2018年移动边缘计算行业分析报告

中国移动从哪些方面推动边缘计算发展中国移动是中国最大的移动通信运营商，对边缘计算的发展起到了积极的推动作用。

以下是中国移动从多个方面推动边缘计算发展的主要举措：首先，中国移动在网络基础设施方面的投资和建设为边缘计算提供了坚实的支持。

中国移动积极升级和扩展移动通信网络的基站和数据中心，构建更加智能和高效的网络覆盖，以满足用户对于更低延迟、更高带宽、更高可靠性的需求。

这些网络基础设施为边缘计算提供了必要的计算和存储资源。

其次，中国移动大力推动5G技术的发展和应用，为边缘计算提供了更加强大和稳定的网络能力。

中国移动将5G网络作为未来网络的基础架构，积极推进5G网络的建设和商用。

5G网络具有更高的数据传输速率、更低的延迟和更大的连接密度，对于边缘计算来说十分重要，可以实现更加高效和灵活的边缘计算应用。

此外，中国移动着力推动边缘计算在垂直行业的落地应用。

中国移动与各行各业的合作伙伴共同研发和推广边缘计算应用，通过将边缘计算技术与智慧城市、工业互联网、智能交通等行业相结合，提高行业的智能化水平和效率。

通过与垂直行业的深度合作，中国移动不仅推动了边缘计算技术的发展，还促进了行业的数字化转型。

另外，中国移动在边缘计算标准化和开放合作方面发挥了重要作用。

中国移动积极参与国际和国内标准化组织，推动边缘计算的标准化工作，为边缘计算的发展提供了规范和指导。

同时，中国移动积极与全球的电信运营商、设备厂商和软件开发商开展合作，共同推动边缘计算技术的研发和应用。

通过开放合作，中国移动为边缘计算的创新和发展搭建了良好的平台。

最后，中国移动通过举办的各种行业峰会、论坛和展示会等活动，积极宣传和推广边缘计算技术。

通过向行业和社会介绍边缘计算的概念、应用场景和优势，提升用户对于边缘计算技术的认知和理解，并促进边缘计算的广泛应用。

综上所述，中国移动通过投资网络基础设施、推动5G发展、推进垂直行业应用、标准化与合作、推广宣传等多个方面的举措，积极推动边缘计算的发展，为中国边缘计算的创新和应用提供了坚实支持。

移动边缘计算卸载技术综述谢人超;廉晓飞;贾庆民;黄韬;刘韵洁【摘要】移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)中计算卸载技术即将移动终端的计算任务卸载到边缘网络,解决了设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足.同时相比于云计算中的计算卸载,MEC解决了网络资源的占用、高时延和额外网络负载等问题.首先介绍了MEC的网络架构及其部署方案,并对不同的部署方案做了分析和对比;然后从卸载决策、资源分配和系统实现这3个方面对MEC计算卸载关键技术进行了研究;通过对5G环境及其MEC部署方案的分析提出了两种计算卸载优化方案,总结归纳了目前MEC中计算卸载技术面临的移动性管理、干扰管理以及安全性等方面的核心挑战.【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2018(039)011【总页数】18页(P138-155)【关键词】MEC;MEC部署方案;计算卸载;计算卸载决策;资源分配;计算卸载系统【作者】谢人超;廉晓飞;贾庆民;黄韬;刘韵洁【作者单位】北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876【正文语种】中文【中图分类】TP393随着移动通信技术的发展和智能终端的普及，各种网络服务和应用不断涌现，用户对网络服务质量、请求时延等网络性能的要求越来越高。

尽管新的移动设备的中央处理单元（CPU, central process unit）的处理能力越来越强大，但依然无法在短时间内处理巨大的应用程序[1-3]。

此外，本地处理这些应用也面临另一个问题，即电池电量的快速消耗和自身损耗。

这些问题严重影响了应用程序在用户设备上的运行效率和用户体验。

为了解决以上问题，业界提出了移动边缘计算和计算卸载技术。

移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算（MEC）是一种新的网络架构，它将计算和存储资源尽可能地靠近用户和终端设备，以提高数据处理速度和降低网络延迟。

移动边缘计算技术为诸如智能手机、无人机、物联网设备等终端用户设备提供本地化的计算和存储服务，同时为移动网络提供更高效的数据处理能力。

本文将从系统架构和关键技术两个角度，对移动边缘计算进行深入分析。

系统架构移动边缘计算系统架构主要包括端设备、边缘服务器和云端数据中心。

端设备是指终端用户使用的移动设备，如智能手机、平板电脑、物联网设备等。

边缘服务器位于移动网络的边缘，通常部署在基站、小区和无线接入点等位置，可以提供计算和存储等服务。

云端数据中心则是位于网络核心地带的大型数据中心，用于存储和处理大规模数据。

在移动边缘计算系统中，端设备、边缘服务器和云端数据中心协同工作，共同完成数据处理任务。

终端设备可以将部分计算任务交由边缘服务器完成，减轻终端设备的计算负担，同时加快数据处理速度，提高用户体验。

当边缘服务器无法满足计算需求时，可以将任务转移至云端数据中心进行处理。

移动边缘计算系统构建了一个分布式的计算平台，充分利用了边缘计算资源，实现了数据处理的快速响应。

关键技术移动边缘计算的实现离不开一系列关键技术的支持，包括边缘计算架构、边缘计算资源管理、边缘计算安全等。

边缘计算架构是移动边缘计算系统的基础，它决定了系统的整体结构和功能设计。

边缘计算架构需要满足终端设备和边缘服务器的需求，并且能够与云端数据中心进行协同工作。

在边缘计算架构中，需要考虑到数据的传输和存储、计算任务的调度和协同等方面的问题，以保证整个系统的稳定性和高效性。

边缘计算资源管理是移动边缘计算系统中的一项重要技术，它需要对边缘服务器的计算和存储资源进行合理分配和管理。

边缘服务器通常部署在移动网络的边缘位置，资源受到限制，因此需要对资源进行有效的管理和调度，以保证系统的性能和稳定性。

边缘计算资源管理技术需要考虑到资源的负载均衡、故障恢复和优化配置等方面的问题。

边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合通信行业1、智能制造周专题：边缘计算、智能集成赋能智能制造软硬件融合信息化：数字化工业软件系统是核心，定制化国产软件竞争格局强化数字化工业软件系统是制造业信息化的核心，在研发设计、生产调度和过程控制、业务管理的细分领域，标准化的软件并不能适应工业制造领域分散的特点。

在国内市场，技术换代、快速响应的的国产定制化软件市占率不断提高，相较国际厂商标准化软件具备本土优势。

制造转型：设计和服务两大方向，提高技术换代效率和快速响应能力是关键设计和服务是新智能制造转型的两大方向，传统设计制造的串行模式在当今激烈竞争的市场环境中缺乏灵活性、效率不高，无法对技术更新换代和客户需求做出快速响应。

设计和服务作为现代制造业“微笑曲线”的两端，附加值最高，因此新一轮工业革命下制造业转型升级的两大主要方向是个性化的设计和差异化的服务。

软硬件：全球智能制造产业升级，新兴技术为制造信息化保驾护航在整个工业软硬件领域，全球范围内制造业“智能制造”的产业升级下，提高企业数据处理效率的边缘计算、促使企业多业务交互的智能制造集成技术应运而生、帮助企业智能化决策的数字孪生，催生新的产业体系来助力制造业产业升级。

相关受益标的包括边缘计算：紫光股份、星网锐捷；智能集成：中控技术、赛意信息、汉德信息等；数字孪生：能科股份等。

2、本周投资逻辑及相关标的2.1、短期低估值、业绩确定性的行业龙头仍然是市场关注重点，关注TCL科技、中国联通、航天信息、金卡智能等，受益标的包括中天科技、爱施德等。

2.2、长期标的及观点：1）国内公募REITs试点推进重点关注光环新网、沙钢股份（钢铁行业联合覆盖）等自有数据中心物业资产的估值提升。

2）受益于5G承载网建设，业绩稳健，估值提升：紫光股份评级及分析师信息行业评级：推荐行业走势图[Table_Author]分析师：宋辉邮箱：*****************.cnSAC NO：S1120519080003分析师：孙远峰SAC NO：S1120519080005TCL科技华西通信&电子联合覆盖分析师：刘菁SAC NO：S1120519110001金卡智能华西通信&机械联合覆盖分析师：刘泽晶SAC NO：S1120520020002紫光股份航天信息华西通信&计算机联合覆盖分析师：杨睿SAC NO：S11205200500032中恒电气华西通信&电气设备联合覆盖海格通信华西通信&军工联合覆盖沙钢股份华西通信&钢铁联合覆盖分析师：柳珏廷邮箱：***************.cnSAC NO：S1120119060016-4%4%12%21%29%37%2019/082019/112020/022020/052020/08通信沪深300证券研究报告|行业研究周报仅供机构投资者使用证券研究报告|行业研究周报（计算机行业联合覆盖）、烽火通信等；3）受益于流量拉动，持续稳健成长：亿联网络、光环新网、天孚通信、星网锐捷等；4）低估值，基本面持续同比或环比改善：航天信息（计算机行业联合）、海格通信、金卡智能（机械行业联合覆盖）、TCL科技（电子行业联合覆盖）等。

中国移动边缘计算技术白皮书
中国移动边缘计算技术白皮书是由中国移动发布的一份关于边缘计算
技术的详细介绍和分析报告。

边缘计算是指将数据处理和存储功能尽可能
地靠近数据源和终端设备的一种分布式计算模式。

该技术的应用能够带来
更低的网络延迟、更高的数据安全性和更高效的数据处理能力。

该白皮书从边缘计算技术的定义、发展历程以及技术架构等方面入手，全面介绍边缘计算的基本概念、特点和优势，并从应用场景、关键技术和
未来发展等方面展开深入分析。

此外，该白皮书还介绍了中国移动在边缘
计算技术研究和应用方面的实践成果，包括基于边缘计算的服务实现、架
构设计和安全保障等内容。

总之，中国移动边缘计算技术白皮书是一份权威性较高、深入剖析边
缘计算技术的重要参考资料，对于推动边缘计算技术的持续发展和应用具
有重要的指导意义。

三大运营商现状分析目录一、内容综述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (4)二、中国移动现状分析 (5)2.1 基础设施建设 (6)2.2 业务发展状况 (7)2.3 技术创新与研发 (9)2.4 用户规模与市场份额 (9)2.5 挑战与机遇 (10)三、中国电信现状分析 (12)3.1 基础设施建设 (13)3.2 业务发展状况 (14)3.3 技术创新与研发 (15)3.4 用户规模与市场份额 (17)3.5 挑战与机遇 (18)四、中国联通现状分析 (19)4.1 基础设施建设 (20)4.2 业务发展状况 (22)4.3 技术创新与研发 (23)4.4 用户规模与市场份额 (24)4.5 挑战与机遇 (25)五、结论与建议 (27)5.1 总结三大运营商现状 (28)5.2 针对运营商的策略建议 (29)5.3 对行业发展的展望 (31)一、内容综述随着科技的飞速发展，我国的通信行业也在不断地进行转型升级。

三大运营商——中国移动、中国电信、中国联通作为行业的领军企业，其发展现状直接关系到国家通信行业的整体水平和竞争力。

本文旨在分析三大运营商的当前现状，探讨其面临的主要挑战与机遇，以期对未来的发展趋势进行展望。

三大运营商经过多年的发展，已经形成了各自独特的优势领域和市场份额。

中国移动在移动通信领域处于领先地位，拥有庞大的用户基数和广泛的网络覆盖；中国电信在固定通信和宽带业务方面具有显著优势，其网络质量和稳定性得到了广大用户的认可；中国联通则在移动通信和固定通信领域均有所涉猎，致力于提供多元化的通信服务。

随着市场的不断变化和技术的不断创新，三大运营商也面临着诸多挑战。

随着5G技术的逐步普及，运营商需要不断投入巨资进行网络建设和升级，以提供更好的网络服务；另一方面，市场竞争日益激烈，运营商需要在保持基本通信业务的同时，不断拓展新业务领域，如云计算、大数据、物联网等，以满足用户日益增长的需求。

边缘计算研究报告在当今数字化时代，信息技术的飞速发展不断推动着计算模式的创新与变革。

边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐成为学术界和工业界关注的焦点。

它的出现为解决传统云计算模式在某些场景下的局限性提供了新的思路和方法。

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

简单来说，边缘计算就是将计算能力从遥远的数据中心下沉到更接近数据源和用户的地方，从而实现更快速的数据处理和更低的延迟。

边缘计算的兴起并非偶然，而是多种因素共同作用的结果。

随着物联网设备的大量普及，数据量呈爆炸式增长。

这些设备产生的数据往往具有实时性和本地化的特点，如果将所有数据都传输到云端进行处理，不仅会带来巨大的网络带宽压力，还可能导致无法满足实时性要求。

例如，在工业自动化、智能交通、医疗监控等领域，毫秒级的延迟都可能造成严重的后果。

此外，一些应用场景对数据的安全性和隐私性要求极高，不适合将数据上传到云端。

边缘计算可以在本地对数据进行处理和分析，只将必要的结果上传到云端，有效保护了数据的安全和隐私。

边缘计算的应用场景十分广泛。

在工业领域，边缘计算可以实现工厂设备的实时监控和预测性维护。

通过在设备端部署边缘计算节点，可以实时采集设备的运行数据，并进行分析和处理，及时发现潜在的故障隐患，提高生产效率和设备的可靠性。

在智能交通领域，边缘计算可以用于实时的交通流量监测和智能信号灯控制。

通过在路边的传感器和摄像头等设备上进行边缘计算，可以快速处理交通数据，实现信号灯的智能调控，缓解交通拥堵。

在医疗领域，边缘计算可以支持移动医疗设备的实时数据处理，如远程监护、急救诊断等。

在智能家居领域，边缘计算可以让智能家电更加智能和高效，实现本地的快速响应和控制。

为了实现边缘计算，需要一系列的关键技术支持。

移动边缘计算（ MEC ）技术研究及在5G 网络中的应用摘要：移动边缘计算（MEC）技术将计算和存储的能力下沉至网络边缘，具有通信延迟低、实时性好、带宽利用率高等技术优势。

随着5G技术的广泛应用，MEC通过关键技术与5G相融合的方式，为AR、车联网和物联网等多种应用场景提供了新的技术支撑，赋能革新业务场景，推动电信服务商及行业数字化和智能化转型。

关键词：5G；MEC；智能化1概述移动边缘计算（MEC）的概念由欧洲电信标准协会（ETSI）及工业规范标准化组织共同提出，MEC技术是将云端服务器的部分或全部计算及存储能力下沉到网络边缘设备中，减轻网络带宽压力、缩短数据往返时间、充分利用网络资源，满足5G网络的高速度、低时延、海量数据等的业务要求，推动移动宽带网络向可编程世界的转变。

随着万物互联时代的来临，MEC在推动行业数字化和智能化转型方面有着重大意义。

MEC技术具备通信延迟低、实时性好、带宽高等特点，有助于实时洞察和感知无线网络信息和位置，这些技术特点可为移动运营商带来极大的价值，同时也为云服务商、应用和内容提供商以及厂商创造新的机会，。

目前MEC的落地已经有诸多试点工作，但在5G网络中的应用需不断完善，本文将主要通过跟踪MEC最新关键技术研究及应用，梳理MEC的典型应用场景，为后续MEC业务的拓展提供支撑和参考。

2 MEC的关键技术2.1任务卸载移动应用任务处理时延包括传输时延、计算时延和通信时延。

在云计算时代，数据在链路中的往返时间较长，数据传输时延较大，这导致任务处理时延很难满足5G网络要求的超低时延的业务要求。

MEC作为云计算的演进，将应用程序托管从集中式数据中心下沉到网络边缘，更加接近消费者和应用程序生成的数据，能够在更靠近移动用户的网络边缘提供计算能力，有效减少数据传输时延，从而满足5G特定场景下的实时性的要求。

任务卸载模型需综合网络、通信以及计算算法模型。

当前主要的任务卸载的模型包括二态任务卸载和部分任务卸载模型。

5G网络边缘计算MEC技术方案及应用分析陈志伟;郭宝;张阳【摘要】随着移动互联网和物联网业务的快速增长,应用与业务对低时延提出了更高要求,以视频、网购、虚拟与增强现实为代表的新型业务均需要更低的网络时延为用户提供更好的体验,单纯提升速率是不足以在各种场景满足低时延要求的,需考虑将内容资源下沉到边缘网络,因此主要针对使用边缘计算MEC技术的内容本地化工具进行探讨,对MEC的应用场景、技术特点、实现方法以及部署方案进行分析,结合现网实际测试结果,提出MEC技术应用建议和后续需重点关注的问题.【期刊名称】《移动通信》【年(卷),期】2018(042)007【总页数】5页(P34-38)【关键词】边缘计算;本地缓存;本地转发【作者】陈志伟;郭宝;张阳【作者单位】中国移动通信集团云南有限公司,云南昆明650041;中国移动通信集团山西有限公司,山西太原030032;中国移动通信集团公司,北京100033【正文语种】中文【中图分类】TN929.51 引言5G将以人为中心的通信扩展到同时以人和物为中心的通信，机器类与人机无线通信在众多经济领域和行业的应用不断增多，对无线网络提出了大量而广泛的需求，表现在无线传输速率、移动性、终端功耗、时延和可靠性等方面[1]。

极限移动宽带（eMBB,extreme Mobile BroadBand）是5G的主要通信服务，其中超密集网络中用户对超大宽带数据业务的需求中，必然考虑到利用内容本地化及边缘计算（MEC,Mobile Edge Computing）来缩短时延，保障用户的业务需求及使用感知[2-3]。

本文主要针对使用边缘计算MEC技术的内容本地化工具进行探讨，并结合现网实际测试结果，提出MEC技术应用建议和后续重点关注的问题[4]。

2 MEC技术架构MEC的技术特点是通信层面低时延、应用平台化和交互层面开放化，实现了对传统无线通信网络架构的变革和对无线网络业务支持潜能的挖掘和释放。

移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）是一种新兴的计算模式，它将计算和存储资源放置在边缘网络的边缘，为移动设备和物联网设备提供服务。

相较于传统的基于云计算模式，移动边缘计算可以降低网络延迟、减少网络拥塞，并且更适合处理实时数据和应用场景。

本文将就移动边缘计算的系统架构以及关键技术进行分析。

一、系统架构移动边缘计算的系统架构主要包括移动设备、边缘服务器和云数据中心三个部分。

移动设备可以是智能手机、平板电脑、车载设备等移动终端设备，它们通过边缘网络与边缘服务器进行通信。

边缘服务器位于网络的边缘，通常部署在基站、室内小型机房、网关等位置，可以提供临近用户的计算和存储服务。

云数据中心则是传统的云计算中心，用于承担大规模计算和存储任务。

在移动边缘计算系统中，移动设备通过无线网络与边缘服务器进行连接，边缘服务器可以提供本地计算、存储和应用服务，并且与云数据中心进行协同工作。

当移动设备需要进行计算任务时，可以将部分任务交由边缘服务器进行处理，而大规模计算任务则可以交由云数据中心进行处理。

通过这种分布式的架构，移动边缘计算系统可以有效地降低网络延迟，提高数据处理效率。

二、关键技术1. 计算卸载技术移动边缘计算系统中的计算卸载技术是其关键技术之一。

计算卸载指的是将移动设备上的计算任务卸载到边缘服务器或云数据中心进行处理。

通过计算卸载技术，可以减轻移动设备的计算负担，降低能耗消耗，并且提高应用的响应速度。

目前，基于软件定义网络技术和网络功能虚拟化技术的计算卸载技术已经得到了广泛的应用。

2. 资源调度技术移动边缘计算系统中的资源调度技术是保证系统性能和服务质量的关键技术之一。

资源调度技术主要包括边缘服务器资源调度和网络资源调度两个方面。

边缘服务器资源调度需要考虑到移动设备的位置、负载情况、网络拥塞情况等因素，以保证为用户提供最优的计算和存储服务。

而网络资源调度则需要考虑到网络带宽、延迟、QoS要求等因素，以保证数据传输的稳定性和可靠性。

移动边缘计算（MEC）是一种新型的5G通信技术，它将计算资源部署在移动网络边缘，使得服务提供商能够提供更高效、更快速和更可靠的网络服务。

在MEC应用中，我们可以看到许多潜在的优势和前景。

首先，MEC提供了更高的数据传输速度和更低的延迟。

由于计算资源部署在靠近用户设备的地方，数据可以在更短的时间内进行处理和传输，从而提高了网络性能。

这使得实时应用，如游戏、视频流和物联网（IoT）设备，能够提供更好的用户体验。

其次，MEC增强了网络的安全性和可靠性。

由于计算资源在本地网络中，攻击者需要直接访问用户设备才能进行攻击，这大大提高了网络的安全性。

此外，本地处理减少了数据传输过程中的错误和丢失，从而提高了数据传输的可靠性。

再者，MEC为垂直行业提供了新的机会。

由于计算资源在靠近用户设备的地方，服务提供商可以提供定制化的服务，以满足不同行业的需求。

例如，医疗保健行业可以利用MEC技术实现远程医疗、实时数据传输和分析等功能；物流行业可以利用MEC实现智能交通管理系统、实时路线规划和优化等功能。

最后，MEC的开放性和互操作性也为其应用带来了优势。

通过与其他技术和厂商的合作，服务提供商可以开发更多的应用场景和解决方案。

这有助于推动MEC技术的发展，并为用户提供更多的选择和便利。

然而，MEC的应用也面临着一些挑战。

例如，如何确保数据的安全性和隐私性，如何处理大量的数据流和计算任务，以及如何实现跨行业的合作和互操作性等问题。

因此，我们需要继续研究和开发新的技术和解决方案，以克服这些挑战并推动MEC应用的普及和发展。

总的来说，5G通信技术的移动边缘计算（MEC）应用为我们带来了许多潜在的优势和前景。

通过提高数据传输速度、增强网络安全性、为垂直行业提供新的机会以及实现开放性和互操作性，MEC技术有望在未来几年内成为通信网络的重要支柱之一。

然而，我们也需要继续研究和解决面临的挑战，以确保MEC应用的成功实施和应用范围的扩大。

边缘计算技术的成本与效益分析随着互联网的快速发展和智能设备的普及应用，边缘计算技术作为一种新兴的计算架构方式正在得到越来越多的关注。

边缘计算技术将计算、存储和网络资源推至离终端设备更近的边缘位置，以实现更低的延迟、更高的带宽和更好的用户体验。

然而，引入边缘计算也意味着会面临着相关的成本与效益问题。

本文将从成本和效益两个方面对边缘计算技术进行分析。

首先，我们先来看边缘计算技术的成本方面。

边缘计算技术的引入需要相应的硬件和软件基础设施的支持。

部署边缘服务器、传感器、网络设备等基础设施的投资是一项巨大成本。

同时，为了保障边缘计算的安全性和可靠性，还需要投入大量的人力资源来进行系统的管理、维护和监控，这也将进一步增加成本。

另一方面，边缘计算技术的运营成本也需要考虑。

随着边缘节点数量的增加，边缘计算网络的管理和调度将变得更加复杂，需要投入更多的人力资源进行管理和运维。

此外，边缘计算技术还需要与云计算、大数据等技术进行协同，这也将增加相关的成本。

然而，尽管边缘计算技术面临着成本挑战，但它也带来了显著的效益。

首先，边缘计算可以大大降低数据传输延迟，提高数据处理速度。

传统的云计算方式将数据发送至云端进行处理，然后再返回结果，这个过程中存在一定的传输延迟。

而边缘计算则通过将计算资源放置在离终端设备更近的位置，可以实现更快速的数据处理响应，提高了系统的实时性和用户体验。

此外，边缘计算还可以减轻云计算中心的负荷。

随着智能设备数量的不断增加，传统的云计算架构面临着庞大的数据处理压力。

通过采用边缘计算技术，可以将一部分计算任务从云端转移到边缘节点进行处理，减轻了云计算中心的负荷，提高了整体的系统性能。

此外，边缘计算技术还可以有效应用于物联网、智能交通、工业自动化等领域。

在这些领域中，边缘计算可以实现实时数据分析、监测和控制，大大提高了系统的效率和安全性。

综上所述，边缘计算技术在成本和效益方面都具有一定的优势和挑战。

虽然引入边缘计算需要投入大量的成本，但它可以带来更低的延迟、更高的带宽和更好的用户体验。

移动边缘计算的系统架构和关键技术分析移动边缘计算是一种新兴的计算模型，它将计算、存储和网络资源移到接近用户或数据源的边缘，以提供更快速、更可靠的服务。

随着物联网、5G等技术的快速发展，移动边缘计算正逐渐成为了关键的基础设施。

本文将对移动边缘计算的系统架构和关键技术进行分析，以便读者更好地了解这一领域的发展。

一、移动边缘计算的系统架构移动边缘计算的系统架构主要包括三个部分：边缘节点、中心数据中心和云端数据中心。

边缘节点是指分布在用户终端附近的计算节点，可以是服务器、路由器、网关或其他设备。

中心数据中心是指地理位置较远的数据中心，通常用于存储和处理大规模数据。

云端数据中心是指基于云计算技术的数据中心，用于提供大规模的云服务。

移动边缘计算的系统架构允许数据在边缘节点、中心数据中心和云端数据中心之间进行灵活移动，并根据实际需求进行智能调度和管理。

这种架构可以在保证数据安全性和隐私性的前提下，实现低延迟、高可靠性和实时性的服务。

1. 边缘计算边缘计算是移动边缘计算的核心技术之一，它通过将计算任务和数据存储移到用户终端附近的边缘节点，实现了在网络边缘进行数据处理和计算。

边缘计算可以提高网络传输效率，降低服务延迟，减轻云端数据中心的负担，同时也可以实现实时响应和更好的用户体验。

2. 5G技术5G技术是移动边缘计算的重要基础，它提供了更高的带宽、更低的延迟和更稳定的连接。

通过5G技术，移动边缘计算可以更好地支持大规模数据传输和实时通信，为物联网、智能汽车、智能家居等应用提供更快速、更可靠的服务。

3. 轻量化技术移动边缘计算的边缘节点通常资源有限，因此需要采用轻量化技术来提高计算和存储效率。

轻量化技术可以通过优化算法、压缩数据、减少计算负载等方式，实现在有限资源下提供更高效的服务。

4. 安全和隐私保护移动边缘计算涉及到大量用户数据和隐私信息，因此安全和隐私保护是其关键技术之一。

通过加密传输、权限认证、数据隔离等手段，可以保证用户数据的安全性和隐私性，在保障服务质量的前提下，实现用户数据的安全存储和传输。

移动边缘计算——体系架构、关键技术和发展应用【摘要】随着5G和边缘计算技术的兴起和相互融合，移动边缘计算（MEC）逐渐成为一个新的研究热点。

MEC通过在移动网络边缘提供IT服务环境和云计算能力，以减少网络操作和服务交付的时延。

其技术特征主要包括“邻近性、低时延、高宽带和位置认知”，有广阔的应用前景，例如车联网、视频优化加速、监控视频分析等。

但是，现有的MEC研究没有充分发挥海量移动终端的群体智能，面对大规模复杂任务力不从心。

为此，本文拟探索紧密结合人工智能的移动边缘计算技术。

首先，对相关研究成果进行深入调研和归纳总结，然后，从基本概念、体系架构、关键技术、典型应用和问题挑战等层面对MEC相关机制展开较为系统的研究。

【关键词】移动边缘计算；云计算；智能家居；车联网1引言互联网时代的快速发展，导致网络边缘设备的数量广泛增加，以及数据量的无限制增增长，根据国际权威机构调查显示，2019年，全球数据量已高达41ZB，全球近九成的数据在最近几年产生，预计五年后，全球数据量将增加十倍，达到160ZB。

在此种情况下，以云计算为核心的集中式处理模型显得力所不及。

集中式处理模型是指把所有数据通过互联网或者其他方式传输到云计算中心,利用云计算中心强大的计算功能来集中化地解决数据的计算和存储等问题,这样就使得整个云服务系统能够为世界创造更多的经济效益。

然而,在当今万物互联的情况下,传统的云计算明显地表现出了许多缺陷,比如:①系统的实时性不足,云计算模型把大量的数据直接传输到了云计算的中心,再请求数据处理,增大了整个系统的工作延迟;②网络带宽不够,边缘设备会产生巨量数据,所有的数据都传送到云端后会加剧对网络带宽的干扰以及带来压力;③高耗能，随着用户数量的增大，大量的数据处理以及程序的运行消耗了极多的电能。

除此之外，云计算还存在安全性不足、隐私泄露等问题。

面对云计算的不足，大量的数据处理，需要一个更加可靠的、有竞争力、可扩展的且安全性能高的接入网的加入。

《移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动设备在计算、存储、数据传输等方面的需求日益增长。

然而，由于移动设备的资源有限，处理复杂任务时常常面临性能瓶颈。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一种新兴的计算模式，通过在网络的边缘提供计算、存储和数据处理服务，有效缓解了这一问题。

在此背景下，多目标任务卸载策略成为提升移动设备性能的关键技术之一。

本文针对移动边缘计算环境下的多目标任务卸载策略进行研究，提出了一种基于深度强化学习的卸载策略。

二、研究背景与意义随着物联网、人工智能等技术的快速发展，移动设备需要处理的任务越来越复杂，对计算和存储资源的需求也不断提高。

传统的计算模式在处理大量复杂任务时往往面临计算能力不足、时延过高等问题。

移动边缘计算的引入，使得设备可以将部分任务卸载到边缘服务器上，从而充分利用边缘服务器的计算资源，提高任务的执行效率。

然而，如何合理地将任务卸载到边缘服务器上，成为了亟待解决的问题。

本文提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，可以有效地解决这一问题。

三、相关工作目前，针对移动边缘计算环境下的任务卸载策略，已有许多研究工作。

其中，基于传统优化算法的卸载策略和基于机器学习的卸载策略是两种主要的研究方向。

然而，传统优化算法在处理复杂任务时往往难以找到最优解，而基于机器学习的卸载策略则可以更好地适应任务的动态变化。

本文所提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，充分利用了深度强化学习的优势，可以在动态环境中自动学习和调整卸载策略。

四、方法与技术本文提出的基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，主要包括以下步骤：1. 定义问题：将多目标任务卸载问题定义为一个多决策问题，考虑了任务的执行时间、时延、能量消耗等多个目标。

2. 构建模型：采用深度强化学习模型，通过神经网络来学习任务的卸载策略。

模型中包含了状态空间、动作空间和奖励机制等关键组件。

中国移动从哪些方面推动边缘计算发展中国移动正在从多个方面推动边缘计算的发展。

其中包括：
一、参与技术标准制定工作
中国移动参与了EDGE联盟编制的技术标准，以及与行业伙伴合作编
制的技术标准。

中国移动一直致力于推动中国边缘计算的发展，提高技术
标准的可重复性、可操作性和可控性。

同时，中国移动正在加强开放标准
的研究与开发，以确保技术标准的可操作性和可互操作性，促进边缘计算
的全面发展。

二、支持行业技术开发
中国移动一直在开展和支持行业技术的研发，来推动边缘计算的发展。

例如，中国移动将携手其他联盟成员，探索边缘计算的应用场景，发展针
对不同场景的安全解决方案，提升联盟成员的技术水平、营销成果。

此外，中国移动还开展了大量的研究和开发，以应用边缘计算技术，比如云边缘、智能驾驶边缘等，实现精准服务、降低成本、提高服务的可用性以及快速
响应等效果。

三、建立开放边缘计算平台
中国移动建立了一个开放的边缘计算平台，支持行业伙伴开发边缘计
算应用程序。

此外，中国移动还将不断扩大和完善边缘计算平台的范围，
以适应多元化的行业需求，使边缘计算应用更加便捷、安全、可靠。

《移动边缘计算综述》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，数据流量和设备连接数呈现爆炸式增长。

面对如此庞大的数据量和设备连接需求，传统的云计算模式在处理实时性、延迟敏感和计算密集型任务时面临诸多挑战。

因此，移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新型计算模式应运而生。

本文旨在全面综述移动边缘计算的概念、特点、应用场景及发展趋势，为读者提供一个清晰的认识和了解。

二、移动边缘计算概述1. 定义移动边缘计算是一种将计算、存储和网络资源推向网络边缘的计算模式。

它将云计算能力扩展到网络边缘，使得数据可以在离用户更近的地方进行处理，从而降低延迟、提高带宽利用率，并满足实时性、安全性和隐私性要求。

2. 特点（1）低延迟：由于数据在离用户更近的地方进行处理，降低了数据传输延迟。

（2）高带宽利用率：在网络边缘进行数据处理，减轻了核心网络的负担，提高了带宽利用率。

（3）实时性：适用于处理实时性要求较高的任务，如自动驾驶、远程医疗等。

（4）安全性与隐私性：数据在本地进行处理，减少了数据传输过程中的安全风险和隐私泄露风险。

三、移动边缘计算的应用场景1. 智能交通：如自动驾驶、智能交通信号灯等，需要实时处理车辆和路况信息，对延迟要求较高。

移动边缘计算可以提供低延迟和高带宽利用率的处理能力，满足智能交通的需求。

2. 物联网：物联网设备数量庞大，需要实时处理大量数据。

移动边缘计算可以在网络边缘进行数据处理和分析，降低延迟和带宽消耗。

3. 云计算扩展：移动边缘计算可以作为云计算的补充，为云计算提供更多的计算和存储资源，提高云计算的扩展性和可用性。

4. 远程医疗：在远程医疗中，需要实时传输和处理医疗图像和视频数据。

移动边缘计算可以提供低延迟和高安全性的处理能力，为远程医疗提供有力支持。

四、移动边缘计算的关键技术1. 虚拟化技术：通过虚拟化技术实现计算资源的动态分配和共享，提高资源利用率。

2. 网络安全技术：保障数据在传输和处理过程中的安全性，防止数据泄露和攻击。