云边协同综述

在物联网、大流量等场景下,传统的云计算具有强大的资源服务能力的优点和远距离传输的缺点,而新兴的边缘计算具有低传输时延的优点和资源受限的缺点,因此,结合了云计算与边缘计算优点的云边协同引起了研究者的广泛关注.在全面调查和分析云边协同相关文献的基础上,文中重点分析和讨论了资源协同、数据协同、智能协同、业务编排协同、应用管理...     

基于SDN的云边协同架构在电力信息系统的应用

随着电力加快数字化转型升级，越来越多的边缘终端设备接入电力系统，电力系统的云数据中心面临着网络超载、业务延迟、资源利用率低等一系列挑战。针对以上问题阐述了基于SDN的云边协同结构，分析其关键技术，将其应用于电力系统，进而展示了云边协同在电力系统中的应用场景，为云边协同技术在电力系统的体系构建与应用提供参考。     

云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望

本文分析了当前我国电力系统的运行与控制面临的挑战, 对边缘计算的发展背景和关键技术进行了介绍, 阐述了云边协同和边边协同的功能与特征, 并对边缘协同技术下的边缘智能技术进行了探讨. 结合电力系统的层级式构架, 讨论了在电网部署边缘计算层的方法, 提出利用云边协同、边边协同、边缘智能等技术解决电力系统面临的实时性高、数据周期短、任务复杂等难题, 在减轻边缘节点与云中心通信压力的同时, 提高业务服务质量, 保障边缘节点的数据隐私. 通过对边缘计算在“源 ? 网 ? 荷”各环节的应用前景进行分析与讨论, 阐述了边缘计算在电网中的可行性与实用性. 最后, 对边缘计算的应用范式与方案进行了总结, 并对其在未来电力系统中的发展方向进行了展望.     

云边协同的工业生产线数据采集与处理研究

针对工业生产线底层大量终端设备在运行过程中产生海量数据而导致云服务器数据处理能力不足和延时较大的问题，引入云边协同的方式进行工业生产线海量数据的采集、传输、处理，并通过边缘智能设备实现任务的卸载、调度、处理，提高数据处理效率，缩短数据传输时延。通过数据模拟采集分析、实况数据采集、传输测试，发现本方案可以提高数据处理效率，并减轻云端负担，具有较好的可行性和应用前景。     

移动终端智能及其在推荐场景的应用

移动智能终端的应用程序中，智能算法的使用场景日益丰富。随着移动终端性能的逐渐增强，移动终端计算可以有效地弥补云计算的高延迟、弱隐私和算力依赖等问题。但受限于移动设备硬件多样性，也为终端计算带来了挑战。因此，越来越多的应用程序的技术模式采用云边协同计算的工程体系。本文通过分析移动终端智能、端云协同的工程体系及其在推荐场景下的实例，帮助读者了解移动端智能应用程序的发展与应用。     

基于云边协同的智能城市轨道交通PHM系统

城市轨道交通系统对我国经济发展有巨大作用,确保系统中各功能部件的健康对其正常运行至关重要。PHM技术在云边协同技术的赋能下能够为城市轨道交通的安全运行提供更加系统、精准与高效的保障。在本文中,我们首先提出全新的基于云边协同的智能城市轨道交通PHM系统；之后,分别介绍我们所使用的云边协同、PHM技术及其在轨道交通系统中的初步应用,并综合二者优势,详细介绍全新系统的工作原理；最后针对本研究目前面临的问题与挑战,给出云边协同PHM系统未来的研究方向与思路。     

基于轻量化模型的智能配电站房云边协同应用模式研究

为了解决电力行业图像智能识别由于云端集中推理模式带来的网络带宽限制和数据传输时延方面的问题,在云边协同应用与人工智能深度学习网络模型轻量化压缩两个方向上进行探索研究和融合应用,通过云边协同架构体系和主流人工智能深度学习网络模型压缩方法进行对比分析,提出了一种基于参数量化模型压缩的云边协同应用模式,并在实际运行中的智能配电站房中进行现场测试,通过业务应用测试和数据结论验证了该应用模式的可行性,通过该云边协同应用模式实现了云端模型复用,减少了额外开发边端模型的人力物力投入,具有较高的示范和推广价值。     

基于云边协同的微电网自动控制系统

微电网及分布式能源的数量、规模快速发展,当前系统无法满足海量相关数据采集、存储、分析计算需求；为适应多微电网控制的高并发、高可靠性的处理要求,提出了基于云边协同的微电网自动控制系统；基于Docker容器技术优化配置云边计算资源；设计了基于云边协同的微电网自动控制系统总体架构,对云边协同功能及主要数据流进行了详细说明；进一步分析了其中微电网控制及能量管理等核心功能及其数据处理需求,提出了云边协同架构下的计算分析任务调度策略,基于带宽资源对迁移任务数据流进行调度,兼顾任务时限要求和服务器的负荷均衡；最后通过运行实例对提出的微电网自动控制系统功能及优越性进行有效性验证,所提系统通过架构、功能和任务调度策略满足了多微电网的控制要求。     

边缘计算在智慧交通和智能网联行业的应用分析

智慧交通和智能网联是边缘计算应用的典型场景。在“云-边-端”系统架构中,边缘计算承载着云侧算力下沉及端侧计算任务卸载的使命。本文分析了边缘计算在智慧交通及智能网联应用中面临的挑战及发展趋势,研究了不同业务场景下边缘计算需要处理的主要内容,分析了边缘计算在“云-边-端”架构中的重要作用。     

基于软件定义网络的云边协同架构研究综述

随着5G和物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加,各有所长的边缘计算与云计算势必彼此融合进行云边协同,实现云计算与边缘计算的优势互补和协同联动.SDN网络因其灵活开放可编程的网络架构被认为是解决当前云计算和边缘计算协同问题的有效方法.基于云计算和边缘计算的优势与不足对云边协同的必要性和具体内涵进行了梳理,归纳总结了目...     

基于领域自适应的多源工业数据的变分填补模型

工业现场数据普遍存在缺失值问题,严重影响后续数据挖掘算法的应用,因此有必要在预处理时进行数据填补。现有的填补算法都假设训练与测试数据服从相同分布,无法适应新的工况。随着工业互联网的不断发展,云边协同框架将不同工厂、不同工况的数据汇聚在云端,提供了变工况场景下新的建模思路。基于此,提出了一种处理云边协同框架下多源数据的填补模型,保留细粒度个性化特征,利用领域自适应范式学习跨工厂、跨工况的粗粒度知识,应对边缘端变工况场景。使用某集团大数据云平台的多台磨煤机数据验证了所提算法的有效性,其在不同数据缺失率下与主流算法相比具有优异的性能。     

基于数据驱动的管道云边协同泄漏检测方法

随着管道运输规模的不断扩大和泄漏检测流程的日趋复杂,管道泄漏检测系统中数据采集、传输和处理等任务难度呈几何级数上升.鉴于此,针对基于数据驱动的管道云边协同泄漏检测方法展开研究,首先针对系统在数据获取方面中压力数据采集量大、数据之间存在冗余的问题,提出一种自适应数据压缩与采集算法;然后依据云边协同调度策略的需求,对云边协同系统中各个环节进行任务细粒度划分,并根据划分后子任务的计算时延和传输时延提出云边协同下管道泄漏检测系统的任务拓扑模型;最后将系统的优化目标定义为在任务执行时间限制下的边缘控制器利用率,进而通过遗传算法求解时间限制下的最优调度策略.仿真分析验证了管道云边协同泄漏检测方法的有效性,所提出方法可以实现管道泄漏事件快速报警.     

边缘计算和深度学习之间的交融

随着网络终端的不断普及与互联网应用的快速发展,当今网络不仅要应对日益增长的传输流量,也要满足用户多样化的需求指标。云计算在诸如服务延迟与传输开销等方面难以适应趋势,边缘计算(Edge Computing)则将运算资源从云下移到了网络边缘,并通过就近处理数据的方式提升性能。作为人工智能的主要代表之一,深度学习一方面可以被集成到边缘计算的框架中以构建智能边缘,另一方面也能以服务的形式部署在边缘上从而实现边缘智能。本文从边缘计算与深度学习融合的趋势出发,介绍"边缘智能"与"智能边缘"的概念与应用场景,并说明典型的使能技术及其相互联系。     

基于负载特征的边缘智能系统性能优化

边缘智能指利用人工智能算法为网络边缘设备提供数据分析能力的一种服务形式。然而,边缘计算环境比云计算更加复杂和多变。在构建边缘智能的过程中存在很多问题,例如缺乏量化的评价标准、异构计算平台、复杂的网络拓扑、不断变化的用户需求等,其中比较突出的是算法模型的高资源需求与边缘设备资源储备低之间的矛盾。机器学习是边缘智能的主要工作负载,它需要大量的计算资源,然而边缘设备的计算资源有限,两者的供求关系并不匹配,边缘智能负载的部署和优化成为了一个难题。因此,针对边缘智能负载性能优化问题,文中提出了基于负载特征的边缘智能性能优化CECI(Cloud-Edge Collaborative Inference)策略,从模型选择、批量自适应调整和云边协同方面对不同机器学习负载进行了优化。在模型选择方面,使用基于目标权重的模型自适应选择策略,实现在多个条件约束下,综合权衡多个性能优化目标的效果。在批量自适应调整方面,提出了基于开销反馈的批量自适应调整算法,使得模型在运行时能够达到更好的性能。在云边协同方面,通过结合网络状态和用户时延要求设计出了云边协同策略,进而达到了动态利用云端计算资源的效果。实验结果表明,...     

基于云边协同的车间能源管理系统

本文提出了基于云边协同的能源管理系统。此系统面向车间生产制造过程,可以实现各类能源信息连接、互通,可以打破信息隔离,帮助管理者监控能源消耗情况、分析能源使用特征,从而更好地实现“双碳达标”的目标。此系统采用云边协同架构,分为边缘端和云端两部分：边缘端使用自研的边缘控制器组成集群,云端搭建边缘云（私有云）平台;同时,此系统按照功能划分为三层：采集层、分析层、应用层。最后,此系统方案在中国航空制造技术研究院的生产现场进行了应用验证。结果表明,该架构能够降低能源设备接入和管理难度,能够提升数据处理速度和应用响应速度,能够减轻网络传输的负担和边缘存储的压力。通过应用本能源管理系统,提高了车间能源利用率,减少了资源浪费,保证了生产用能安全。     

软件定义车联网云边端协同一体化架构的研究

随着自动驾驶、智能网联汽车和智能交通系统的发展，车联网的应用场景也越来越丰富。本文经过循序渐进地分析，提出软件定义云边端协同一体化车联网架构。为了适应车联网的高移动性、实时性、流量剧烈增减和网络异构等特点，提出基于KubeEdge框架的车联网系统管理架构，并系统介绍KubeEdge的组成和云边消息传递机制。该架构将Docker容器、Kubernetes与车载智能设备、路边智能设备相结合，并对KubeEdge框架的云端、边端和云边端消息传递进行“本土化”改造，可作为车联网未来发展思路和路径之一。     

华为云IEF边云协同操作系统

1 目标和概述 随着云计算、5G、AI技术的快速发展,企业智能升级的诉求愈加强烈,边缘计算的应用场景和行业也愈加广泛.对于实现边缘计算资源的按需部署、统一管控及边云协同,在各行业的实践中都面临着挑战,如:如何在摄像头、无人机等资源受限的边缘设备上运行智能应用及算法;如何解决智慧交通、智慧电力场景下,海量异构边缘设备接入...     

视频智能处理在景区管理中的应用分析

随着计算机和图像处理技术的不断发展和成熟,视频监控向着智能化的方向发展,视频智能处理技术在安防监控中的应用场景越来越广泛。本文主要通过对景区现有安防监控技术的现状和不足进行概括,同时对视频智能处理技术在景区安防中的应用场景和优势进行了分析。     

基于区块链的云边协同系统设计研究

为提高云边协同服务的可信度、安全性和公正性，促使云边协同创新、高速发展，本文利用区块链技术，设计一款功能齐全、性能稳定的云边协同系统。该系统严格遵循系统设计原则，从区块链和非区块链两个部分入手，完成系统架构设计。针对许可管理、签约、调度采集、资费结算等核心模块进行了功能设计，充分保证了系统稳定性和可靠性。本文所设计的云边协同系统不仅可以提高应用部署效率，还能实现资源调度与结算自动化管控，符合用户安全化使用需求。希望通过这次研究，为相关人员提供有效的借鉴和参考。     

边云协同终身学习面对开放世界:关键技术挑战、探索与案例

由于数据从边缘产生,将部分机器学习任务部署到边缘已成为必然趋势。当机器学习应用逐步被部署到边缘,距离用户更近、面对更复杂环境的开放世界场景将从系统和算法两个角度普遍、持续地影响边缘智能应用的精度和运行。借鉴人类的学习机制,我们已发表一种边云协同终身学习范式以针对上述开放世界中的边缘智能问题。本文总结了边云协同终身学习在理论走向实践过程中遇到的三大技术挑战:可扩展性、任务定义和未知任务,并通过6个工业和园区领域应用案例分享了相关技术探索和经验。