大数据

边缘计算的架构、挑战与应用

李林哲, 周佩雷, 程鹏, 史治国

2019, 5(2): 3-16. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019010

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边缘计算是一种在网络边缘执行计算任务的新型计算模型，相比于云计算模型，能够更加迅速、可靠和节能地响应用户需求。从云计算模型的不足出发，首先介绍了边缘计算的概念和通用构架，随后详细阐述了两个边缘计算参考构架，总结了边缘计算面临的挑战，并介绍了针对这些挑战的研究进展。随着边缘计算相关理论和技术的发展，边缘计算将成为推动物联网服务升级的关键技术，以预测性维护和安防监控为例，对边缘计算的应用进行了介绍。

面向边缘计算的资源优化技术研究进展

屈志昊, 叶保留, 陈贵海, 唐斌, 郭成昊

2019, 5(2): 17-33. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019011

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以云计算模型为代表的集中式数据处理关键技术已不能高效、及时地处理边缘设备产生的数据。针对这一问题，以“数据处理应更靠近数据源头”为核心理念的边缘计算模型应运而生。首先介绍了微数据中心、微云、雾计算、移动边缘计算等计算范型，并讨论了边缘资源整合的优势。然后，回顾了近年来边缘计算中与资源优化领域相关的工作，以计算、存储和通信3种资源为切入点，分别从计算卸载、分布式缓存和高性能传输这3个研究热点，对国内外的研究进展进行总结和讨论。最后，展望了该领域未来的发展趋势和主要的研究方向。

边缘计算安全技术综述

凌捷, 陈家辉, 罗玉, 张思亮

2019, 5(2): 34-52. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019012

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随着物联网应用的不断展开，大量移动终端设备参与服务计算，传统的云计算模型已经不能满足网络边缘设备产生数据的速度，边缘计算模型应运而生，并成为近几年的研究热点。介绍了边缘计算的概念和物联网的边缘计算参考模型，分析总结了边缘设备容易遭受的攻击，综述了边缘计算中密码安全技术的主要研究成果，并指出：对称密码技术不适用于边缘设备之间的通信，基于身份标识的密码技术较适用于边缘设备到边缘设备的通信，基于配对的密码技术较适用于边缘设备到基站的通信。讨论了两种后量子密码技术在边缘设备中的应用，提出了边缘计算安全技术研究的几个建议。

边缘智能：边缘计算与人工智能融合的新范式

周知, 于帅, 陈旭

2019, 5(2): 53-63. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019013

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边缘计算与人工智能这两种高速发展的新技术之间存在着彼此赋能的巨大潜力。通过3个研究案例，展示协同边缘计算和人工智能这两种技术如何促进各自的进一步发展。从边缘计算赋能人工智能的维度，针对深度学习模型在网络边缘侧的部署，提出了基于边端协同的深度学习按需加速框架，通过协同优化模型分割和模型精简策略，实现时延约束下的高精度模型推理。从人工智能赋能边缘计算的维度，针对边缘计算服务的放置问题，提出了基于在线学习的自适应边缘服务放置机制和基于因子图模型的预测性边缘服务迁移方法。

边缘计算使能智慧电网

张聪, 樊小毅, 刘晓腾, 庞海天, 孙立峰, 刘江川

2019, 5(2): 64-78. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019014

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随着物联网技术、高速通信技术、智能芯片技术的发展，协同利用这些技术提高传统电网在设备数据收集、储能策略分析和用电安全监控等方面的效能成为亟待解决的难题。对边缘计算技术如何助力电力企业智能化转型进行了着重分析，讨论了边缘计算在构建低时延、轻量级、高效能和高可靠的智慧电网平台方面的优势，介绍了智慧电网中的各类应用场景和对应的边缘计算解决方案。最后，对国内外两种边缘计算平台及其使用的主要技术和应用场景进行了分析。

基于边缘计算的森林火警监测系统

张科, 叶影, 张红

2019, 5(2): 79-88. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019015

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云计算和图像处理技术的应用极大地改变了森林火警监测的方式。基于云架构的森林火警监测技术在检测实时性和图像算法可配置性方面均存在不足。为了解决这些问题，设计了一种基于边缘计算的森林火警监测系统。系统采用边缘计算的方式，利用森林监测站的边缘计算机或服务器执行火灾检测的图像处理任务，提高了火灾检测和预警的实时性。另外，系统引入了算法重配置的功能模块，以便火灾识别算法的迭代与更新，减少了系统二次开发的成本，进一步增强了系统的实用性。

CPU-MIC异构并行架构下基于大规模频繁子图挖掘的药物发现算法

彭绍亮, 牛琦, 李肯立, 邹权

2019, 5(2): 89-103. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019016

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频繁子图挖掘是许多实际应用领域中需要解决的重要问题，由于计算密集性、挖掘的图集及其结果容量大，现有的频繁子图挖掘方案无法满足时间需求，其处理效率是目前面临的主要挑战。原创性地提出了并行加速的频繁子图挖掘工具cmFSM。cmFSM主要在3个层次上进行并行优化：单节点上的细粒度OpenMP并行化、多节点多进程并行化和CPU-MIC协作并行化。在单节点上cmFSM的处理速度比基于CPU的最佳算法快一倍，在多节点方案中cmFSM提供可扩展性。结果表明，即使只使用一些并行计算资源，cmFSM也明显优于现有的最先进的算法。这充分表明提出的工具在生物信息学领域的有效性。

智能电网数据资产的风险管理

李爱华, 陈思光, 张悦今

2019, 5(2): 104-115. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019017

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智能电网本身的复杂性使得目前我国各部门智能电网数据的管理水平参差不齐，数据资产化存在诸多风险。因此，风险管理成为智能电网数据资产化工作推进的必要环节。从智能电网数据资产的特征入手，结合电力行业特征、大数据研究方法和风险管理要素，为智能电网数据资产的风险识别与管理提出了数据治理、数据安全、供应链数据共享、客户信用风险控制以及智能电网稳健性建设等建议，并结合我国电网实际项目与实施效果进行了案例研究，最后分析了智能电网数据资产风险管理未来的发展趋势。

区块链在智慧农业中的应用展望

孙忠富, 李永利, 郑飞翔, 杜克明, 马浚诚, 张德龙

2019, 5(2): 116-124. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2019018

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我国农业正处于升级转型的重要时期，融合现代信息技术发展智慧农业是实现农业现代化的先行之路。首先，分析了我国农业的发展现状，进而阐述了智慧农业发展及其与区块链应用融合的必要性；其次，介绍了区块链的内涵及发展现状；第三，分析了区块链在智慧农业创新发展中可能的应用领域；最后，阐述了区块链的发展前景，并提出了区块链在农业领域应用的一些建议。

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