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算力網絡詳解 卷3:算網大數據(5G與AI技術大系) 版權信息
- ISBN：9787302623724
- 條形碼：9787302623724 ; 978-7-302-62372-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
算力網絡詳解 卷3:算網大數據(5G與AI技術大系) 本書特色
全面講述算力網絡大數據技術體系及實現。 來自國內大型電信軟件與服務提供商的實戰分享。 關注技術前沿與落地實現。
算力網絡詳解 卷3:算網大數據(5G與AI技術大系) 內容簡介
未來十年將是算力網絡（簡稱算網）蓬勃發展的十年，未來算網大數據的發展重點將聚焦在邊緣計算、分布式協同計算、數據編織、隱私計算等核心技術領域。本書通過對這些核心領域的介紹，幫助讀者快速了解和掌握算網大數據技術及應用場景。 本書共四篇 14 章：**篇（第 1~3 章）介紹算力、算力網絡的基本概念和算力網絡驅動的大數據發展趨勢；第二篇（第 4~7 章）介紹面向算力網絡的大數據關鍵技術，包括邊緣計算、分布式協同計算、數據編織、隱私計算等內容；第三篇（第 8~10 章）介紹大數據技術在算力網絡中的具體應用；第四篇（第 11~14 章）介紹與算力網絡結合的大數據應用場景及未來展望。
算力網絡詳解 卷3:算網大數據(5G與AI技術大系) 目錄
**篇 算力網絡與大數據
第 1 章 算力概述 2
1.1 算力是什么 3
1.1.1 計算工具的發展歷史 3
1.1.2 算力的內涵和外延 5
1.2 無處不在的現代算力 6
1.2.1 算力的分類 6
1.2.2 典型算力平臺 8
1.3 算力，新時代的生產力10
1.3.1 算力成為數據經濟新引擎 10
1.3.2 信息消費持續釋放算力需求 11
1.3.3 算力助力數字世界和物理世界無縫融合 12
第 2 章 算力網絡 14
2.1 算力網絡因何而生15
2.1.1 連接算力“消費方”和算力“提供方” 15
2.1.2 從“云網”到“算網” 16
2.2 理解算力網絡18
2.2.1 算力網絡的概念 18
2.2.2 算力網絡功能需求 19
2.2.3 算力網絡關鍵技術 20
2.2.4 算力網絡的體系架構 23
2.3 算力網絡發展展望25
2.3.1 算力網絡發展階段 26
2.3.2 算力網絡面臨的挑戰 26
第 3 章 算力網絡提升大數據發展 28
3.1 數據融入經濟社會發展各領域28
3.2 跨地域數據協同30
3.2.1 云邊數據協同 30
3.2.2 分布式云數據中心 31
3.3 跨行業數據流通33
3.3.1 全鏈路數據治理，提供高品質數據供給 34
3.3.2 開展數據資產化作業，釋放數據要素化價值 34
3.3.3 充分利用已有資源與能力，開創數據增值服務體系 35
第二篇 面向算力網絡的大數據關鍵技術
第 4 章 邊緣計算 38
4.1 邊緣計算簡介38
4.1.1 邊緣計算的定義及發展趨勢 38
4.1.2 邊緣計算與傳統云計算的區別 40
4.2 邊緣計算技術特點分析42
4.2.1 低延時性 42
4.2.2 去中心化 43
4.2.3 低帶寬消耗 44
4.2.4 高安全可靠性 44
4.2.5 非寡頭化 44
4.2.6 綠色節能 45
4.3 邊緣大數據技術45
4.3.1 邊緣計算參考技術架構 45
4.3.2 邊緣計算核心技術 47
4.4 邊緣大數據技術應用場景55
4.4.1 智慧園區邊緣大數據應用 55
4.4.2 平安城市邊緣大數據應用 58
第 5 章 分布式協同計算 64
5.1 分布式協同計算簡介64
5.2 分布式協同計算架構66
5.3 分布式協同計算關鍵技術67
5.3.1 數據跨域協同交換 67
5.3.2 分布式任務編排調度 73
5.3.3 節點分區可用性保障 78
5.3.4 異常任務按需重做 78
5.3.5 協同控制代理 79
5.4 分布式協同計算應用場景81
5.4.1 協同計算在智慧交通場景中的應用 81
5.4.2 協同計算在智能家庭場景中的應用 82
第 6 章 數據編織 84
6.1 數據編織技術84
6.1.1 數據編織的起源 84
6.1.2 數據編織的定義 85
6.1.3 數據編織需要具備的能力 88
6.1.4 數據編織架構關鍵組成 93
6.2 數據虛擬化技術實現94
6.2.1 數據虛擬化的定義及能力 94
6.2.2 數據虛擬化的技術實現 97
6.2.3 數據虛擬化開源技術介紹 100
6.3 數據虛擬化應用場景 104
6.3.1 電信行業應用場景 104
6.3.2 在線教育行業應用場景 105
6.3.3 物聯網行業應用場景 106
第 7 章 隱私計算 108
7.1 隱私計算的起源與發展 109
7.1.1 隱私計算的起源 109
7.1.2 隱私計算的政策環境 109
7.1.3 隱私計算的市場發展 111
7.1.4 隱私計算的發展展望 113
7.2 隱私計算體系 114
7.2.1 隱私計算的概念 114
7.2.2 隱私計算體系架構 115
7.3 隱私計算技術介紹 116
7.3.1 多方安全計算 118
7.3.2 聯邦學習 123
7.3.3 可信執行環境 124
7.3.4 區塊鏈技術輔助隱私計算 126
7.4 隱私計算應用場景 129
7.4.1 金融行業 129
7.4.2 醫療健康行業 130
7.4.3 政務行業 131
第三篇 大數據技術賦能算力網絡
第 8 章 湖倉一體的算網數據中心 134
8.1 算力網絡數據存算需求 134
8.1.1 算力網絡中的數據 134
8.1.2 數據存算需求 136
8.2 湖倉一體技術介紹 137
8.2.1 湖倉一體技術發展背景 137
8.2.2 湖倉一體技術架構 139
8.2.3 湖倉一體關鍵技術 143
8.2.4 湖倉一體開源技術 152
8.2.5 湖倉一體應用場景 163
8.3 算力網絡數據中心的定位及作用 166
8.3.1 算力網絡數據中心定位 166
8.3.2 數據賦能算力網絡運行 169
8.4 基于湖倉一體技術的算力網絡數據中心 172
8.4.1 為什么選擇湖倉一體技術 172
8.4.2 算力網絡數據中心基于湖倉一體技術的具體實現 174
第 9 章 算力網絡中的數據治理 176
9.1 算力網絡數據治理需求 176
9.2 數據治理技術發展 177
9.2.1 跨域數據治理 177
9.2.2 調度能力互通與治理應用 179
9.2.3 數據全生命周期安全保障機制 183
9.3 算力網絡中數據治理的實踐價值 187
第 10 章 算力網絡交易運營中的隱私計算 189
10.1 算力網絡運營交易介紹 189
10.1.1 算力網絡交易模式 189
10.1.2 算力網絡交易中的隱私計算架構實現 192
10.1.3 算力網絡交易中的隱私計算流程 195
10.1.4 算力網絡交易中的隱私計算核心功能 196
10.1.5 算力網絡交易風險及評估 199
10.2 隱私計算技術在算力網絡交易中的價值體現 202
10.2.1 數據可信流通 202
10.2.2 數據價值釋放 204
10.2.3 數據存證溯源 207
第四篇 算力網絡時代大數據應用場景和發展展望
第 11 章 東數西算 212
11.1 東數西算，國家政策引導 212
11.2 圍繞五個一體化推進東數西算的實施 214
11.2.1 網絡一體化建設，保障大數據的高效傳輸 215
11.2.2 能源一體化，推動大數據的低碳運營 217
11.2.3 算力一體化，構建算力一張網 220
11.2.4 數據安全保障數據的安全流通共享 222
11.2.5 基于數據要素構建城市大腦 224
11.3 東數西算，典型應用場景 225
11.3.1 在線推理向東，離線分析向西 226
11.3.2 資源托管 226
11.3.3 數據存儲與災備 228
第 12 章 加速數字化轉型 230
12.1 云邊協同數據應用 231
12.1.1 車路協同應用場景 231
12.1.2 IoT 數據本地處理助力智能制造 232
12.1.3 云邊協同在云游戲場景中的應用 234
12.2 賦能 AI，推動智能應用 237
12.2.1 助力生命科學 237
12.2.2 助力綠色計算 238
12.2.3 推動自動駕駛落地 239
12.3 數字化、智能化推動企業發展 240
12.3.1 知識管理，助力企業智能化“蛻變” 241
12.3.2 從企業數字化到管理決策智能化 241
第 13 章 讓生活環境更美好 244
13.1 智慧家庭 244
13.1.1 以家庭寬帶作為智慧家庭服務的入口 245
13.1.2 以互聯網電視作為家庭娛樂操作系統 245
13.1.3 以能力開放來構筑智慧家庭產業生態 246
13.2 智慧社區 247
13.2.1 智慧物業 248
13.2.2 智慧社區生活 249
13.2.3 智慧社區管理平臺服務 249
第 14 章 “算力網絡 + 大數據”發展展望 251
14.1 數據安全與隱私保護 251
14.2 綠色計算，數字減碳 253
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算力網絡詳解 卷3:算網大數據(5G與AI技術大系) 作者簡介
羅峰，現任亞信科技研發中心數據產品規劃總監。負責大數據產品創新與規劃工作，在大數據領域擁有豐富的研發管理經驗與行業實踐經驗，曾在華為、中科曙光負責產品研發和數字化轉型工作。 張東飛，現任亞信科技研發中心規劃與研發工程師。長期從事大數據領域的規劃與設計工作，在數據治理、數據安全、算力網絡、隱私計算等領域有豐富的實踐經驗。 高智芳，現任亞信科技研發中心架構師。負責基于云原生大數據平臺的規劃和設計，專注于云計算及大數據方向，曾在 IBM 工作多年，在云計算、大數據等領域有豐富的落地經驗。
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