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基于数据分析的网络健康评估系统

云数据中心网络具备复杂性和规模性特征,给网络的运营和维护带来挑战。基于数据分析的网络健康评估系统能够通过数据采集、网络建模、数据分析和综合评估等技术实现网络运行状态量化和可视化,便于网络整体质量动态掌握和故障快速处理,实现网络故障事后发现向事前预测的转变,为网络管理人员提供了网络运营和管理的有效手段,以提升网络运维效率、提高网络运营质量。首先对网络评估系统关键技术进行了介绍,其次结合实践情况给出了基于数据分析的网络健康评估系统的试验效果,最后对该系统功能的进一步完善提出了展望。

  • 2022-01-17
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算力网络关键技术及发展挑战分析

新一代信息网络正在从以信息传递为核心的网络基础设施,向融合计算、存储、传送资源的智能化云网基础设施发生转变,算力网络是为应对这种转变而提出的新型网络架构。算力网络基于无处不在的网络连接,将动态分布的计算与存储资源互联,通过网络、存储、算力等多维度资源的统一协同调度,使海量的应用能够按需、实时调用泛在分布的计算资源,实现连接和算力在网络的全局优化,提供一致的用户体验。作为一项新兴技术,算力网络的发展趋势、技术特征以及所面临的发展挑战正在逐步显现,算力网络的健康、可持续发展对我国建设网络强国,构建数字基础设施建设体系意义重大。

  • 2022-01-17
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SDN/NFV技术演进趋势分析

作为未来网络领域的关键技术,SDN/NFV在工业互联网、5G切片、云化电信网络等应用场景先后成熟。2019年,SDN/NFV技术正式进入v2.0发展阶段。梳理了SDN/NFV技术的演进历程,归纳了其v2.0阶段的整体架构和关键技术,给出了我国产业界发展的建议。

  • 2022-01-17
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通信中的网络安全问题

3GPP主要设计了三个物联网相关标准:机器 LTE (LTE-Machine,LTE-M)、全球移动通信扩展覆盖(Extended Coverage Global System of Mobile Communication,EC-GSM)和窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)。

  • 2022-01-17
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数字孪生的关键技术与工具

再现风力涡轮机,需要监控各种数据(振动信号,声信号,电信号)齿轮箱、发电机、叶片、轴承、轴、塔架和功率转换器,以及环境条件(温度,湿度,风速、风向,压力)。 需要建立多种模型:几何模型、物理模型、行为模型、规则模型、有限元分析模型、故障诊断模型、寿命预测模型。

  • 2022-01-17
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云原生背景下的运维价值思考与实践

随着公司自研上云战略如火如荼地进行,IEG-增值服务部作为较早一批响应的团队,截止目前自研上云已完成1/3的流量切换,日PV超百亿。切云的服务大量采用了云原生的应用与技术架构,作为公司第一批面临云原生环境的业务运维,深切感受到云原生给运维工作带来的机遇与挑战,运维模式的转型已经迫在眉睫,此篇文章最大的价值在于将我们的转型思路、方法与实践,提供给后面更多面临同样挑战的团队借鉴与参考。下面我将从业务场景、运维转型之道、云端收益等几个方面来跟大家一起来探讨。

  • 2022-01-17
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边缘计算中的算网融合趋势及研究进展

随着边缘计算业务的逐步展开,各类行业用户对于边缘计算性能的需求也日益明确,特别是在多个边缘计算节点可选的情况下,用户希望能够根据其位置到计算节点之间的时延以及用户自身业务需求情况,综合选择计算与网络资源,即将算力资源与网络资源融合后提供给上层业务调用,也就是算网融合服务。为了实现此目标,需要解决算力度量、算力感知、算力路由、算力交易以及算力编排等系列难题,因此算力网络技术应运而生。本文概要性地介绍了边缘计算推动下的算网融合趋势、面临的问题与挑战,以及由此而产生的算力网络等新型技术。

  • 2022-01-17
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关于元宇宙的认识与思考

“元宇宙”是时下一个很流行的术语。2021年10月28日,Facebook首席执行官扎克伯格宣布将把公司名称改为“Meta”,并表示,在未来五年左右的时间里,要将Facebook从一家社交媒体公司转变为一家元宇宙公司。中国“元宇宙架构师”刘慈欣表示,人类的面前有两条路:一条向外通往星辰大海,一条向内通往虚拟现实。

  • 2022-01-17
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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