23、从架构角度看FEC的漏洞

从架构角度看FEC的漏洞

1. 计算云化

计算云化是指网络在资源池层面聚合网络内计算资源,并按需灵活分配这些资源的能力。云化遍布整个网络,在核心层、分发层和接入层分别提供计算、缓存和网络基础设施,即云计算、雾计算和边缘计算。

从部署角度看,位于宏(主)基站的雾系统管理并连接本地小(次)基站的一组边缘计算系统。雾计算和边缘计算系统之间高度协调,为本地用户提供高度本地化的卸载服务,这种协作被称为分层FEC。计算性能和延迟从云端到边缘逐渐降低。

云计算在网络中心为用户远程按需提供计算基础设施,具有高性能、大存储、高可用性和安全性等优势,但存在高延迟和带宽瓶颈问题。适用于需要复杂数据处理和大量存储且对延迟不敏感的卸载服务。在某些情况下,云计算的卸载服务是FEC系统的预处理输出,二者通过北向接口交互。

FEC系统由雾计算和边缘计算平台组成,在本地网络提供分层云计算能力和IT基础设施,具有低延迟和高带宽的特点,其混合分层架构允许雾/边缘服务器之间动态共享任务,实现灵活的资源分配。但受资源限制,FEC系统只能为用户提供中/低性能和临时存储,适用于本地天气预报、智能交通、智能制造和医疗服务等。由于FEC是用户设备进行卸载服务的前沿网络,需要在南向接口适应各种协议。

特征 云计算 雾/边缘计算
部署 集中在数据中心和核心网络 分布在本地网络
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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