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  • 边缘核心交换——应用层CS、P2P、混合模式 C/S(Client/Server,客户端-服务器方式,是我们经常使用的web服务的工作模式): 客户端是向服务器发起资源请求的一方 服务器是向客户端提供所请求的资源的...

    C/S(Client/Server,客户端-服务器方式,是我们经常使用的web服务的工作模式):

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    • 客户端是向服务器发起资源请求的一方

    • 服务器是向客户端提供所请求的资源的一方

    • 客户端和服务器之间能够进行相互通信

    • 客户端与客户端不能直接相互通信

    • 当用户输入网址去浏览器查询网页资源时,两者之间通过http协议来进行交互的方式:

      • http请求应答的交互过程正式开始之前,双方要打招呼建立tcp连接
      • 当客户端向服务器请求一个网页(里面包含文字、图片甚至视屏)他们两者之间要建立多少次连接?
    • 特点:

      • 对与服务器而言,它需要不间断对提供服务,所以它需要永久对 保持它对访问地址,或者是域名。它需要大量的服务器来提供可扩展性,因为随着接入网络的终端设备的增加,客户端的数量急剧上升。
      • 对于客户端来说,它与服务器进行通信,使用服务器提供的网络资源,同时它只是建设性的接入网络,当需要网络资源的时候接入网络。那么它可能使用动态的ip地址而不是像服务器那样需要永久的ip。客户与客户之间的沟通是不行的。
    • CS工作模式特点:

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    • 采用CS模式的原因

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    • BS(Browser/Server,浏览器-服务器方式)其实是CS方式的一种特例,所以也应算在CS中。BS和CS通信的实质相同,都是客户端向服务器端发送请求,服务端接收并处理。但是BS相对于CS来说更方便,对电脑配置要求更低,并且易于维护,安全性在某种意义上要好些,CS中容易被反汇编,但是CS对于那种复杂的业务处理要更容易一些。

    P2P:以对等方式进行通信,并不区分客户端和服务端,而是平等关系进行通信。

    • 端系统都可以是客户端也可以是服务器端

    • 不存在客户端和服务端的区别

    • 没有永远在线的服务器,节点没有固定的ip地址

    • 模式特征

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    融合结构

    • 文件搜索(cs架构)
    • 文件传输(p to p架构)
    • 腾讯就是p2p和cs和混合模式,这样会安全一些,在管理上也方便很多

    P2P和CS模式的区别和联系

    • 传统互联网资源共享是以服务器为中心的C/S工作模式,服务提供者与服务使用者之间的界限是清晰的
    • P2P网络淡化了服务提供者与服务使用者之间的界限,所有结点同时身兼服务提供者和服务使用者的双重身份
    • P2P进一步扩大网络资源共享范围和深度,提高网络资源利用率,使信息共享最大化
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  • 这是一篇有关spss方面的论文,写得比较详细
  • 5G 承载网引入资源池云化、控制平面/用户平面分离等新架构,解决传输侧对 5G 不同应 用场景的支撑问题,其中边缘计算是最核心的新技术之一。传统网络结构中,网元具备完 整的功能,每个网元需要单独进行配置,网元间...
  • 随着 物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展与应用,给传统的云计算模式带来了巨大的挑战,这也催生出了计算模式的变革, 边缘计算由此诞生。 所谓边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储...

    随着 物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展与应用,给传统的云计算模式带来了巨大的挑战,这也催生出了计算模式的变革, 边缘计算由此诞生。

    所谓边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。通俗的讲,就是在数据采集的本地完成对数据的计算、处理后(譬如打上时间戳,数据格式化、对事件和过程数据分类) ,根据结果进行 “就地”决策,并将处理完成的数据进行存储、转发云平台等操作。

    边缘计算相比云计算具备以下优势:

    安全性 :原始数据本地处理,解决了隐私数据传输到数据中心的路径比较长,容易导致数据丢失或者信息泄露等风险;

    低时延 : 边缘网关根据预设的业务逻辑进行 “就地”决策,免去终端和云中心的双向传输延时。

    可靠性高 :不再依赖中心服务器,每一个边缘 网关都是一台边缘服务器,分布式的部署,避免由于中心服务器瘫痪带来的大面积停工、停产。

    作为边缘计算服务的载体, 边缘计算网关起着至关重要的作用,不管是传感器接口、联网方式的多样性支持,还是 CPU的计算能力,都影响着边缘计算的能力。尤其在工业互联网的大背景下,IT与OT的融合也是边缘网关需要具备的重要能力,FET1028A-C具备6个支持TSN的千兆以太网接口,并内置一个支持TSN的4端口Switch,满足工业现场IT和OT网络的融合通讯。

    边缘计算网关构成

    飞凌嵌入式紧跟工业互联网时代发展,基于 NXP新一代Layerscape 系列处理器 LS1028A 打造的 FET1028A- C核心板,在功能、功耗与性能方面表现都很出色,在工业互联网边缘计算网关应用中也是十分的符合。

    边缘计算网关构成框图

    FET1028A-C 核心板基于NXP LS1028A处理器设计,双核 ARM Cortex- A72,主频最高1. 5GHz,板载2GB DDR4 RAM,8GB ROM;原生支持6个Gbit Ethernet,支持TNS的以太网交换机和以太网控制器,可支持融合的IT和OT网络;支持CAN FD、UA RT、USB3.0、PCIe3.0、SATA3.0、IIS、IIC、 SPI等常用总线接口,并支持一个最大分辨率4K的DP接口。

    行业应用

    智慧工业

    工业互联网

    冷冻设备远程监测及故障预警系统

    钢铁冶金工厂设备远程监测

    空调机组在线监测及故障预警系统

    电梯在线监测系统

    智慧城市

    智慧灯杆安全接入网关

    智能楼宇控制

    建筑能耗管理

    智慧交通

    桥梁结构安全在线监测

    智慧公厕

    智慧 电力

    配电房远程监测系统

    配电自动化

    远程调度

    安全加密网关

    安全网闸

    智慧农业水利

    农林灌溉远程无线监测系统

    温湿大棚在线监测系统

    河道湖泊远程监测预警系统

    自来水厂物联网系统

    二次供水泵站远程监测系统

    https://www.forlinx.com/product/127.html

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  • 在企业生态向智能化、轻型...因此,对转型期资金融通模式和服务观念等问题,我们应当认真分析。 “节点”需求催生“边缘计算” 边缘计算(Edge of computing)是指由网络敏捷地连接“节点”需求,通过智能合约就近

    在企业生态向智能化、轻型化方向转型之际,尤其在供应链和物联网的场景下,企业的应收账款、库存、销售以及商誉、偏好和互动等边缘数据,已成为信用管理的重要因素,这对基于固定资产抵押投融资的传统银行形成了挑战。因此,对转型期资金融通模式和服务观念等问题,我们应当认真分析。

    “节点”需求催生“边缘计算”

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    边缘计算(Edge of computing)是指由网络敏捷地连接“节点”需求,通过智能合约就近采集数据,融合开放的网络计算与核心存储的应用平台,实时提供前端业务咨询和智能化最优决策以及安全与隐私保护策略,实施前端与云端的有效互动等技术安排的边缘化智能服务。

    笔者认为,“节点”是指社会生产、社交和生活等企业或个人场景,而智能合约对其就近采集的动态更新数据,经前端计算并提供智能决策服务。然而,基于互联网后端的“云”计算,则提供基础设施即服务(I-aaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等数据的增加、使用和交付等,实现私有和公有“云”的针对性服务,为“节点”如中小企业等提供综合信息服务。从而,由“边缘计算”、互联网2.0和“云”计算的前后端数据,在“发生、连接、多维查询和分析”中形成边缘信息和综合信息的“端、网、云”智能互动的体系建设。

    近几年,由于数字经济的快速发展,源于上下游企业的内部数据分析需求呈现爆发式增长,网络技术将计算和分析的关口前移,以此提升前端客户数据的分析能力和速度,减少网络和云端数据处理的负担。因此,加强网络前端计算和分析能力的技术布局,为“节点”企业提供更为便捷和快速的决策和咨询方案,“边缘计算”技术应运而生。

    供应链产业竞争成焦点

    从发展来看,供应链产业的发展瓶颈主要体现为:在链上的大型核心企业,凭借其独特的资金优势,掌握着链上的定价、生产和支付等主动权,而链上的下游企业却不能掌握上游企业的供货等状况,不能及时调整自己的生产和加工方案和避免其资源被动损耗等成本问题,核心企业不愿将自身的企业信用及时“分割”并传导给下游中小供货商,下游企业则不能顺利获得核心企业的信用“背书”,从而阻碍了下游企业贷款、生产和交付订单的便捷性。与此同时,商业银行无法准确及时获得合理的评估和预测数据,也无法及时掌控供应链的经营成本和经营风险。

    从服务来看,传统供应链金融更多地显现为:对物流、信息流、资金流进行分列集成,形成供应链中间产品分散化的服务体系。近十年来,从“1+N”1.0模式到2.0全流程在线方式,再由供应链生态圈3.0模式到产融结合的4.0模式,供应链金融发展更多地体现为链上相互竞争的态势。

    随着金融技术的不断进步,供应链产业的替代速度明显加快。去年,国际商会对供应链金融的最新定义是,“利用融资和风险缓释等技术措施,管理供应链流程交易中的营运资本,并优化流动性投资资金的使用效率。”据此,从采购原材料到制作中间产品,最终形成产成品并由销售网络将产成品送达消费者的过程中,银行与核心企业应当以贸易事件为先导,针对供应商、制造商、分销商和零售商乃至最终的用户,整合供应链上的资金流、信息流、物流、商流等信息要素,关注全程矩阵信息的监控和分析,设计整体网链功能性融资产品的服务方案,满足企业融资需求和提升资金使用效率。因此,新型的产融关系体现为深度协调上下游中小企业并持续获得正常的运营和精细化管理,以提升企业的市场竞争能力为目标。

    数字化供应链金融产生过程

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    据媒体报道,截至2017年上半年,在人工智能(AI)、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和大数据等创新的大背景下,我国网民人数在全世界居首位,相当于美国和印度网民的总和。统计显示,2016年全球电子商务零售市场的规模是1.9万亿美元(约合12.5万亿元人民币),而我国网络零售额达到0.8万亿美元,网络购物、网上外卖和在线旅行预订等用户规模分别增长10.2%、41.6%和11.5%;互联网理财用户规模半年增长率为27.5%,达到1.26亿;网民规模达到7.51亿,互联网普及率为54.3%,商务交易类应用呈现继续高速增长的态势。

    随着大数据、物联网、云计算和区块链等技术的飞速发展,传统供应链金融的风险管控问题和中小企业的融资问题逐步显现,数字金融如何对接实体经济成为了银行业需要思考和面对挑战的严峻问题,金融部门需要形成新的战略思维和经营模式。

    从“云”思维来看,在“云”服务(基础设施、平台和软件,IaaS、PaaS和SaaS)三种模式融合发展中,加密技术引领供应链金融“云”建设的步伐正在加快。而加密技术的中间层“节点”,通过核心企业和融资银行形成中间层“节点”平台,其布局策略与传统的“云”平台建设基本一致。但传统“云”平台是由底层设备建设起步,由基础设备向平台和软件的分层发展,形成软件“云”平台模式。而加密供应链金融“云”则由底层设施、中间层“节点”和上层应用型智能合约同步开发,形成应用层智能合约的综合服务,且提升了边缘数据的处理能力。

    笔者建议,在建设加密供应链金融“云”过程中,银行应通过核心企业的主节点分布式智能账本,融合传统“云”平台即服务的概念,从底层区块链基础设施起步,为供应链客户群提供完整的更高性能、更个性化的服务。

    从建设来看,区块供应链金融信息来源于买卖各方或买卖双方共同提供的多元化渠道,主节点智能合约通过就近采集数据,将供应链上每个客户的历史交易、现有订单和未来的履约能力等信息,如陆海空物流、即远期支付、货物的FOB、CIF和DDP等保险责任认定、检验检疫等边缘信息进行整合和验证,形成多维度“边缘计算”和甄别的点状矩阵智能计算方法,不断提高历史订单信息的可获性和精准性。在全流程的贷后管理方面,根据融资后的物流配送和付款履约情况,银行可便捷跟踪项目的进程和还款信息。

    在进行分布式智能记账过程时,区块链程序必须找到满足特定对应条件的业务Hash(哈希)值。由于每个供应链区块都包含前区块的Hash值,块块相链形成了区块供应链。当供应链客户A找到客户B,或者融资方C等Hash值时,Hash程序便赋予供应链智能应收、融资和销售等合约,而供应链的主节点恰恰融合了计算、存储和应用为核心的,具有收集和计算边缘数据的能力,并形成满足敏捷连接、实时服务、数据优化、应用智能和安全与隐私保护等方面的边缘需求,实现闭环式供应链金融的风控管理模式。

    今年3月,富金通金服与点融网推出基于区块链的供应链融资方案,以区块链技术为基础来研发应用层智能合约,旨在提高下单、采购、物流、收货、验收、付款的操作效率与信息流转速度,打通了信息流、商品流、资金流的供应闭环壁垒,并对外进行I-CO募资,将供应链核心企业的信用,传导至上下游的中小企业。在引入加密技术之后,产业链下游企业能及时掌握上游企业的供货状况,及时调整自己的生产和加工方案,避免资源的被动损耗,实现零库存的成本管理模式。供应链上的核心企业,可以将自身企业信用进行“分割”并传导至中小供货商,帮助他们获得核心企业的信用“背书”,为下游中小企业获得贷款、生产和交付提供信用保证。

    在数字经济蓬勃发展之际,当今的银行已经不再是供应链金融的主要参与者,而是成为了社会化生产服务的“节点”角色。银行应以经营理念、技术和模式作为突破口,借助区块链、数字债权、凭证背书等边缘数据资源,基于应收账款、库存、销售以及长期形成的联系、声誉和互动等要素,注重以信用价值链为核心,对核心企业实施应收应付账款的联动,加强账期不匹配的流动性管理,对客户动态行为信息进行深度挖掘,整合商业信用的支付结算体系,形成轻资产型“不动产”转化为“动产”的企业融资抵押新模式和信贷审核新指标。

    建立新型产融生产关系

    在“云”设计时,相关的法律和会计制度需要进行相应调整。如今年10月1日实行的《民法总则》,仅对网络虚拟财产确定了受保护的框架,而后续的修法、司法解释和案例还将进一步明确。例如,哈希对话的私钥属于PKI非对称加密技术中心的电子签名概念,而我国现行的《电子签名法》第十三条明确:“有效电子签名(私钥)应达到‘私钥的专有性’和‘仅由本人控制性’的标准。”显然,其认定采用了第三方可信机构CA证书的中心化管理模式,法律解释对数字化供应链金融的保护存在不一致性。

    另外,传统会计的“有借必有贷、借贷必相等”原则,须适应分布式账本的记账要求,即“有进必有出、进出必相等”的原则,其不断调整和剔除沉淀账本的方式,使记录的账本始终处于活动状态。再则,有形的发票管理制度必将适应分布式记账的数字化管理要求。

    总之,在打通传统信息流、商品流、资金流之间的隔阂之际,加密技术、边缘计算正与“云”计算和物联网等技术的加速融合,促进了边缘决策技术的快速发展,形成了数字化供应链金融的生产力,为其发展奠定了必要条件。而改革传统管理模式、法律和会计制度,形成了能保证其发展环境的充分条件。“边缘计算”正成为数字化供应链金融发展的核心技术,我们期待建立新型的利于产融发展的生产关系。

    撰文 邵伟


    供应链发展正进入智慧生态阶段

    经济参考报 


    2017年10月5日,国务院办公厅发布了《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》(以下简称《意见》)。这是一个具有里程碑意义的重要文件,标志着我国已将供应链创新与应用上升为国家战略,物流业从此将进入智慧物流与智慧供应链新阶段。

    许多人会问,国家已明确物流业是国民经济的基础性与战略性产业,还先后颁发了《物流业调整和振兴规划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020)》等政策,为什么又要提出供应链?供应链与物流有什么不同?

    物流业是由包装、运输、搬运、装卸、仓储、货贷、流通加工、配送、信息处理等功能组成的复合型服务产业,主要是生产性服务业,也是生活性服务业。

    传统物流是分割的,铁路警察各管一段,所以效率很低。而现代物流则要求多功能一体化运作,它是由物流基础设施、物流装备与技术、物流服务商、物流行政管理所构成的一个完整体系。在经历了配送物流、综合物流、供应链物流的发展阶段后,现代物流目前正在向智慧物流阶段进军。

    可以说,物流无处不在,无时不在,任何人、任何单位都离不开物流。2016年,中国社会物流总额达230万亿人民币,货运总量为440亿吨,是全球最大的物流市场。

    而供应链,是以客户需求为导向,以提高质量和效率为目标,以整合资源为手段,实现产品设计、采购、生产、销售、服务等全过程高效协同的组织形态。

    在我看来,“客户”指的不只是企业,还有需方,而这个需方既包括企业、事业单位,也包括产业、城市、国家;“产品”则包括实物产品与服务产品,因为供应链已渗透到经济与社会发展的各个领域;所谓的“资源”,既包括物质资源,也包括非物质资源;而这个“全过程”,同样既包括横向与纵向的过程,也包括内部与外部的过程;至于“组织形态”,则指的是运作模式与制度创新。

    随着社会分工细化和信息技术进步,特别是互联网、物联网的应用,供应链逐步演化为产业及经济的组织形态,并从产业供应链发展到跨产业的平台供应链,以及跨产业、跨区域的供应链生态圈。

    经过近半个世纪的研究与实践,供应链的发展将经历资源整合、流程优化、价值协同与智慧生态四个阶段。

    1.0阶段——企业内部资源整合,功能集成,流程优化,企业一体化管理。

    2.0阶段——企业与外部资源整合,业务协同,缩短产品生命周期,更快地占领市场,更有效地利用资产,实现“双赢”或“多赢”。

    3.0阶段——价值链协作。利用互联网、物联网、大数据、云计算、电子商务等技术,对上下游客户实施纵向与撗向一体化的整合,实施协同设计与制造,构成一个价值链网络,追求系统最优化。

    4.0阶段——智慧供应链。供应链与互联网、物联网深度融合,基于大数据的人工智能应用成为供应链的重要特征,供应链组织形态更加扁平,虚拟生产、云制造等应用更加普及,技术与管理有效结合,最终形成更加高效、智能、人性化的供应链生态圈。

    在认识供应链时,供应链与产业链、价值链是什么关系,是一个十分重要的问题。

    价值链这一概念是1985年由哈佛大学商学院迈克尔·波特提出的,他指出:“每一个企业都是在设计、生产、销售、发送和辅助其产品的过程中进行种种活动的集合体,所有这些活动可以用一个价值链来表明。”

    迈克尔·波特把企业价值创造的活动分为基本活动和辅助活动两类,基本活动包括进向物流、生产运作、出向物流、市场与销售、服务等;辅助活动包括企业基础设施、人力资源管理、技术开发、采购等。企业内部各业务单元的联系构成了企业的价值链,上下游关联企业之间的联系构成了行业价值链,全球产业布局、分工与合作形成了全球价值链。所以价值链是从价值创造和利润切入的。

    产业链是不同产业之间基于一定的技术、经济关系并依据特定的逻辑关系和时空布局,客观形成的链条式的关联关系形态。产业链可以分为接通产业链与延伸产业链,它是既有广度又有深度的经济学概念,又是经济发展过程中的发展战略。

    产业链主要是从不同产业之间的关联度、影响度切入的。而供应链,则是从市场的资源配置、流程优化、跨界整合、合作共赢切入的。

    过去说起价值链、供应链、产业链,主要以企业为核心,但现在早已延伸到产业、城市、区域和国家,所以出现了全球产业链、全球供应链、全球价值链的概念,这三者是既相互区别又相互联系的统一体。

    产业链是供应链依附的载体,离开了产业链,供应链就是无源之水,无本之木。反过来,供应链可以促进产业升级,使产业链得到新发展。

    价值链是产业链与供应链的目的与归宿,产业链与供应链的绩效要靠价值链来衡量。同样,产业链与供应链的效率与效益,才能保证价值创造的实现。

    (作者为中国海事仲裁委员会副主任)


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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





    产业智能官  AI-CPS



    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链





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    新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市、“智能驾驶”新模式:“财富空间、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”


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  • 根据边缘计算产业联盟的定义,边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私...

    对于云计算大家已经耳熟能详了,边缘计算又是一种什么玩法以及存在哪些挑战呢?

    笔者特别拜访专家,整理了系列文章,和大家从0到1来学习边缘计算的技术。

    30秒了解什么是边缘计算?边缘计算为什么重要?

    根据边缘计算产业联盟的定义,边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业在敏捷联接、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。边缘计算将计算、网络、存储、带宽等能力从云延伸到网络边缘的新型架构模式,其能效友好、带宽充足、延迟低等特性很好地补充了集中化计算模式遇到的问题。

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    图片:边缘计算技术作为5G网络架构中核心,智能化改造趋势分析

    30秒看完边缘计算集中式的3大难题

    随着信息技术的发展,计算资源模式由单一的集中化变成了往集中化和边缘化两个方向的分化,集中化即当前如火如荼的云计算,边缘化即最近几年兴起的边缘计算。云计算给世界带来的变革大家有目共睹,但有了云计算为什么还需要边缘计算呢?这就需要一起来了解集中式的云计算中遇到的问题:

    • **PUE 问题。**PUE(Power Usage Effectiveness)电源使用效率,是评价数据中心能源效率的指标。集中式数据中心耗电量巨大,属于高耗能产业,不符合绿色能源、节能减排理念,其规模和数量受政策限制。根据 IDC 统计,全球数据中心数量在 2015 年达到顶峰,然后开始逐年下降,预计 2021 年会比 2015 年降低 15%。

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    数据来源:数据中心白皮书数据及预测、光大证券研究所

    • **安全隐私问题。**应用和数据是企业的核心资源,随着越来越多的行业互联网化,如何保证应用和数据的可靠性、安全性是企业最关心的议题之一。

    • **技术新需求问题。**随着技术的发展,单靠数据中心已经很难满足需求。

    典型场景包括:

    1)物联网技术,大量的智能终端位于网络边缘,集中计算模式不能满足所有应用场景;

    2)移动互联网技术的发展,5G 为移动互联网注入了巨大的能量,集中计算模式满足不了直播、游戏、音视频等应用在带宽、延迟等方面的需求。

    30秒了解边缘计算发展现状

    目前边缘计算研究领域主要集中在:计算模型、体系结构、信息安全等方面。

    • 计算模型主要有:雾计算、移动边缘计算、智能边缘计算等,涵盖物联网、无线通信网、移动互联网等领域。

    • 体系结构有:ETSI 参考架构、MEC 架构、ECC 参考架构、SWoT 架构、AI-EC 架构。

    目前边缘计算研究热点主要是延迟敏感、实时性要求高的场景,如:

    • **云基础设施 2.0。**国内外各大云厂商逐渐从 “中心云” 模式转换到 “云计算 + 边缘计算”模式,细化出多种行业云:金融云、游戏云、直播云、教育云等。

    • **物联网。**随着 IoT 规模的快速增长,越来越多的数据无法直接上传到云中心,在设备侧完成数据存储、分析、处理将越来越重要

    • **工业互联网。**工业互联网的本质和核心是把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来,从而提高效率,推动整个制造服务体系智能化。

    **• CDN。**CDN 本质上是在靠近用户的位置分发内容,边缘计算可以让 CDN 离用户更近,提供更低时延、更大带宽的服务。

    **• 5G。**国家标准组织 ETSI 认为移动边缘计算 MEC 是一种将基站和互联网业务深度融合的技术,可以灵活地在物理网络切分出逻辑网络以满足复杂多变的应用需求。

    15秒扫完边缘计算带来的挑战

    与强劲的市场需求矛盾的是,边缘计算目前尚没有一套成熟的技术体系,存在的问题包括:

    • 缺失技术标准和规范

    • 没有统一的体系结构

    • 边缘设备异构严重

    • 边缘设备数量庞大、分布广阔

    • 服务质量保障

    边缘容器诞生带来的希望之光

    容器技术是最近几年发展势头很好的技术之一,相比物理机和虚拟机,容器技术非常轻量级,并且具有如下优点:部署简单、支持多环境、启动时间更短、易扩容、易迁移,比较常见的容器技术有 Docker 和 Containerd。这些特点很好地解决了 “边缘设备异构严重” 这一问题。

    但是在管理主机数量规模较大的业务场景时,单机容器管理方案往往力不从心。Kubernetes 是当前最流行的容器编排和管理系统,它实现了一套高效的应用管理、应用自修复、资源管理、线上运维和排障机制,并且形成了监控告警、服务网格、日志及调用链分析、CI/CD 等方面的一系列生态。这些有助于解决 “缺失技术标准和规范”、“没有统一的体系结构”、“服务质量保障”、“管理成本高”等方面的问题。

    然而,Kubernetes 原本是针对集中式资源管理场景设计,简单地应用到边缘计算场景会遇到诸多不适应,导致系统不稳定甚至在某些场景下运行不起来。

    边缘容器的目的就是通过解决 Kubernetes 所有不适应边缘计算场景的点,实现使用集中式的 Kubernetes 来管理分散的边缘设备。

    边缘容器也遇到了挑战

    通常来说,为了管理上的方便集群控制中心都是集中式设计、部署在指定地区,或者为了保障高可用有选择性地部署在某几个地区。目前较常见情况是控制中心部署在云厂商云端中心机房(公有云)或者用户中心机房(私有云);边缘设备位于边缘云机房、移动边缘站点、用户现场设备。

    为了让 Kubernetes 更好地用于边缘计算场景,我们有必要整理出边缘计算场景的主要特性

    • **云边弱网络。**控制中心和边缘设备之间网络较复杂,因特网、以太网、5G、WIFI 等形态均有可能,网络质量差次不齐没有保障。

    • **边缘设备之间网络情况复杂。**边缘设备之间有可能是局域网,也有可能位于不同的地区、相互不通。

    • **边缘设备资源紧张。**相对而言,边缘计算设备从边缘云、移动边缘站点、用户现场设备,单个设备的硬件资源逐渐变少。其中用户现场单设备内存有可能不到 1G。

    • **边缘服务管理要求复杂。**在中心云机房,应用可以根据节点资源择优部署;而在边缘场景,应用部署需要考虑网络和地域等属性。

    1分钟讲述管理边缘容器的方案

    业界目前有多种边缘容器管理的解决方案,腾讯云针对私有云和公有云分别推出 tinykube 和 TKE@edge。这里主要介绍公有云TKE@edge整套方案致力于保持对原生 Kubernetes 功能及其生态完全兼容、以尽量少的改动达到让原生 Kubernetes 支持边缘计算场景的目标。

    整体架构如下:

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    TKE@edge 整体是云端管控架构,Master 位于中心,边缘节点全部是 worker 节点。云边引入 tunnel 和 hub 两个通信组件,支持身份认证和数据加密;云端引入两个自研的 Controller:serviceGroup-Controller、observer-Controller;边端引入 store 和 observer;用户集群 master 组件运行在云端 metacluster 基础集群,用户集群数据统一保存在云端 Etcd 集群;使用者可通过 TKE@edge 控制台或者在本地使用 kubectl 工具直接管理自己的集群,也可以基于 TKE@edge 之上二次开发管理平台。

    TKE@egde解决了边缘容器什么问题

    • **云边弱网络。**hub 组件的核心作用是解决边到云弱网络问题,该组件代理了边缘节点上所有核心组件向 apiserver 发起的请求,并且将关键数据持久化保存在本地。当云边网络异常时,节点侧依然可以使用这些数据,避免因云边弱网络原因引起业务异常。另外,边缘弱网络很容易触发 Kubernetes 驱逐机制,引起不符合预期的 Pod 驱逐动作,TKE@edge 首创分布式健康检测机制可以智能地识别驱逐时机,保障系统在弱网络下正常运转。

    • **边缘设备之间网络情况复杂。**复杂性表现在一个集群内的节点极可能分布在多个边缘局域网内(通常称为节点或者站点,site,为避免与 Kubernetes 集群中的节点一词混淆,后面均称站点),意味着同一站点内的节点之间可达,站点之间的节点之间通常不可达,这会影响集群内服务之间的调用。TKE@edge 首创 serviceGroup 资源,该资源支持用户指定服务之间流量拓扑策略,实现按策略访问。

    **• 边缘设备资源紧张。**原生 Kubernetes 中主要是 Master 组件资源消耗较大,节点侧资源消耗并不多。TKE@edge 采用云端管控架构,让 Master 组件部署在资源丰富的中心侧,边缘侧只运行 kubelet、kube-proxy 等资源消耗少的组件,边缘侧只需要较少资源即可满足条件。

    **• 边缘服务管理要求复杂。**集群内包含多个站点时,通常希望在每个站点部署一整套微服务,理论上我们可以通过给每一个服务在每一个站点分配不同的名字来实现目的,实际上这么操作会带来两方面的问题:1)服务名太多难以管理;2)同一服务在不同站点名字不同,难以通过服务名访问;3)当增加或者撤销站点时需要人工添加和删除对应的 yaml,这无疑会带来管理灾难。TKE@edge 首创 serviceGroup 能自动完成上述操作,大大降低管理困难。

    TKE@edge闪闪发光的亮点

    **• serviceGroup。**能解决边缘设备之间网络复杂及边缘服务管理困难问题。客户只需要使用 ServiceGroup 提供的 DeploymentGrid 和 ServiceGrid 两种 TKE@edge 自研的 Kubernetes 资源,即可一键将服务部署到所有边缘站点中,同时还能保证服务在各站点的实例数量、提高应用在每个站点的高可用。

    **• hub。**实现关键数据本地持久化,保障系统在弱网络下正常运转。即使节点与 Master 断网的情况下应用也不受影响,并且可以做到节点重启后应用自动恢复。

    **• observer。**分布式健康检测机制,可以识别边缘节点健康情况,智能识别应用驱逐的时机。

    **• tunnel。**云边隧道机制,允许从云端登录容器、查看日志、往容器上传下载文件。对于无公网地址的设备,该功能可以明显提升运维效率。

    **• 定制网络组件。**站点整体与云端失联情况下服务正常运行,并且允许边缘节点发生重启。

    高可用

    **• Master 组件。**托管于腾讯云有 SLA 保证、并且有腾讯云 TKE 团队运维;Master 组件支持自动扩缩容,可根据集群压力自动调整实例数量,以满足业务需求。

    **• 边缘节点和站点。**目前可以做到边缘端运行微服务时,边缘站点整体与管控端掉线的情况下业务不受影响,掉线期间允许计算资源发生重启。

    **• 业务应用。**保证站点内业务 Pod 可用数量,支持一个服务在同一节点上运行多个 Pod。

    易用性

    **• 监控告警。**支持集群和Pod级监控告警,维度包括 CPU、内存、网络,告警方式有电话、短信、微信、邮件

    **• 边缘资源管理。**一键添加、删除边缘节点(限腾讯云边缘计算资源)

    **• 应用管理。**一键部署、更新、删除应用,Helm 应用打包管理(规划中)

    **• 界面化操作。**目前集群管理、节点管理、Workload 和常用 Kubernetes 资源管理、日志和事件查询等均可以通过 Web 界面完成,大大降低使用门槛。(产品目前是白名单开放,使用前请在腾讯云官网上申请加白名单)

    **• CICD。**支持使用蓝盾,支持 Coding 系统(规划中)

    帮扶运维

    • 云端登录边缘应用容器内部,云端往/从容器内部传输文件

    • 云端查看业务日志、事件

    • 应用日志采集(规划中)

    结束语

    边缘容器是一个非常新的方向,充满了困难和机会,TKE@edge 也还在不断探索, 对边缘计算和边缘容器感兴趣或有好的想法建议,赶紧加群吧。

    希望同样对边缘计算感兴趣的你与我们一起在边缘计算的浪潮中成长,不是后浪,也不是前浪,就做弄潮儿。

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空空如也

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核心边缘模式