边缘计算关键技术

利用5G边缘计算靶场技术和5G通道对工业实时多源数据进行采集，如工艺数据核心控制系统运行数据数据库和工业中间件数据组态监控软件等，利用5G通信低时延高带宽多接入等特点，实现全态数据采集，在边缘下层MEC平台中部署数字孪生仿真系统，通过数字孪生系统对工业实时ITOT信息进行实时全态呈现建立在5G边缘计算MEC靶场底层的全状态运行监测系统，为上层仿真应用的运行和数据分析提供全态实时数据支持，系统分为采集器和数据综合分析展示两个层次，通过采集分析展示的各维度收集工控设备主机网络设备等各类资产的数据，全面检测测试过程中组件状态支持虚拟空间构造的仿真数字模型与物理实体交互映射，忠实地描述物理实体全生命周

为深入分析边缘计算对网络的影响，边缘计算网络技术架构研究，提出了以边缘计算为视角，将边缘计算网络分为边缘计算接入网ECA边缘计算内部网络ECN边缘计算内部网ECI和边缘计算互联网络ECI边缘计算网络技术架构研究这种新的网络技术之一就是所谓的边缘计算原生网络技术算力网络技术当前对算力网络的研究主要集中在四个方面1算力网络技术的算力测度当前，对计算资源的计量缺乏一个统一而简单的度量单位，如何评价不同类型的算力资源是一个亟待解决的问题2算力网络技术的分发资料信息量分配就是如何将计算力等资源信息通过网络控制面广泛传播3算力网络技术的资源视角我们还需要注意的是，如何为每个用户生成一个以他们为中心的资源视

边缘计算的发展意味着边缘人工智能的重要性日益凸显各个行业都无法做到，尤其是减少处理延迟和保护数据隐私何谓边缘AI边缘AI是在硬件设备上进行本地处理的AI算法，可以不与网络连接而处理数据这就是说，不需要流式传输或云上存储数据就能创建数据由于越来越多的设备数据不能依靠云进行处理，这一点非常重要举例来说，工厂的机器人和自动驾驶汽车需要以最小的延迟高速处理数据要达到这些目标，边缘计算可以依靠深度学习在云上产生数据，而在数据原点设备本身边缘执行模型的推理和预测拿工厂里的工业机器人来说在这里，AI技术能够以人类所不能达到的速度，对监控摄像机和传感器提供的大量多模式数据进行可视化和评估，从而能够在生产线上对