全球6G技术大会2023面向典型行业的云网边协同与剪裁白皮书68页_8mb

云网边端智能协同与剪裁技术分析

1. 云网边端协同简介

• 发展现状：
  云计算、边缘计算与网络融合推动了云网边端协同的发展，旨在解决传统云计算的高延迟和边缘计算的资源限制问题。
• 网络架构研究现状：
  包括KubeEdge、OpenYurt等架构，支持云边协同和资源分配优化。
• 协同方式研究现状：
  产业界和学术界研究了联合通信与计算资源分配、云边协同框架等技术，提升系统效率。
• 章节安排：
  本白皮书共七章，涵盖架构定义、关键技术、安全研究、典型应用及面向6G的展望。

2. 面向典型行业的云网边端协同架构

• 云边协同架构：
  基于SDN的架构将计算资源统一调度，支持任务分层决策，兼顾本地响应和全局优化。
• 云网边端协同架构：
  包括云中心、边缘域和网络层，各层协同处理计算、存储和数据传输任务，支持海量垂直行业应用。

3. 云网边端智能协同与剪裁关键技术研究

• 云计算与边缘计算：
  云计算集中处理大数据，边缘计算就近响应需求，结合可降低延迟并满足个性化服务。
• 网络切片：
  通过虚拟化技术动态分配资源，支持差异化服务，如自动驾驶需低延迟，超高清视频需高带宽。
• 软件定义网络（SDN）：
  解耦控制平面与数据平面，实现网络资源的灵活调度和动态优化。
• 人工智能：
  结合机器学习、联邦学习和知识图谱，优化云边协同中的模型训练、推理及数据管理。

4. 云网边端协同安全研究

• 安全挑战：
  存在网络架构可信不足、隐私泄露、基础设施风险及开源软件漏洞等问题。
• 安全框架与技术：
  提出网络切片隔离、轻量级加密、数据脱敏等技术，构建分层安全管理体系。
• 生命周期安全管理：
  涵盖开发、测试、运维全阶段，强调从需求设计到漏洞响应的全流程安全管控。

5. 云网边端协同典型应用案例

• 人脸识别：
  云边协同优化比对速度，兼顾隐私保护与实时响应。
• 自动驾驶：
  边缘计算支持实时决策，云端提供全局路径规划，满足多层级算力需求。
• 物联网：
  边缘存储降低云端压力，网络切片保障大规模设备接入与低延迟。
• 智慧医疗：
  边缘设备处理本地数据，云端支持AI辅助诊断，满足医疗数据安全与高可靠性需求。
• 其他场景：
  包括音视频服务、智慧交通等，均通过云网边端资源协同提升性能与服务质量。

6. 面向6G的云网边端智能化协同研究

• 智能化内生架构：
  6G将深度融合AI，实现算力分布与业务场景的动态协同。
• 服务化RAN：
  微服务化设计提升网络功能的灵活性与可编程性，支持6G业务需求。

7. 致谢

本白皮书由西安电子科技大学等单位联合撰写，感谢参与者对研究的贡献。