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岳华花艺:中国工程院院士吴何权,十题边缘计发表于: 2019-03-24 10:36

传播世界网络新闻 ( CWW )随着5G和物联网的发展,边缘计算已经成为通信技术的另一个制高点。。 目前,边缘计算技术的研究已经取得了一系列成果,其应用也逐渐得到推广此外,吴何权还表示,MEC的想法还有很多 然而,在今天举行的2018年边缘计算技术峰会上,中国工程院院士、中国互联网学会主席吴何权提出了十个关于边缘计算的问题。

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首先,5G边缘计算下沉的位置?

边缘计算可以在cu中完成,也可以在DU中完成。与云计算和雾计算相比,移动边缘计算汇越低,越靠近源,延迟性能越好,但数量越少,成本可能越不经济,因此移动边缘计算汇是合理的?

第二个问题是计算能力是设置在一个级别还是多个级别。?

在采用移动边缘计算的前提下,云计算应该同时建立吗?云计算和MEC之间需要雾计算吗? 云计算节点连接的移动边缘计算(或雾计算)节点的合理数量?

第三,如何在边缘计算和云计算之间优化配置计算能力?

在5G网络中,后台有云计算,基站有边缘计算。两者都在计算。这两种能力是如何分配的,固定分配还是动态调整? 两者之间应该交换什么,从基站的边缘计算到过滤数据到数据中心应该报告什么,云计算节点需要向边缘计算发布一些决策指令。两者之间的沟通还有哪些其他任务?

第四个问题是边缘计算机是相互通信还是直接通过云计算节点通信。?

例如,在无人驾驶场景中,在道路网络中,汽车可以具有不止一个边缘计算节点,它可以同时连接到两个边缘计算节点,或者不同的汽车可以连接到不同的计算节点。然而,他们可能需要相互交流。你想让边缘计算直接相互作用,还是想通过云计算的顶层相互作用?

问题5 :边缘计算是否需要IaaS、PaaS、SaaS和其他服务功能?

云计算包括PaaS层、Iaas层和SaaS层。 手机的人脸识别功能,但是人脸有时会被欺骗,受到光照表情和化妆的影响,并且有预先存储的照片来代替人脸,这是智能手机无法识别的。我们必须依靠云。一般来说,边缘计算基于数据建模,并根据大数据训练调整模式。智能终端是计算。如果通过边缘计算增强人脸识别能力,边缘计算至少具有PaaS的功能,并且可能具有一些视频转码功能,即SaaS,并且可能需要IaaS的功能。

问题6边缘计算是否需要同时具备访问、转发和云控制功能?

这三项功能都是必需的。需要访问云。您是否希望转发云,因为有一些共享的内容存储和分发以及一些代码转换功能? 你想控制云吗? 如果边缘计算放在CU中,它需要集中管理大量DU,以及它是否也应该有能力控制云? 我没有想过这三种功能是否都可用。

问题7 :边缘计算应该和网络切片结合吗

网络切片是5G最基本的特征。不同的边缘计算对应于不同的应用。有相应的移动大数据,有相应的大连接,有关于社会和互联网的数据。也就是说,在这种情况下,边缘计算是根据服务来配置的。将来会是这样吗?

问题8 :位于C-RAN的MEC是否需要按服务分配?

问题9 :边缘计算是独立设置的还是与其他功能集成的?

例如,基站的边缘计算首先收集并加密收集的大数据,然后对收集的大数据进行消化。消化后,回到网络的数据链路应该减少,以减少缓冲区的压力,这意味着它可能需要缓冲数据以进行过滤和处理。因此,在这个意义上,边缘计算将与缓冲区数据收集、数据分析、过滤和计算能力相结合。边缘计算决不是一个s。然而,边缘计算能够集成和定位APP。边缘计算是否需要为不同的应用集成不同的功能。问题10 :边缘计算需要软件定义吗?

MEC可以实现以NFV为模型的软件定义,允许制造商、服务提供商和第三方跨多供应商MEC平台有效无缝地集成应用程序?

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MEC功能可以由APP生成。MEC的功能会打开吗。如果它是开放的,必须有访问权限管理? 。。

例如,MEC的引入将减少云计算对数据分析的压力,但数据过滤的准确性需要得到保证。智能终端的多功能服务触发终端与回程网络和核心网络中的数百个服务器、路由器、交换机、网关和回程链路之间的各种数据交互。例如,用户的HTTP请求可能只有1kB,而内部数据流可能会增加930倍。MEC的引入将增加传输延迟,还可能包括缓存功能。 URLLC还能使用MEC吗。MEC是通过控制还是通过管理来管理? ;MEC的安全保护能力不会比集中式云计算更强,分布式MEC可能成为DDoS攻击的目标? 。。

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