国产xxxx99真实实拍_久久不雅视频_高清韩国a级特黄毛片_嗯老师别我我受不了了小说

資訊專欄INFORMATION COLUMN

邊緣計(jì)算的七項(xiàng)核心技術(shù)

leanote / 3433人閱讀

摘要:與云計(jì)算中心不同,廣域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)情況更為復(fù)雜,帶寬可能存在一定的限制因此,如何從設(shè)備層支持服務(wù)的快速配置,是邊緣計(jì)算中的一個(gè)核心問題。邊緣計(jì)算可汲取云計(jì)算發(fā)展的經(jīng)驗(yàn),研究適合邊緣計(jì)算場景下的隔離技術(shù)。

作者:施巍松團(tuán)隊(duì)(張星洲、王一帆、張慶陽)

計(jì)算模型的創(chuàng)新帶來的是技術(shù)的升級(jí)換代,而邊緣計(jì)算的迅速發(fā)展也得益于技術(shù)的進(jìn)步。本節(jié)總結(jié)了推動(dòng)邊緣計(jì)算發(fā)展的7項(xiàng)核心技術(shù),它們包括網(wǎng)絡(luò)、隔離技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)、邊緣操作系統(tǒng)、算法執(zhí)行框架、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)以及安全和隱私。

1.網(wǎng)絡(luò)

邊緣計(jì)算將計(jì)算推至靠近數(shù)據(jù)源的位置,甚至于將整個(gè)計(jì)算部署于從數(shù)據(jù)源到云計(jì)算中心的傳輸路徑上的節(jié)點(diǎn),這樣的計(jì)算部署對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提出了 3個(gè)新的要求:

1)服務(wù)發(fā)現(xiàn)。在邊緣計(jì)算中,由于計(jì)算服務(wù)請求者的動(dòng)態(tài)性,計(jì)算服務(wù)請求者如何知道周邊的服務(wù),將是邊緣計(jì)算在網(wǎng)絡(luò)層面中的一個(gè)核心問題.傳統(tǒng)的基于DNS的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)制,主要應(yīng)對服務(wù)靜態(tài)或者服務(wù)地址變化較慢的場景下.當(dāng)服務(wù)變化時(shí),DNS的服務(wù)器通常需要一定的時(shí)間以完成域名服務(wù)的同步,在此期間會(huì)造成一定的網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng),因此并不適合大范圍、動(dòng)態(tài)性的邊緣計(jì)算場景。

2)快速配置。在邊緣計(jì)算中,由于用戶和計(jì)算設(shè)備的動(dòng)態(tài)性的增加,如智能網(wǎng)聯(lián)車,以及計(jì)算設(shè)備由于用戶開關(guān)造成的動(dòng)態(tài)注冊和撤銷,服務(wù)通常也需要跟著進(jìn)行遷移,而由此將會(huì)導(dǎo)致大量的突發(fā)網(wǎng)絡(luò)流量。與云計(jì)算中心不同,廣域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)情況更為復(fù)雜,帶寬可能存在一定的限制.因此,如何從設(shè)備層支持服務(wù)的快速配置,是邊緣計(jì)算中的一 個(gè)核心問題。

3)負(fù)載均衡。邊緣計(jì)算中,邊緣設(shè)備產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),同時(shí)邊緣服務(wù)器提供了大量的服務(wù).因此,根據(jù)邊緣服務(wù)器以及網(wǎng)絡(luò)狀況,如何動(dòng)態(tài)地對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度至合適的計(jì)算服務(wù)提供者,將是邊緣計(jì)算中的核心問題。

針對以上3個(gè)問題,一種最簡單的方法是,在所有的中間節(jié)點(diǎn)上均部署所有的計(jì)算服務(wù),然而這將導(dǎo)致大量的冗余,同時(shí)也對邊緣計(jì)算設(shè)備提出了較高的要求。因此,我們以“建立一條從邊緣到云的計(jì)算路徑”為例來說,首當(dāng)其沖面對的就是如何尋找服務(wù),以完成計(jì)算路徑的建立。命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(named data networking,NDN)是一種將數(shù)據(jù)和服務(wù)進(jìn)行命名和尋址,以P2P和中心化方式相結(jié)合進(jìn)行自組織的一種數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。而計(jì)算鏈路的建立,在一定程度上也是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建立,即數(shù)據(jù)應(yīng)該從源到云的傳輸關(guān)系.因此,將NDN引入邊緣計(jì)算中,通過其建立計(jì)算服務(wù)的命名并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的流動(dòng),從而可以很好地解決計(jì)算鏈路中服務(wù)發(fā)現(xiàn)的問題。

而隨著邊緣計(jì)算的興起,尤其是用戶移動(dòng)的情況下,如車載網(wǎng)絡(luò),計(jì)算服務(wù)的遷移相較于基于云計(jì)算的模式更為頻繁,與之同時(shí)也會(huì)引起大量的數(shù)據(jù)遷移,從而對網(wǎng)絡(luò)層面提供了動(dòng)態(tài)性的需求。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(software definednetworking,SDN), 于2006年誕生于美國GENI項(xiàng)目資助的斯坦福大學(xué)Clean Slate課題,是一種控制面和數(shù)據(jù)面分離的可編程網(wǎng)絡(luò),以及簡單網(wǎng)絡(luò)管理.由于控制面和數(shù)據(jù)面分離這一特性,網(wǎng)絡(luò)管理者可以較為快速地進(jìn)行路由器、交換器的配置,減少網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)性,以支持快速的流量遷移,因此可以很好地支持計(jì)算服務(wù)和數(shù)據(jù)的遷移。同時(shí),結(jié)合NDN和SDN,可以較好地對網(wǎng)絡(luò)及其上的服務(wù)進(jìn)行組織,并進(jìn)行管理,從而可以初步實(shí)現(xiàn)計(jì)算鏈路的建立和管理問題。

2.隔離技術(shù)

隔離技術(shù)是支撐邊緣計(jì)算穩(wěn)健發(fā)展的研究技術(shù),邊緣設(shè)備需要通過有效的隔離技術(shù)來保證服務(wù)的可靠性和服務(wù)質(zhì)量.隔離技術(shù)需要考慮2方面:

1)計(jì)算資源的隔離,即應(yīng)用程序間不能相互干擾;

2)數(shù)據(jù)的隔離,即不同應(yīng)用程序應(yīng)具有不同的訪問權(quán)限。

在云計(jì)算場景下,由于某一應(yīng)用程序的崩潰可能帶來整個(gè)系統(tǒng)的不穩(wěn)定,造成嚴(yán)重的后果,而在邊緣計(jì)算下,這一情況變得更加復(fù)雜.例如在自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)中,既需要支持車載娛樂滿足用戶需求, 又需要同時(shí)運(yùn)行自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)滿足汽車本身駕駛需求,此時(shí),如果車載娛樂的任務(wù)干擾了自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù),或者影響了整個(gè)操作系統(tǒng)的性能,將會(huì)引起嚴(yán)重后果,對生命財(cái)產(chǎn)安全造成直接損失.隔離技術(shù)同時(shí)需要考慮第三方程序?qū)τ脩綦[私數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限問題,例如,車載娛樂程序不應(yīng)該被允許訪問汽車控制總線數(shù)據(jù)等.目前在云計(jì)算場景下主要使用VM虛擬機(jī)和Docker容器技術(shù)等方式保證資源隔離。邊緣計(jì)算可汲取云計(jì)算發(fā)展的經(jīng)驗(yàn),研究適合邊緣計(jì)算場景下的隔離技術(shù)。

在云平臺(tái)上普遍應(yīng)用的Docker技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用在基于0S級(jí)虛擬化的隔離環(huán)境中運(yùn)行,Docker的存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)程序采用容器內(nèi)分層鏡像的結(jié)構(gòu),使得應(yīng)用程序可以作為一個(gè)容器快速打包和發(fā)布,從而保證了應(yīng)用程序間的隔離性.Li等人建立 了一個(gè)基于Docker遷移的有效服務(wù)切換系統(tǒng),利用Docker的分層文件系統(tǒng)支持,提出了一種適合邊緣計(jì)算的高效容器遷移策略,以減少包括文件系統(tǒng)、二進(jìn)制內(nèi)存映象、檢查點(diǎn)在內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_ 銷.Ha等人提出了一種VM切換技術(shù),實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)VM的計(jì)算任務(wù)遷移,支持快速和透明的資源放置,保證將VM虛擬機(jī)封裝在安全性和可管理行要求較高的應(yīng)用中.這種多功能原語還提供了動(dòng)態(tài)遷移的功能,對邊緣端進(jìn)行了優(yōu)化.這種基于VM的隔離技術(shù)提高了應(yīng)用程序的抗干擾性,增加了邊緣計(jì)算系統(tǒng)的可用性。

3.體系結(jié)構(gòu)

無論是如高性能計(jì)算一類傳統(tǒng)的計(jì)算場景,還是如邊緣計(jì)算一類的新興計(jì)算場景,未來的體系結(jié)構(gòu)應(yīng)該是通用處理器和異構(gòu)計(jì)算硬件并存的模式。異構(gòu)硬件犧牲了部分通用計(jì)算能力,使用專用加速單元減小了某一類或多類負(fù)載的執(zhí)行時(shí)間,并且顯著提高了性能功耗比。邊緣計(jì)算平臺(tái)通常針對某一類特定的計(jì)算場景設(shè)計(jì),處理的負(fù)載類型較為固定,故目前有很多前沿工作針對特定的計(jì)算場景設(shè)計(jì)邊緣計(jì)算平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu).

ShiDianNao首次提出了將人工智能處理器放置在靠近圖像傳感器的位置,處理器直接從傳感器讀取數(shù)據(jù),避免圖像數(shù)據(jù)在DRAM中的存取帶來的能耗開銷;同時(shí)通過共享卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNNs) 權(quán)值的方法 ,將模型完整放置在SRAM中,避免權(quán)值數(shù)據(jù)在DRAM 中的存取帶來的能耗開銷;由于計(jì)算能效地大幅度提升(60倍),使其可以被應(yīng)用于移動(dòng)端設(shè)備.EIE:是一個(gè)用于稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效推理引擎,其通過稀疏矩陣的并行化以及權(quán)值共享的方法加速稀疏神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)設(shè)備的執(zhí)行能效.Phi-Stack則提出了針對邊緣計(jì)算的一整套技術(shù)桟,其中針對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備設(shè)計(jì)的PhiPU,使用異構(gòu)多核的結(jié)構(gòu)并行處理 深度學(xué)習(xí)任務(wù)和普通的計(jì)算任務(wù)(實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)). In-Situ AI是一個(gè)用于物聯(lián)網(wǎng)場景中深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的自動(dòng)增量計(jì)算框架和架構(gòu),其通過數(shù)據(jù)診斷,選擇最小數(shù)據(jù)移動(dòng)的計(jì)算模式,將深度學(xué)習(xí)任務(wù)部署 到物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算節(jié)點(diǎn).除了專用計(jì)算硬件的設(shè)計(jì),還有 一類工作探索FPGA在邊緣計(jì)算場景中的應(yīng)用. ESE[6]通過FPGA提高了稀疏長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) (long short term memory network,LSTM)在移動(dòng)設(shè)備上的執(zhí)行能效,用于加速語音識(shí)別應(yīng)用.其通過負(fù)載平衡感知的方法對LSTM進(jìn)行剪枝壓縮,并保證硬件的高利用率,同時(shí)在多個(gè)硬件計(jì)算單元中調(diào)度 LSTM 數(shù)據(jù)流;其使用 Xilinx XCKU060 FPGA 進(jìn)行硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),與CPU和GPU相比,其分別實(shí)現(xiàn)了 40倍和11. 5倍的能效提升.Biookaghazadeh 等人通過對比FPGA和GPU在運(yùn)行特定負(fù)載時(shí)吞 吐量敏感性、結(jié)構(gòu)適應(yīng)性和計(jì)算能效等指標(biāo),表明 FPGA更加適合邊緣計(jì)算場景。

針對邊緣計(jì)算的計(jì)算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)仍然是一個(gè)新興的領(lǐng)域,仍然具有很多挑戰(zhàn)亟待解決,例如如何高效地管理邊緣計(jì)算異構(gòu)硬件、如何對這類的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行公平及全面的評(píng)測等.在第三屆邊緣計(jì)算會(huì)議(S E C 2 018 )上首次設(shè)立了針對邊緣計(jì)算體系結(jié)構(gòu)的Workshop:ArchEdge,鼓勵(lì)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對此領(lǐng)域進(jìn)行探討和交流。

4.邊緣操作系統(tǒng)

邊緣計(jì)算操作系統(tǒng)向下需要管理異構(gòu)的計(jì)算資源,向上需要處理大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)以及多用的應(yīng)用負(fù)載,其需要負(fù)責(zé)將復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)上部署 、調(diào)度 及遷移從而保證計(jì)算任務(wù)的可靠性以及資源的最大化利用。與傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)Contikt和FreeRTOS不同,邊緣計(jì)算操作系統(tǒng)更傾向于對數(shù)據(jù)、計(jì)算任務(wù)和計(jì)算資源的管理框架。

機(jī)器人操作系統(tǒng)(robot operating system, ROS) 最開始被設(shè)計(jì)用于異構(gòu)機(jī)器人機(jī)群的消息通信管理,現(xiàn)逐漸發(fā)展成一套開源的機(jī)器人開發(fā)及管理工具,提供硬件抽象和驅(qū)動(dòng)、消息通信標(biāo)準(zhǔn)、軟件包管理等 一系列工具,被廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛車輛即無人機(jī)等邊緣計(jì)算場景.為解決ROS中的性能 問題,社區(qū)在2015年推出ROS2. 0,其核心為引入數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)(data distribution service,DDS), 解決ROS對主節(jié)點(diǎn)(master node)性能依賴問題,同時(shí)DDS提供共享內(nèi)存機(jī)制提高節(jié)點(diǎn)間的通信效率.EdgeOSH則是針對智能家居設(shè)計(jì)的邊緣操作系統(tǒng),其部署于家庭的邊緣網(wǎng)關(guān)中,通過3層功能抽象連接上層應(yīng)用和下層智能家居硬件,其提出面向多樣的邊緣計(jì)算任務(wù),服務(wù)管理層應(yīng)具有差異性 (differentiation)、可擴(kuò)展性(extensibility)、隔離性 (isolation)和可靠性(reliability)的需求.Phi-Stack 中提出了面向智能家居設(shè)備的邊緣操作系統(tǒng) PhiOS,其引人輕量級(jí)的REST引擎和LUA解釋器,幫助用戶在家庭邊緣設(shè)備上部署計(jì)算任務(wù). OPenVDAP是針對汽車場景設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái),其提出了面向網(wǎng)聯(lián)車場景的邊緣操作系統(tǒng) EdgeOSv.該操作系統(tǒng)中提供了任務(wù)彈性管理、數(shù)據(jù)共享以及安全和隱私保護(hù)等功能.

根據(jù)目前的研究現(xiàn)狀,ROS以及基于ROS實(shí)現(xiàn)的操作系統(tǒng)有可能會(huì)成為邊緣計(jì)算場景的典型操作系統(tǒng),但其仍然需要經(jīng)過在各種真實(shí)計(jì)算場景下部署的評(píng)測和檢驗(yàn)。

5.算法執(zhí)行框架

隨著人工智能的快速發(fā)展,邊緣設(shè)備需要執(zhí)行越來越多的智能算法任務(wù),例如家庭語音助手需要 進(jìn)行自然語言理解、智能駕駛汽車需要對街道目標(biāo)檢測和識(shí)別、手持翻譯設(shè)備需要翻譯實(shí)時(shí)語音信息等.在這些任務(wù)中,機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)算法占有很大的比重,使硬件設(shè)備更好地執(zhí)行以深度學(xué)習(xí)算法為代表的智能任務(wù)是研究的焦點(diǎn),也是實(shí)現(xiàn)邊緣智能的必要條件.而設(shè)計(jì)面向邊緣計(jì)算場景下的高效的算法執(zhí)行框架是一個(gè)重要的方法.目前有許 多針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法特性而設(shè)計(jì)的執(zhí)行框架,例如谷歌于2016年發(fā)布的TensorFloE、依賴開源社區(qū)力量發(fā)展的Caffe等,但是這些框架更多地運(yùn)行在云數(shù)據(jù)中心,它們不能直接應(yīng)用于邊緣設(shè)備.如表2所示,云數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備對算法執(zhí)行框架的需求有較大的區(qū)別。在云數(shù)據(jù)中心,算法執(zhí)行框架更多地執(zhí)行模型訓(xùn)練的任務(wù),它們的輸人是大規(guī)模的批量數(shù)據(jù)集,關(guān)注的是訓(xùn)練時(shí)的迭代速度、收斂率和框架的可擴(kuò)展性等.而邊緣設(shè)備更多地執(zhí)行預(yù)測任務(wù),輸人的是實(shí)時(shí)的小規(guī)模數(shù)據(jù),由于邊緣設(shè)備計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的相對受限性,它們更關(guān)注算法執(zhí)行框架預(yù)測時(shí)的速度、內(nèi)存占用量和能效。

為了更好地支持邊緣設(shè)備執(zhí)行智能任務(wù),一些專門針對邊緣設(shè)備的算法執(zhí)行框架應(yīng)運(yùn)而生.2017年,谷歌發(fā)布了用于移動(dòng)設(shè)備和嵌人式設(shè)備的輕量級(jí)解決方案TensorFlow Lite,它通過優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用程序的內(nèi)核、預(yù)先激活和量化內(nèi)核等方法來減少執(zhí)行預(yù)測任務(wù)時(shí)的延遲和內(nèi)存占有量.Caffe2 是Caffe的更高級(jí)版本,它是一個(gè)輕量級(jí)的執(zhí)行框架,增加了對移動(dòng)端的支持.此外,PyTorch和 MXNet等主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法執(zhí)行框架也都開始提供在邊緣設(shè)備上的部署方式。

Zhang 等人對 TensorFlow,Caffe2 ,MXNet, PyTorch和TensorFlow Lite等在不同的邊緣設(shè)備 (MacBook Pro,Intel FogNode,NVIDIA Jetson TX2,Raspberry Pi 3 Model B+ ,Huawfi Nexus 6P) 上的性能從延遲、內(nèi)存占用量和能效等方面進(jìn)行了對比和分析,最后發(fā)現(xiàn)沒有一款框架能夠在所有維度都取得最好的表現(xiàn),因此執(zhí)行框架的性能提升空間比較大.開展針對輕量級(jí)的、高效的、可擴(kuò)展性強(qiáng)的邊緣設(shè)備算法執(zhí)行框架的研究十分重要,也是實(shí)現(xiàn)邊緣智能的重要步驟。

6.數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

邊緣計(jì)算場景下,邊緣設(shè)備時(shí)刻產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的來源和類型具有多樣化的特征,這些數(shù)據(jù)包括環(huán)境傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)、攝像頭采集的圖片視頻數(shù)據(jù)、車載LiDAR的點(diǎn)云數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)大多具有時(shí)空屬性。構(gòu)建一個(gè)針對邊緣數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、分析和共享的平臺(tái)十分重要。

以智能網(wǎng)聯(lián)車場景為例,車輛逐漸演變成一個(gè)移動(dòng)的計(jì)算平臺(tái),越來越多的車載應(yīng)用也被開發(fā)出來,車輛的各類數(shù)據(jù)也比較多。由.Zhang等人提出的OPenVDAP是一個(gè)開放的汽車數(shù)據(jù)分析平臺(tái),如下圖3所示,Open VDAP分成4部分,分別是異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)(VCU )、操作系統(tǒng)(EdgeOSv)、駕駛數(shù)據(jù)收集器(DDI)和應(yīng)用程序庫(libvdap),汽車可安裝部署該平臺(tái),從而完成車載應(yīng)用的計(jì)算,并且實(shí)現(xiàn)車與云、車與車、車與路邊計(jì)算單元的通信,從而保證了車載應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn).因此,在邊緣計(jì)算不同的應(yīng)用場景下,如何有效地管理數(shù)據(jù)、提供數(shù)據(jù)分析服務(wù),保證一定的用戶體驗(yàn)是一個(gè)重要的研究問題。

雖然邊緣計(jì)算將計(jì)算推至靠近用戶的地方,避免了數(shù)據(jù)上傳到云端,降低了隱私數(shù)據(jù)泄露的可能性。但是,相較于云計(jì)算中心,邊緣計(jì)算設(shè)備通常處于靠近用戶側(cè),或者傳輸路徑上,具有更高的潛在可能被攻擊者入侵,因此,邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)自身的安全性仍然是一個(gè)不可忽略的問題.邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的分布式和異構(gòu)型也決定其難以進(jìn)行統(tǒng)一的管理,從而導(dǎo)致一系列新的安全問題和隱私泄露等問題.作為信息系統(tǒng)的一種計(jì)算模式,邊緣計(jì)算也存在信息系統(tǒng)普遍存在的共性安全問題,包括:應(yīng)用安全、網(wǎng)絡(luò)安全、信息安全和系統(tǒng)安全等。

在邊緣計(jì)算的環(huán)境下,通常仍然可以采用傳統(tǒng)安全方案來進(jìn)行防護(hù),如通過基于密碼學(xué)的方案來進(jìn)行信息安全的保護(hù)、通過訪問控制策略來對越權(quán)訪問等進(jìn)行防護(hù).但是需要注意的是,通常需要對傳統(tǒng)方案進(jìn)行一定的修改,以適應(yīng)邊緣計(jì)算的環(huán)境。同時(shí),近些年也有些新興的安全技術(shù)(如硬件協(xié)助的可信執(zhí)行環(huán)境)可以使用到邊緣計(jì)算中,以增強(qiáng)邊緣計(jì)算的安全性。此外,使用機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)系統(tǒng)的安全防護(hù)也是一個(gè)較好的方案。

可信執(zhí)行環(huán)境(trusted execution environment, TEE)是指在設(shè)備上一個(gè)獨(dú)立于不可信操作系統(tǒng)而存在的可信的、隔離的、獨(dú)立的執(zhí)行環(huán)境,為不可信環(huán)境中的隱私數(shù)據(jù)和敏感計(jì)算,提供了安全而機(jī)密的空間,而TEE的安全性通常通過硬件相關(guān)的機(jī)制來保障。常見的TEE包括Intel軟件防護(hù)擴(kuò)展、Intel管理引擎、x86系統(tǒng)管理模式、 AMD內(nèi)存加密技術(shù)、AMD平臺(tái)安全處理器和ARM TrustZone技術(shù)。通過將應(yīng)用運(yùn)行于可信執(zhí)行環(huán)境中,并且將使用到的外部存儲(chǔ)進(jìn)行加解密,邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用,可以在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)被攻破時(shí),仍然可以保證應(yīng)用及數(shù)據(jù)的安全性。

更多資訊,盡在邊緣計(jì)算社區(qū)!

文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。

轉(zhuǎn)載請注明本文地址:http://m.specialneedsforspecialkids.com/yun/31051.html

相關(guān)文章

  • 寒冬蔓延?5G、云計(jì)算加持的萬億級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能否拯救市場?

    摘要:隨著國家出臺(tái)相關(guān)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)利好政策,中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展增速加快,截止到年月,中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)量超家。隨著云計(jì)算大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,可解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展難題,促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的大量涌現(xiàn)。邊緣計(jì)算也將為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供新動(dòng)能。這兩年,有不少人質(zhì)疑工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的熱度似乎降低了,但是事實(shí)并非如此。目前,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或是這個(gè)寒冬中最熱的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)話題,BAT們將其視為互聯(lián)網(wǎng)的下半場,正在競相...

    MAX_zuo 評(píng)論0 收藏0
  • 從 GDRR 監(jiān)管,看區(qū)塊鏈如何解決個(gè)人數(shù)據(jù)濫用問題

    摘要:以上兩個(gè)思路都旨在解決個(gè)人數(shù)據(jù)濫用的問題。首先,開源的區(qū)塊鏈技術(shù)代碼清晰地展現(xiàn)了操作者對個(gè)人數(shù)據(jù)的收集和處理是否違反了的原則和規(guī)定,為真正實(shí)施以上三大原則提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 在前面的秘猿科技小課堂中,我們了解到了區(qū)塊鏈的本質(zhì),清晰了各種定義,明白了 2016 年,秘猿科技為什么要從許可鏈入手,以及秘猿科技高性能區(qū)塊鏈內(nèi)核 CITA 的優(yōu)勢。在本文中,我們將會(huì)探討 CITA 將如何來解決...

    nemo 評(píng)論0 收藏0
  • 混合云可以平滑數(shù)字轉(zhuǎn)型的文化沖擊

    摘要:組織戰(zhàn)略中如此深入的變革可能會(huì)帶來一些嚴(yán)重的文化沖擊,并受到強(qiáng)烈的抵制。但混合云方法可以緩解數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的影響,甚至可以同時(shí)為組織培養(yǎng)人才。組織的任何變化都會(huì)引起員工的焦慮和文化沖擊。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不一定破壞組織的運(yùn)營。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為當(dāng)今各行業(yè)發(fā)展業(yè)務(wù)的一種必然趨勢。如果企業(yè)想要獲得轉(zhuǎn)型成功,則必須專注于通過不斷增長和發(fā)展體驗(yàn)之旅來滿足客戶需求。對于任何組織來說,避免這種轉(zhuǎn)變所帶來的文...

    RyanHoo 評(píng)論0 收藏0
  • 容易忽略的七個(gè)CSS知識(shí)點(diǎn)

    摘要:樣式聲明通過一個(gè)稱為級(jí)聯(lián)的過程來解釋和決定。級(jí)聯(lián)級(jí)聯(lián)可能是中最容易被弄錯(cuò)的屬性之一。因此很容易認(rèn)為元素的視覺邊界等于其寬度,但情況并非如此。 如果你在日常工作中使用CSS,那么你的主要目標(biāo)很可能集中在使事情看起來是正確的。最終得到的正確結(jié)果遠(yuǎn)比如何實(shí)現(xiàn)更重要。這意味著相比正確的語法和視覺效果我們更少關(guān)注CSS的實(shí)現(xiàn)原理。 你可能還沒有意識(shí)到,但CSS的視覺效果通常是操縱隱藏屬性的間接結(jié)...

    chanthuang 評(píng)論0 收藏0
  • 容易忽略的七個(gè)CSS知識(shí)點(diǎn)

    摘要:樣式聲明通過一個(gè)稱為級(jí)聯(lián)的過程來解釋和決定。級(jí)聯(lián)級(jí)聯(lián)可能是中最容易被弄錯(cuò)的屬性之一。因此很容易認(rèn)為元素的視覺邊界等于其寬度,但情況并非如此。 如果你在日常工作中使用CSS,那么你的主要目標(biāo)很可能集中在使事情看起來是正確的。最終得到的正確結(jié)果遠(yuǎn)比如何實(shí)現(xiàn)更重要。這意味著相比正確的語法和視覺效果我們更少關(guān)注CSS的實(shí)現(xiàn)原理。 你可能還沒有意識(shí)到,但CSS的視覺效果通常是操縱隱藏屬性的間接結(jié)...

    elina 評(píng)論0 收藏0

發(fā)表評(píng)論

0條評(píng)論

最新活動(dòng)
閱讀需要支付1元查看
<