和 WiFi 等不同类型技术应用的需求以及边缘 AI 推理应用对异构计算的需求，边缘服务器须满足多元化的性能需求。
离散制造业边缘计算解决方案白皮书
二、离散制造业边缘计算实施架构及技术体系 ......................... 11 （一）离散制造业边缘计算实施架构................................. 11 （二）离散制造业边缘计算关键技术 ................................. 12 1. 边缘智能...................................................................12 2. 异构计算...................................................................13 3. 互联互通技术 ........................................................... 14 4. 微服务.......................................................................14 5. 计算迁移...................................................................15
离散制造业边缘计算 解决方案白皮书
云计算白皮书(2021年)
日前，中国信息通信研究院（简称“信通院”）在2021年可信云大会上正式发布《云计算白皮书》，这是信通院第七次发布云计算白皮书。
白皮书基于研究和调查报告，总结过去一年来云计算在市场、技术、架构、安全、管理、软件、赋能等方面的发展特点，并对各发展特点进行详细阐述，最后对云计算未来发展给出展望，旨在帮助从业者更好地了解云计算产业发展动态。
2020年我国经济稳步回升，云计算市场呈爆发式增长，整体规模达到2091亿元，增速56.6%。
云计算发展日益成熟，逐步迈入深水区。
从发展历程上看，云计算走过了2006年到2010年的形成期，2010年到2015年的发展期，2015年到2020的应用期，并已经迈入成熟期。
随着云计算的持续成熟，云计算在产业界的虹吸效应开始显现，并对软件架构、融合新技术、算力服务、管理模式、安全体系、数字化转型等带来深刻变革，具体体现在六个方面。
1云计算对软件工程进行了由内而外、从软件开发形式到企业组织文化的变革。
云计算为软件架构带来了分布式化、解耦合和工程化三个特性，解耦合的组件（微服务、中间件）以分布式的形态提供服务，DevOps解决方案打造工程化的开发流程，对软件工程进行了由内而外、从软件开发形式到企业组织文化的变革。
2云计算倒逼测试革新，打破效能瓶颈，提升软件质量。
业务价值的持续高质量交付成为企业的核心诉求，云计算帮助推进软件测试的执行和革新，打破持续交付的效能瓶颈，有效提升软件质量。
3云原生融合新型信息技术，改变数、智、算的应用方式。
云原生带动技术架构、应用效能、云化效益的全方位提升，传统行业用户逐步对外围系统、次核心系统、核心系统进行不同程度的云原生化改造。
云原生进一步降低技术门槛，深化云数融合、云智融合、高性能计算的发展，推动云数智高质量融合发展。
4云原生生态持续完善，向体系化应用演进。
云原生底层核心技术已完成整合趋于成熟，细分领域的衍生技术呈井喷式爆发，据不完全统计技术生态的热点开源项目已超300个，涵盖技术能力的方方面面。
MEC边缘计算和5G通信应用的探讨
MEC边缘计算和 5G通信应用的探讨[摘要] 本文首先介绍了MEC边缘计算的基本概念和应用位置，然后从MEC 标准的形成和5G的网络架构进行讨论，阐述了MEC和5G的密切关系，说明MEC 和5G的发展和应用是密不可分的。
[关键词] 边缘计算；5G；网络架构1.边缘计算1)边缘计算的基本概念边缘计算MEC（Multi-access Edge Computing）是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
它可以作为联接物理和数字世界的桥梁。
边缘计算具有联接性、约束性、分布性和融合性的基本属性和特点。
边缘计算的概念出现较早，并在传媒领域开创了 CDN 的成功应用，但真正得到产业界的广泛关注还是在物联网、智能化兴起之后，而以实现万物智能互联的5G 更是将MEC 作为其基本能力，和网络切片一起被认为是 5G 两大关键能力，这是几方面因素驱动的。
MEC，3GPP 定义了 C/U 分离的网络架构， UPF 是边缘计算的数据锚点；ETSI 定了 MEC 的商业框架，包含软件架构、应用场景和 API 接口。
UPF 是ETSI 与 3GPP 网络架构融合的关键点。
MEC 具备两大特点：一是支持多种连接方式，强调 MEC 的连接性，二是靠近用户，强调 MEC 的实时性。
边缘计算联盟 ECC和工业互联网产业联盟 AII在发布的边缘计算参考架构白皮书中归纳了 MEC 的 CROSS 功能，即：连接的海量与异构、业务的实时性、数据的优化、应用的智能性和安全与隐私保护。
2)边缘计算的部署位置与传统的云计算相比，边缘计算的部署位置更加靠近用户，据观察，边缘计算的部署与应用场景有着密切相关的联系。
其中的决策因素包括：对网络质量的要求在哪里，以及场景应用要达到怎样的时延等。
结合运营商端到端基础资源建设及业务发展的特征，从物理部署位置来看，中国联通的边缘计算节点大致可以分为网络侧和现场级边缘计算两大类。
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用
移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用【摘要】随着5G和边缘计算技术的兴起和相互融合，移动边缘计算（MEC）逐渐成为一个新的研究热点。
MEC通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。
其技术特征主要包括“邻近性、低时延、高宽带和位置认知”，有广阔的应用前景，例如车联网、视频优化加速、监控视频分析等。
但是，现有的MEC研究没有充分发挥海量移动终端的群体智能，面对大规模复杂任务力不从心。
为此，本文拟探索紧密结合人工智能的移动边缘计算技术。
首先，对相关研究成果进行深入调研和归纳总结，然后，从基本概念、体系架构、关键技术、典型应用和问题挑战等层面对MEC相关机制展开较为系统的研究。
【关键词】移动边缘计算；云计算；智能家居；车联网1引言互联网时代的快速发展，导致网络边缘设备的数量广泛增加，以及数据量的无限制增增长，根据国际权威机构调查显示，2019年，全球数据量已高达41ZB，全球近九成的数据在最近几年产生，预计五年后，全球数据量将增加十倍，达到160ZB。
在此种情况下，以云计算为核心的集中式处理模型显得力所不及。
集中式处理模型是指把所有数据通过互联网或者其他方式传输到云计算中心,利用云计算中心强大的计算功能来集中化地解决数据的计算和存储等问题,这样就使得整个云服务系统能够为世界创造更多的经济效益。
然而,在当今万物互联的情况下,传统的云计算明显地表现出了许多缺陷,比如:①系统的实时性不足,云计算模型把大量的数据直接传输到了云计算的中心,再请求数据处理,增大了整个系统的工作延迟;②网络带宽不够,边缘设备会产生巨量数据,所有的数据都传送到云端后会加剧对网络带宽的干扰以及带来压力;③高耗能，随着用户数量的增大，大量的数据处理以及程序的运行消耗了极多的电能。
除此之外，云计算还存在安全性不足、隐私泄露等问题。
面对云计算的不足，大量的数据处理，需要一个更加可靠的、有竞争力、可扩展的且安全性能高的接入网的加入。
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行业智能1.0是面向市场线索、营销、采购、物流、售后等商业过程，将用户、应用和商业流程的行为和状态数字化，基于多维度数据分析和场景感知，建立行业的信息图谱，为行业用户提供个性化的资源配置和服务。
行业智能1.0的快速发展得到了ICT创新技术的支撑，包括：
•泛在网络联接使能数据的快速流动；
•云计算按需提供低成本的基础设施服务应对业务负载变化；
知识模型输入存在信息不完整、不准确和不充分的挑战；知识模型处理的算法与建模还需持续改进与优化；知识模型输出的应用场景有限需要持续积累。
知识模型化是高效、低成本实现行业智能的关键要素。
•
需要物理世界和数字世界的产业链的协作，需要产品全生命周期的数据集成，需要价值链上的各产业角色建立起协作生态。这种多链条的协作与整合对数据端到端流动和全生命周期管理提出了更高的要求。
智能分布式架构需要把智能分布到如下要素中：
智能资产：通过融合网络、计算、存储等ICT能力，具有自主化和协作化能力。
智能网关：通过网络联接、协议转换等功能联接物理和数字世界，提供轻量化的联接管理、实时数据分析及应用管理功能。
智能系统：基于多个分布式智能网关或服务器的协同构成智能系统，提供弹性扩展的网络、计算、存储能力。
智能服务：基于模型驱动的统一服务框架， 面向系统运维人员、业务决策者、系统集成商、应用开发人员等多种角色，提供开发服务框架和部署运营服务框架。
图4边缘计算开放平台使能行业智能2.0
3）
开发服务框架主要包括方案的开发、集成、验证和发布；部署运营服务框架主要包括方案的业务编排、应用部署和应用市场。开发服务框架和部署运营服务框架需要紧密协同、无缝运作，支持方案快速高效开发、自动部署和集中运营。
•大数据挖掘、分析和管理海量数据，提升企业的商业决策能力；
•算法+数据+算力，释放了行业智能的潜在价值。
2
面向产品规划、设计、制造、运营等生产过程，产品、生产装备、工艺流程等已经逐步数字化和网络化，行业智能2.0已经具备了基础条件。这里所指的产品、装备具有广义的概念，既包括制造业所生产的产品和制造产线等，也包括能源、交通、农业、公共事业等行业提供服务时所依赖的资产，如电表、交通工具、农业机械、环境监测仪器等。
OT与ICT的跨界协作需要建立物理世界和数字世界的联接与融合。
•
目前业界有超过6种以上的工业实时以太网技术，超过40种工业总线，缺少统一的信息与服务定义模型。烟囱化的系统导致数据孤岛，使信息难以有效流动与交互。
信息有效流动与集成是支持数据创新、服务创新的基础，需要建立数据全生命周期管理。
•
知识模型（Knowledge Model）主要解决知识的表示、组织与交互关系，知识的有序化以及知识处理模型，是将知识进行形式化和结构化的抽象。知识模型不是知识，是知识的抽象，以便于计算机理解与处理。
图1行业数字化转型
以大数据、机器学习、深度学习为代表的智能技术已经在语音识别、图像识别、用户画像等方面得到应用，在算法、模型、架构等方面取得了较大的进展。智能技术已经率先在制造、电力、交通、医疗、农业等行业开始应用，对智能技术提出了新的需求与挑战。行业智能时代已经来临。
行业智能分为1.0和2.0两个发展阶段：
存储领域变化：单硬盘容量增长万倍，而成本下降17倍。
正是联接成本的下降、计算力的提升、海量的数据，使得数字孪生可以在行业智能2.0时代发挥重要作用。
2
在网络边缘侧的智能分布式架构与平台上，通过知识模型驱动智能化能力，实现了物自主化和物协作
数据与知识分享塔强协作化
通过学习协作化的数据，塔强自王化
图3智能分布式架构
行业智能2.0需要达成如下目标：
•提升生产与服务过程敏捷性和协运营不确定性
•与行业智能1.0协作，建立生产、销售和服务的端到端行业智能
行业智能2.0时代需要行业发生四个关键转变：
•物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合；
•运营决策从模糊的经验化转变为基于数字化、模型化的科学化；
4）
边缘侧需要支持多种网络接口、协议与拓扑，业务实时处理与确定性时延，数据处理与分析，分布式智能和安全与隐私保护。云端难以满足上述要求，需要边缘计算与云计算在网络、业务、应用和智能方面进行协同。
1.4
2015年边缘计算进入到Gartner的Hype Cycle（技术成熟曲线）。
边缘计算已经掀起产业化的热潮，各类产业组织、商业组织在积极发起和推进边缘计算的研究、标准、产业化活动。具有代表性的活动包括：
边缘计算参考架构白皮书
01 迎接行业智能时代
迎接行业智能时代
1.1
全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。通过对人、物、环境、过程等对象进行数字化产生数据，通过网络化实现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各行业创造经济和社会价值。智能化是以数据的智能分析为基础，从而实现智能决策和智能操作，并通过闭环实现业务流程的持续智能优化。
1.3
面向行业智能2.0的挑战，边缘计算需要提供四个关键能力：
1
通过数字孪生，在数字世界建立起对多样协议、海量设备和跨系统的物理资产的实时映像，了解事物或系统的状态，应对变化，改进操作和增加价值。
在过去十年里，网络、计算和存储领域作为ICT产业的三大支柱，在技术可行性和经济可行性发生了指数性提升。
网络领域变化：带宽提升千倍，而成本下降40倍；计算领域变化：计算芯片的成本下降60倍；
•流程从割裂转变基于数据的全流程协同；
•从企业单边创新转变为基于产业生态的多边开放创新。
1.2
从DIKW模型视角看，行业智能2.0面临了四大挑战：
图2行业智能2.0面临的挑战
•
OT（OperationTechnology）与ICT（InformationandCommunicationTechnology）关注重点不同，OT关注物理和商业约束、人身安全，ICT关注商业约束、信息安全；OT与ICT在行业语言、知识背景、文化背景存在 较大差异，相互理解困难；OT技术体系碎片化、专用化与标准化、开放性的ICT技术体系集成协作存在挑战困难；OT与ICT的融合协作也将带来安全方面的挑战。