为什么说边缘计算的发展比5G更重要？

边缘计算在自动驾驶汽车、人脸识别、预见性维护等方面的应用只是一个开始。我们很快就会有足够的计算能力来制造出真正独立运行的机器。它们将能够安全地在城市，工厂里运行，甚至像人类一样胜任它们的工作。令人难以置信的是，捷克作家Karel ？apek早在一个世纪前就预见了这一点。到2020年，其科幻作品中出现的“机器人”一词已经是100年前的事情了。

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边缘计算安全技术与标准研究

基于边缘计算概念、模型、产业发展、标准化进展，分析边缘计算面临的主要安全风险，提出了覆盖应用安全、网络安全、数据安全、基础设施安全、物理环境安全、安全运维支撑、安全管理等7个维度的边缘计算安全参考架构，并从标准研制、能力建设、应用测评等3个方面提出边缘计算安全标准化工作建议。

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2021年值得关注的8大边缘计算趋势

业务转型和外包咨询机构Pace Harmon公司常务董事Craig Wright说，“边缘计算比以往任何时候都更加重要，并且正在成为组织定义基于云计算的新产品或服务的主要考虑因素，这些产品或服务通过数十亿台边缘设备在网络边缘利用本地设施处理、存储和确保安全，到2021年，这将是一个越来越多的考虑因素，因为自动驾驶汽车变得越来越普遍，而由于发生的疫情导致远程工作需要更多的分布式计算和数据处理能力，同时5G的采用刺激了全新一代增强现实、实时应用解决方案和游戏在移动设备上的体验。”

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边缘计算EdgeNative概念、技术及架构

随着 2020 年 5G 行业应用的快速发展，当前的边缘计算能力在实际应用中体现出部分不足，无法完全满足各类行业场景的实际诉求。一个关键因素在于 MEC 平台无法完全独立于运营商 5G 网络之外，网络能力与计算能力两者必须相互协同以进一步提升方案效率。在这样的背景下，本白皮书提出面向未来网络演进的 Edge Native 理念以支持运营商与行业面向未来的行业数字化转型。

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5G边缘计算：小基站更适用于MEC灵活、快速的部署

在4G时代，80%的网络流量发生在室内，有行业人士推测，5G时代发生在室内的网络流量依然会保持较大的占比。由于5G高频段信号覆盖范围较小，穿透建筑物的能力较弱，为了更好地满足5G众多应用场景的需求，在5G基站部署中，小基站的比重将会大大提升。

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全方位剖析边缘计算架构设计以及应用实践

边缘计算（Edge Computing）是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析处理。

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KubeEdge架构解读：云原生的边缘计算平台

KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。

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基于边缘计算MEC和虚拟资源管理NFV实现算力网络

云计算发展驱动力分别是商业驱动力和技术驱动力，同时这也是任何技术不断向前发展和进化的两大核心因素。商业驱动力包括容量规划、降低成本、组织灵活性。技术驱动包括集群化、网格、虚拟化及其他相关技术（IP网络与架构、数据中心技术、互联网技术、多租户技术、服务技术）。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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