边缘资源调度研究方法

⑴ 边缘计算有什么特点

【边缘计算六大特点】

1、去中心化：

边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。

2、非寡头化：

边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。

3、万物边缘化：

边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。

4、安全化：

在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。

而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。

5、实时化：

随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。

6、绿色化：

数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

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边缘计算：

“边缘计算”是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。

简单来说，边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，以达到对云计算的有力补充。

⑵ 资源经济学的研究方法

资源经济学是一门跨度大、综合性强、应用性强的边缘交叉学科，必须运用多层次多种类的方法体系来进行研究。这个方法体系大体分为三个层次：
第一层次是资源经济学的哲学基础或哲学意义上的方法论，即基本方法论。它是哲学思潮或流派影响（常通过潜移默化的方式）经济学家的意识，并内化为他们的思维方式或方法意识，再体现在他们的研究活动和理论之中的结果。它讨论的是资源经济学的价值观、真理观和科学观之类的根本性问题。主要内容有：对资源经济学研究对象的哲学思考或资源经济世界观；如何认识和判断资源经济学的科学性和真理性；如何看待资源经济活动主体（个人及其群体）；资源经济学和经济学家的价值标准是什么；等等。人们通常说的西方资源经济以功利主义、个人主义和自由主义（或统称为个人功利主义）为基础，马克思主义资源经济学以辩证唯物主义和历史唯物主义为基础，就是指它们分别以这两种哲学思潮作为各自的基本方法论。
第二层次是资源经济学的思维原理和方法，或者说，是经济学家观察经济事实、从事理论研究、构建理论体系的方法。诸如：归纳法、演绎法、抽象法、分析和综合法、总量分析法、结构分析法、规范分析法、实证分析法、动态分析法、静态分析法、存量分析法、流量分析法、等等。这些方法的具体内容在教科书上都可看到。这里着重介绍一下笔者在研究方法上的创新：用经济细胞方法来建立资源经济细胞价值理论（为一般经济细胞价值理论的特殊形式），以此理论作指导，来认识资源经济社会中的各种关系或资源社会生产中的各种矛盾，用资源细胞演化方法（属于发生学方法的特殊形式）来建立资源经济学理论体系。
第三层次是资源经济学的技术性方法，即为了使资源经济学理论更趋完善和精确化而对特定研究对象或理论所采用的具有技术性质的具体方法。诸如：数学方法、统计方法、心理分析法、边际分析法、投入产出分析法、成本—收益分析法、均衡分析法、时间路径分析法、逻辑框图分析法、等等。

⑶ 临床研究项目经理如何调度外部资源

摘要 项目经理是项目的最大组织者，也是最大的协调员，一个好的项目经理，一定是个好“调度”。项目经理的任务就是当好大调度，比如可以在日事清做每日的跟踪组织调整计划和配置资源，保证每一个阶段目标按时间节点完成。在计划的管理上，要对工程每个大的阶段心里有数，并严格控制，保证大的阶段不出现大的计划外偏差。

⑷ 云计算中常用的资源调度策略有哪些

最常用的资源调度策略就是按需分配。你可以去阳光互联的云计算论坛看看。

⑸ LTE采用了哪些关键技术

各个子载波的正交性是由基带IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)实现的。由于子载波带宽较小（15kHz），多径时延将导致符号间干扰ISI，破坏子载波之间的正交性。为此，在OFDM符号间插入保护间隔，通常采用循环前缀CP来实现； 下行多址接入技术OFDMA，上行多址接入技术SC-FDMA(Single Carrier-FDMA)； 采用MIMO(Multiple-Input Multiple Output)技术 LTE下行支持MIMO技术进行空间维度的复用。空间复用支持单用户SU-MIMO(Single-User-MIMO)模式或者多用户MU-MIMO (Multiple-User-MIMO)模式。SU-MIMO和MU-MIMO都支持通过Pre-coding的方法来降低或者控制空间复用数据流之间的干扰，从而改善MIMO技术的性能。SU-MIMO中，空间复用的数据流调度给一个单独的用户，提升该用户的传输速率和频谱效率。MU-MIMO中，空间复用的数据流调度给多个用户，多个用户通过空分方式共享同一时频资源，系统可以通过空间维度的多用户调度获得额外的多用户分集增益。 受限于终端的成本和功耗，实现单个终端上行多路射频发射和功放的难度较大。因此，LTE正研究在上行采用多个单天线用户联合进行MIMO传输的方法，称为Virtual-MIMO。调度器将相同的时频资源调度给若干个不同的用户，每个用户都采用单天线方式发送数据，系统采用一定的MIMO解调方法进行数据分离。采用Virtual-MIMO方式能同时获得MIMO增益以及功率增益（相同的时频资源允许更高的功率发送），而且调度器可以控制多用户数据之间的干扰。同时，通过用户选择可以获得多用户分集增益。 调度和链路自适应 LTE支持时间和频率两个维度的链路自适应，根据时频域信道质量信息对不同的时频资源选择不同的调制编码方式。 功率控制在CDMA系统中是一项重要的链路自适应技术，可以避免远近效应带来的多址干扰。在LTE系统中，上下行均采用正交的OFDM技术对多用户进行复用。因此，功控主要用来降低对邻小区上行的干扰，补偿链路损耗，也是一种慢速的链路自适应机制。 小区干扰控制 LTE系统中，系统中各小区采用相同的频率进行发送和接收。与CDMA系统不同的是，LTE系统并不能通过合并不同小区的信号来降低邻小区信号的影响。因此必将在小区间产生干扰，小区边缘干扰尤为严重。 为了改善小区边缘的性能，系统上下行都需要采用一定的方法进行小区干扰控制。目前正在研究方法有： 干扰随机化：被动的干扰控制方法。目的是使系统在时频域受到的干扰尽可能平均，可通过加扰，交织，跳频等方法实现； 干扰对消：终端解调邻小区信息，对消邻小区信息后再解调本小区信息；或利用交织多址IDMA进行多小区信息联合解调； 干扰抑制：通过终端多个天线对空间有色干扰特性进行估计和抑制，可以分为空间维度和频率维度进行抑制。系统复杂度较大，可通过上下行的干扰抑制合并IRC实现； 干扰协调：主动的干扰控制技术。这是一种比较常见的小区干扰抑制方法；

⑹ 云计算：资源调度管理的目录

第1章 云计算概述
1.1 云计算发展背景
1.2 云计算是集大成者
1.3 为什么需要云计算？
1.4 云计算发展现状和趋势
1.5 云计算应用初步分类
1.6 云计算的产业链中的不同角色
1.7 云计算主要特征和技术挑战
1.8 小结
思考题
参考文献
第2章 云数据中心概述
2.1 云数据中心概述
2.1.1 云数据中心介绍
2.1.2 云数据中心的需求和挑战
2.2 云计算数据中心资源调度需求分析
2.2.1 技术需求
2.2.2 技术目标
2.3 云计算数据中心资源调度研究进展
2.4 云计算数据中心资源调度方案分析
2.4.1 goosle解决方案
2.4.2 amazon解决方案
2.4.3 1bm解决方案
2.4.4 hp解决方案
2.4.5 vmware解决方案
2.4.6 其他厂家解决方案
2.5 云计算数据中心资源调度标准进展
2.6 云计算数据中心资源调度关键技术及研究热点
2.7 小结
思考题
参考文献
第3章 云资源定义与建模
3.1 引言
3.2 云数据中心资源建模
3.2.1 云数据中心多级体系结构
3.2.2 云数据中心涉及的资源
3.3 云数据中心资源定义
3.4 资源管理
3.5 小结
思考题
参考文献
第4章 云资源管理
4.1 概述
4.1.1 面向基础设施搭建的管理软件
4.1.2 面向能效设备控制的管理软件
4.1.3 面向虚拟化的数据中心管理软件
4.2 云数据中心资源管理的内容
4.2.1 用户管理
4.2.2 任务管理
4.2.3 资源管理
4.3 资源管理的目标
4.3.1 自动化
4.3.2 资源优化
4.3.3 简洁管理
4.3.4 虚拟资源与物理资源的整合
4.4 资源管理的关键问题
4.4.1 动态多层次分布式资源监控
4.4.2 物理和虚拟资源动态调度
4.4.3 物理和虚拟资源动态快速部署与维护
4.5 数据中心管理系统案例分析
4.6 小结
思考题
参考文献
第5章 云资源调度策略
5.1 资源调度关键技术
5.2 云计算数据中心调度策略对比分析
5.2.1 amazon调度策略
5.2.2 1bm调度策略
5.2.3 hp调度策略
5.2.4 vmware调度策略
5.2.5 其他方案
5.3 主要调度策略分类
5.3.1 性能优先
5.3.2 成本优先
5.4 调度策略约束条件
5.5 调度任务执行时间和触发条件
5.6 小结
附：基本术语
思考题
参考文献
第6章 云资源负载均衡调度算法的分析与设计
6.1 云计算数据中心综合负载均衡调度策略概述
6.2 云计算数据中心负载均衡调度策略中主要调度算法分析
6.2.1 轮转调度算法(rr)
6.2.2 加权轮转调度算法(wrr)
6.2.3 目标地址哈希调度算法(dh)
6.2.4 源地址哈希调度算法(sh)
6.2.5 最小链接算法(lc)
6.2.6 加权最小链接算法(wlc)
6.3 几种动态综合负载均衡调度算法分析
6.3.1 综合利用率乘积法
6.3.2 综合负载基准对比法
6.3.3 动态反馈综合负载均衡调度算法
6.4 负载均衡调度算法对比
6.5 动态反馈综合负载均衡调度算法详细设计
6.5.1 优化目标
6.5.2 动态反馈综合负载均衡调度算法
6.6 小结
思考题
参考文献
第7章 云数据中心资源调度模拟系统
7.1 简介
7.2 现有系统分析
7.2.1 cloudsim
7.2.2 cloudanalyst
7.3 cloudsched模拟系统设计框架
7.4 模拟系统分析——以考虑需求特性的调度算法为例
7.4.1 考虑需求特性调度算法解决的问题
7.4.2 考虑需求特性调度算法主要步骤
7.4.3 考虑需求特性调度算法流程图
7.4.4 考虑需求特性调度算法伪代码
7.4.5 算法类图
7.4.6 算法时序图
7.5 各种算法结果分析
7.5.1 其他算法思想简介
7.5.2 4种算法数据中心不均衡度对比
7.5.3 4种算法物理服务器不均衡度对比
7.5.4 4种算法运行时间对比
7.6 小结
思考题
参考文献
第8章 总结与展望
附录i 虚拟服务器管理系统vmmanager
附i.1 简介
附i.2 体系结构
附i.3 用户界面设计
附i.4 安装与配置
附i.5 vmmanager使用说明
附录ii 云计算模拟分析器cloudanalyst
附ii.1 cloudanalyst的安装过程
附ii.2 cloudanalyst的运行过程及配量方法

⑺ 云计算：资源调度管理的内容简介

《云计算:资源调度管理》围绕云数据中心基础资源调度管理的关键问题，介绍了云计算的发展背景和挑战性问题，以及主要云服务提供商的云数据中心解决方案、国内外研究现状，提供了对资源调度管理领域内的主要挑战性问题深入分析和探索的内容，希望为读者深入了解相关知识内容和为有兴趣的研究人员提供一些借鉴。
《云计算:资源调度管理》可作为相关领域研究人员的参考资料，同时也可作为相关专业高年级本科学生和低年级研究生的教材。

⑻ 用生产可能性边界说明经济学既要研究资源配置问题又要研究资源利用问

从边缘内部到边缘是个资源利用问题，内部是没有完全利用，边缘部分是完全利用了。而在边缘上的移动，是资源配置问题，也就是资源如何配置以生产两种产品

⑼ 什么是边缘计算

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
自动化事实上是一个以“控制”为核心。控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对全国的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延时，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。