5G時代的大數據技術架構和關鍵技術詳解

亞信科技(中國)有限公司

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2021-01-01
  • 售價: $474
  • 貴賓價: 9.5$450
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 212
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7302568456
  • ISBN-13: 9787302568452
  • 相關分類: 5G大數據 Big-data

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商品描述

在5G應用場景中,每個垂直行業都與大數據密不可分。
本書希望把亞信科技二十多年的電信運營商領域經驗,總結成一套體系化、標準化、基於5G網絡特徵雲邊協同架構的大數據技術框架,更好地推動新業務模式及應用場景落地。 
全書共五篇:
第一篇(第1~2章) 介紹5G網絡環境下的大數據技術生態的發展趨勢,
以及大型企業大數據技術架構發展路線;
第二篇(第3~5章) 介紹邊緣計算的概念,以及大數據技術基於雲邊協同計算的落地方式;
第三篇(第6~8章)介紹如何通過DataOps實現大數據的敏捷開發與運維服務。
第四篇(第9~11章)介紹多種大數據智能化分析技術,如行業知識圖譜、
增強型分析、可信數據流通,快速實現大數據應用服務構建;
第五篇(第12~14章)通過行業應用場景,詳細描述如何通過5G網絡及大數據技術重構行業應用及服務形態,
並對未來技術趨勢作出展望。 
本書適合運營商企業的信息化負責人、系統架構師、IT人員,
以及大型企業內的IT從業者閱讀,也適合對5G及大數據技術感興趣的其他讀者閱讀,
可作為軟件架構培訓類參考書。

作者簡介

亞信科技(中國)有限公司(簡稱亞信科技,股票代碼01675.HK)

創建於1993年,是國內領先的軟件產品、解決方案和服務提供商,
致力於成為5G時代大型企業數字化轉型的使能者。

公司積極擁抱5G、雲計算、大數據、AI、物聯網等先進的技術,
依據“一鞏固、三發展”的戰略決策,依托產品、服務、運營和集成的能力,
在傳統業務方面,以5G為契機,全面佈局,提升效能,鞏固BSS市場的領導地位;
在新興業務方面,5G OSS網絡智能化、DSaaS數字化運營服務、
企業上雲及垂直行業領域快速規模化發展。
同時,公司將與業界夥伴共同建設生態體系,持續推動商業模式轉型,
為企業數字化轉型和產業可持續發展貢獻力量。

亞信科技擁有行業領先的研發能力和豐富的電信級軟件產品,
包括客戶關係管理、計費賬務、大數據、物聯網及5G網絡智能化產品。
大型企業客戶來自金融、交通、郵政、能源、廣電、零售、政務等行業。

目錄大綱

目錄
第一篇? 5G 技術演進與總體架構體系
第1章5G 時代的萬物互聯和大數據 2
1.1 5G 技術推動萬物互聯,重塑行業應用 3
1.1.1 5G 三大典型業務場景下的大數據需求形態 3
1.1.2 5G 網絡架構對大數據的影響 7
1.2 5G 引發未來企業商業模式的變革12
1.2.1 香農公式引發的商業模式變革12
1.2.2 運營商面臨現有商業模式的挑戰13
1.2.3 運營商未來商業模式的變革14
1.3 5G 時代的大數據技術發展方向16
1.3.1 多雲架構基礎設施16
1.3.2 大數據云邊協同計算16
1.3.3 數據虛擬化部署環境17
1.3.4 數字化實體建模方式19
1.3.5 大數據實時處理能力20
1.3.6 數據驅動型生產應用20

第2章5G 時代的企業大數據架構體系23
2.1 企業數字化轉型基礎23
2.1.1 企業數字化轉型的現狀23
2.1.2 企業數字化轉型的關鍵路徑25
2.2 數字化企業IT 參考架構26
2.2.1 技術中台27
2.2.2 業務中台28
2.2.3 數據中台29
2.2.4 智能中台30
2.3 5G 大數據部署架構32
2.4 雲邊協同交互原語32

第二篇? 雲邊協同技術詳解
第3章分佈級聯架構賦能邊緣計算36
3.1 邊緣計算簡介36
3.2 雲邊協同的大數據計算架構37
3.3 雲邊協同的資源管控技術40
3.3.1 邊緣計算開源技術介紹42
3.3.2 邊緣大數據技術應用場景44

第4章數據虛擬化網絡集成48
4.1 數據網絡集成技術48
4.2 數據功能虛擬化技術實現50
4.3 數據訪問虛擬化技術實現53
4.4 數據虛擬化開源技術介紹56
4.5 數據虛擬化應用場景57

第5章實時數據計算架構58
5.1 實時計算基礎架構58
5.2 基於“Kafka+Flume”技術的實時計算框架61
5.3 基於Flink 技術的實時計算框架67
5.4 5G 實時計算應用場景72

第三篇? 大數據敏捷開發技術詳解
第6章敏捷智能數據開發82
6.1 基於元數據的敏捷開發83
6.2 雲邊協同5G 大數據開發84
6.3 雲邊協同開發技術實現85
6.4 雲邊協同開發應用場景86

第7章數字化模型構建89
7.1 分析型事務90
7.2 實時數據模型92
7.3 數字化模型94
7.4 圖數據模型95

第8章從雲到端的大數據資產管理98
8.1 非結構化數據治理99
8.2 數據虛擬化訪問服務100
8.3 數據質量自感知與自愈能力101
8.4 數據治理微服務組件102
8.5 數據目錄與元數據知識圖譜103
8.6 嵌入式數據安全保障機制105

第四篇? 5G 大數據智能化分析技術詳解
第9章行業知識圖譜以及AI 技術在5G 網絡中的落地108
9.1 行業知識圖譜108
9.1.1 行業知識圖譜技術實現108
9.1.2 知識圖譜應用場景109
9.2 AI 技術在5G 網絡中的落地110
9.2.1 5G 邊緣智能化技術簡介112
9.2.2 5G 邊緣智能化技術實現架構114
9.2.3 AI 技術與5G 技術結合的應用場景114

第10章增強型數據分析117
10.1 增強型數據分析概述117
10.2 數據準備120
10.3 數據分析123
10.4 數據呈現128
10.5 數據自動洞察133
10.6 數據應用/ 分析反饋135

第11 章基於區塊鏈的可信數據流通139
11.1 數據已成為新型生產要素139
11.2 現階段數據流通存在的問題141
11.3 數據流通如何實現“可信” 142
11.4 基於區塊鏈技術的“可信”數據流通143
11.5 基於聯邦學習技術促進數據流通的隱私保護145
11.5.1 聯邦學習的定義145
11.5.2 聯邦學習的隱私保護機制145
11.5.3 聯邦學習的應用場景146

第五篇? “5G+ 大數據”技術的應用與展望
第12章5G 時代的大數據應用148
12.1 人車路協同,未來交通更智慧148
12.1.1 智慧交通之車聯網場景148
12.1.2 基於5G 技術的數字化交通管理技術實現150
12.2 泛在電力物聯網,泛在感知與智能控制151
12.2.1 智慧能源之智能電力場景151
12.2.2 電力場站智慧分析與運維技術方案152
12.3 讓生活環境更智能和高效153
12.3.1 智慧社區場景描述153
12.3.2 智能化數據服務154
12.4 監測—預警—防護—應急的智能安防155
12.4.1 智能安防應用場景155
12.4.2 基於數據智能的森林火災防控156
12.5 重構教育服務的組織方式157
12.5.1 智慧教育應用場景157
12.5.2 5G 大數據智慧教育技術方案158
12.6 聯網無人機讓高空作業更智能159
12.6.1 5G 網絡下的無人機場景159
12.6.2? 基於聯網無人機的基站巡檢方案160
12.7 雲VR/AR 的實時圖像渲染與建模161
12.7.1 雲VR/AR 業務場景161
12.7.2? 基於邊緣計算的AR/VR 新體驗162

第13章大數據助力運營商5G 服務的發展164
13.1 運營商未來IT 架構:云網一體化167
13.1.1 數據中台架構168
13.1.2 數據中台核心特性169
13.2 大數據助力5G 網絡建設177
13.2.1 通過大數據實現5G 智能無線網絡規劃179
13.2.2 大數據分析支撐5G 網絡Massive MIMO 配置優化180
13.2.3 基於大數據優化5G 移動邊緣計算182
13.2.4 5G 網絡的從邊到雲的實時智能化18
13.3 大數據助力企業精細化運營及服務184
13.3.1 數字作戰沙盤184
13.3.2 攜號轉網186
13.3.3 深度洞察客戶,提升服務效能188
13.4 運營商面向垂直行業提供“5G+ 數字化”服務192
13.4.1 5G+ 數字生活192
13.4.2 5G+ 智慧農業193
13.4.3 5G+ 互聯網工業194
13.4.4 5G+ 智慧交通194
13.4.5 5G+ 智慧城市195

第14章“5G+ 大數據”技術的生態與展望196
14.1 “5G+ 大數據”技術的無限未來196
14.1.1 算力融合:多樣性算力提升整體效率196
14.1.2 流批融合:平衡計算性價比的最優解197
14.1.3 TA 融合:混合事務/ 分析支撐即時決策197
14.1.4 能力融合:企業數據中台框架198
14.1.5 數智融合:數據與智能多方位深度整合198
14.2 融入產業共建5G 生態199