集装箱式边缘数据中心震后功能概率评价方法

集装箱式边缘数据中心是5G通信网络中的一类重要节点,准确评价其在不同强度地震作用下的功能水平是5G通信网络震后功能评价的基础。该文以一个典型集装箱式边缘数据中心为研究对象,提出了该类数据中心震后功能的概率评价方法。详细分析了典型数据中心5个子系统的基本部件构成和各基本部件间的功能逻辑关系,建立了子系统的故障树模型和数据中心的状态树模型;通过数值模拟和文献调研,给出了数据中心各基本部件的地震易损性参数;将状态树和蒙特卡洛模拟相结合,计算出了典型数据中心的地震功能易损性曲线和参数。研究表明:空调内机、蓄电池柜和空调外机是集装箱式边缘数据中心的薄弱环节,改善这些薄弱环节可显著提升集装箱式边缘数据中心震后功能水平。

基于改进随机森林算法的工业互联网边缘数据标准化采集方法

工业互联网是新一轮工业革命的产物,加之雾计算手段的应用,致使边缘数据数量庞大,并且结构较为复杂,对此,提出基于改进随机森林算法的工业互联网边缘数据标准化采集方法研究。应用权重树集成策略改进随机森林算法,制定算法并行化计算策略,完成边缘数据的分类处理,设置通信方式为协作通信,计算节点最优通信距离,创建边缘数据采集路径,标准化处理采集的边缘数据。实验结果显示:应用提出方法获得的边缘数据分类效果更好,数据采集完整度数值更大,保证采集性能更佳。

边缘数据中心关键技术和发展趋势

对当前边缘数据中心的3种不同的需求和概念进行提炼,分析研究边缘数据中心基础设施层的安全、可靠与节能和平台层的分布式处理等关键技术,并在技术、应用、布局和标准等方面梳理未来边缘数据中心的发展趋势。

关于“边缘数据”的一点意见

在兽药检测过程中 ,经常会出现边缘数据。按有关规定 ,出现边缘数据需复试 ,以确保试验数据的准确性。但目前对于含量测定中的边缘数据并没有一个明确规定 ,“边缘”的“界限”也尚无定论 ,这都给检验工作人员带来诸多不便。

基于特征提取的面向边缘数据中心的窃电监测

随着电网信息物理系统的发展,一部分数据处理功能逐渐下沉到靠近终端用户的边缘层。为了给后续分析提供可靠的数据源,及时发现异常用电行为,窃电监测是边缘数据中心重要功能之一。文中提出一种针对边缘数据中心的窃电监测方法,该方法利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)鉴别器提取得到的特征,在边缘数据中心对二范数线性支持向量机(L2SVM)进行训练。实验结果证实,DCGAN具有较好的收敛性能,鉴别器提取得到的正常与窃电行为用电特征具有明显划分,且比基于主成分分析(PCA)特征提取方法更加有效,此外,与基于径向基核函数的支持向量机(SVM)反窃电方法相比,所提方法准确度更好且计算复杂度低,适合边缘数据中心部署。

高校图书馆阅读推广核心数据及边缘数据的管理与应用

阅读推广数据对提高高校阅读推广工作的精准性、高效性具有至关重要的意义。文章通过文献调研法、网络调研法、实例分析法论述了图书馆阅读推广数据理论研究和应用实践现状,总结了存在的问题。针对阅读推广核心数据及边缘数据特征的界定,文章对阅读推广相关数据进行了层级划分,同时提出采集、存储、使用三位一体的交互调控管理体系和多层次、多样化的综合应用思路,可为图书馆合理管理和充分利用阅读推广数据,调控优化阅读推广工作效果提供参考。

基于雾计算边缘数据存储的缓存置换技术研究

围绕雾计算的边缘数据缓存置换技术的相关概念、实现原理,以及所涉及的主要算法进行了调查研究,并在此基础上针对边缘数据缓存置换技术中蚁群算法的优化与改进提出了一些新的思路和方法,以期为相关领域的研究提供一些参考依据。

多站融合下边缘数据中心雷电过电压监测与装置设计

由于边缘数据中心与传统变电站的防雷设计和耐受能力差异,在运行过程中可能出现因共用接地网带来的雷电过电压问题。分析了现阶段独立数据机房的三级防雷保护措施,提出了多站融合场景下边缘数据中心的共地系统雷电过电压监测方法,采用PSpice软件验证了所设计电路的功能响应。搭建了应用于多站融合场景下边缘数据中心共地系统雷电过电压监测装置,实现了边缘数据中心共地系统的电压监测和数据记录存储,为多站融合变电站的过电压防护提供了工程参考意义。

边缘数据中心:边缘计算风口下数据中心的未来

随着5G时代的到来,为更好地支撑高密度、大带宽和低时延业务场景,业界提出从"核心计算"模式转化为边缘计算模式,就近解决网络传输问题。而推广边缘计算模式迫切需要基础设施层面的变革——边缘数据中心成为有效解决方案。目前,边缘数据中心处于发展初期,但发展势头迅猛,我国基础运营商、互联网行业巨头及有实力的IDC服务商纷纷开始技术布局。未来几年,是边缘数据中心发展的关键时期,迫切需要产业界进行深入研究与产业合作,共同推进我国边缘数据中心产业发展。

基于B/S架构的工业互联网边缘数据检测系统

目前提出的工业互联网边缘数据检测系统数据存储空间消耗较大,检测消耗时间过长。基于B/S架构设计一种新的工业互联网边缘数据检测系统,系统硬件选择四路输入/输出存储器,同时引入数据传感器。根据硬件结构设计软件,利用B/S构架将浏览器界面与工业互联网工作界面相连接,在连接的过程中匹配操作原则数据,管理检测空间平台内部信息。实验结果表明,基于B/S架构的工业互联网边缘数据检测系统能够有效降低存储空间,缩短检测消耗时间。

边缘数据中心规划发展研究

为边缘数据中心的分类提供几种思路,通过对比传统数据中心对边缘数据中心的规划和设计等环节进行分析,模块化、预制产品化和标准化将成为边缘数据中心未来的发展方向。

边缘数据中心节点的液冷系统部署可行性评估

5G应用的高带宽、低延时和高密度部署对算力的需求进一步提升,给现有云计算数据中心带来了巨大挑战。未来云计算数据中心将从中央超大规模数据中心扩展到边缘。为了解决IT设备等的处理器芯片功耗急剧攀升带来的散热问题,有效提升边缘数据中心的能源利用效率(PUE),将对现有通信机房进行改造并引入浸没式液冷系统。本文通过评估浸没式液冷服务器系统PUE值及总拥有成本(TCO),验证了在边缘数据中心节点引入液冷技术,若单机柜负载超过7kW,则可以在两年内回收改造成本,同时可以提高数据中心的业务承载能力。浸没式液冷系统将成为未来边缘数据中心降本增效的利器。

基于5G网络的边缘数据中心与大数据中心的选址

本文则是以河北省为例,对边缘数据中心与大数据中心选址问题进行研究,并给予出相应的制度举措,期望在项目工程建设中起到一定的作用。

一体化边缘数据中心建设研究

随着通信技术的不断演进,移动通信系统已发展至5G时代。5G的业务属性导致数据中心部署呈现“大愈大,小愈多”特征,形成“云数据中心+边缘数据中心”的协同布局模式。边缘数据中心基础设施建设面临选址复杂、布署空间受限和保障等级多样等诸多挑战。本文提出边缘数据中心产品化解决思路,并详细阐述了一体化产品需具备的特性能力,为后续边缘数据中心建设提供借鉴参考。

边缘数据中心安全可靠措施探讨

本文从机电系统规划设计角度,对边缘数据中心的安防系统、供电系统、空调系统、通信网络接入等关键措施进行探讨分析,以提升边缘数据中心基础设施的安全可靠性。

边缘数据中心分级及总体要求分析

通过分析边缘数据中心的特点,同时依托传统数据中心分级思路,对选址、制冷、供配电、布线、智能化、安全等方面的要求进行分析,为边缘数据中心分级提供了依据。分级评估为边缘数据中心设计、运行评价和推广提供指引和支持。

基于5G网络的边缘数据中心与大数据中心的选址

5G技术即第五代移动通信技术的出现,推动了通信行业的发展。5G、大数据以及人工智能技术的热潮,使得新型应用的发展逐渐趋向高带宽、时延小以及高速。基于此,简要概述边缘数据中心,分析边缘数据中心的发展现状与发展趋势,探讨边缘数据中心与大数据中心的选址,介绍大数据中心的选址原则与注意事项,旨在为信息行业的发展提供借鉴。

边缘数据中心分布式供电系统的应用

为了全面优化电力系统应用效果,需要积极推进电力边缘数据中心发展进程,有效提升数据中心的功能性和稳定性,共建更加科学的数据评估模式,确保分布式供电系统综合管理水平最优化。分析了边缘数据中心分布式供电系统的内涵和关键技术,并对系统应用和未来发展趋势展开讨论。

基于B/S架构的工业互联网边缘数据检测系统分析

本文笔者针对基于 B/S 架构的工业互联网边缘数据检测系统进行分析研究,文章中简要分析了该系统的研究背景,同时提出了基于 B/S 架构的工业互联网边缘数据检测系统的硬件设计、软件设计、实践实验,通过系统的实践验证,证明了本文设计的工业互联网边缘数据检测系统具有更高的精度,也具有更高的效率,适合应用推广。

基于深度神经网络的数字电网边缘侧数据迁移

为了避免数字电网出现数据样本过量累积问题,设计基于深度神经网络的数字电网边缘侧数据迁移方法。按照深度神经网络构建原则,确定样本容错系数取值标准,根据电网边缘侧数据的传输流量求解资源分配权限,完成电网边缘侧数据整合。设置FIFO调度器闭环,计算HBase迁移参量的具体数值,对整合完成后的电网边缘侧数据进行迁移处理,完成数字电网边缘侧数据迁移方法设计。实验结果表明,在深度神经网络模型作用下,电网边缘侧数据迁移时长平均缩短幅度超过7.0 s,该方法能够很好地解决数字电网边缘侧信息样本过量累积的问题,实际应用效果好。