算力網絡詳解 卷3：算網大數據

第一篇? 算力網絡與大數據 
第 1 章 算力概述 2 
1.1 算力是什么 3 
1.1.1 計算工具的發(fā)展歷史  3 
1.1.2 算力的內涵和外延  5 
1.2 無處不在的現代算力 6 
1.2.1 算力的分類  6 
1.2.2 典型算力平臺  8 
1.3 算力，新時代的生產力10 
1.3.1 算力成為數據經濟新引擎 10 
1.3.2 信息消費持續(xù)釋放算力需求 11 
1.3.3 算力助力數字世界和物理世界無縫融合 12 
第 2 章 算力網絡  14 
2.1 算力網絡因何而生15 
2.1.1 連接算力“消費方”和算力“提供方” 15 
2.1.2 從“云網”到“算網” 16 
2.2 理解算力網絡18 
2.2.1 算力網絡的概念 18 
2.2.2 算力網絡功能需求 19 
2.2.3 算力網絡關鍵技術 20 
2.2.4 算力網絡的體系架構 23 
2.3 算力網絡發(fā)展展望25 
2.3.1 算力網絡發(fā)展階段 26 
2.3.2 算力網絡面臨的挑戰(zhàn) 26 
第 3 章 算力網絡提升大數據發(fā)展  28 
3.1 數據融入經濟社會發(fā)展各領域28 
3.2 跨地域數據協同30 
3.2.1 云邊數據協同 30 
3.2.2 分布式云數據中心 31 
3.3 跨行業(yè)數據流通33 
3.3.1 全鏈路數據治理，提供高品質數據供給 34 
3.3.2 開展數據資產化作業(yè)，釋放數據要素化價值 34 
3.3.3 充分利用已有資源與能力，開創(chuàng)數據增值服務體系 35 
第二篇? 面向算力網絡的大數據關鍵技術 
第 4 章 邊緣計算  38 
4.1 邊緣計算簡介38 
4.1.1 邊緣計算的定義及發(fā)展趨勢 38 
4.1.2 邊緣計算與傳統(tǒng)云計算的區(qū)別 40 
4.2 邊緣計算技術特點分析42 
4.2.1 低延時性 42 
4.2.2 去中心化 43 
4.2.3 低帶寬消耗 44 
4.2.4 高安全可靠性 44 
4.2.5 非寡頭化 44 
4.2.6 綠色節(jié)能 45 
4.3 邊緣大數據技術45 
4.3.1 邊緣計算參考技術架構 45 
4.3.2 邊緣計算核心技術 47 
4.4 邊緣大數據技術應用場景55 
4.4.1 智慧園區(qū)邊緣大數據應用 55 
4.4.2 平安城市邊緣大數據應用 58 
第 5 章 分布式協同計算  64 
5.1 分布式協同計算簡介64 
5.2 分布式協同計算架構66 
5.3 分布式協同計算關鍵技術67 
5.3.1 數據跨域協同交換 67 
5.3.2 分布式任務編排調度 73 
5.3.3 節(jié)點分區(qū)可用性保障 78 
5.3.4 異常任務按需重做 78 
5.3.5 協同控制代理 79 
5.4 分布式協同計算應用場景81 
5.4.1 協同計算在智慧交通場景中的應用 81 
5.4.2 協同計算在智能家庭場景中的應用 82 
第 6 章 數據編織  84 
6.1 數據編織技術84 
6.1.1 數據編織的起源 84 
6.1.2 數據編織的定義 85 
6.1.3 數據編織需要具備的能力 88 
6.1.4 數據編織架構關鍵組成 93 
6.2 數據虛擬化技術實現94 
6.2.1 數據虛擬化的定義及能力 94 
6.2.2 數據虛擬化的技術實現 97 
6.2.3 數據虛擬化開源技術介紹  100 
6.3 數據虛擬化應用場景 104 
6.3.1 電信行業(yè)應用場景  104 
6.3.2 在線教育行業(yè)應用場景  105 
6.3.3 物聯網行業(yè)應用場景  106 
第 7 章 隱私計算  108 
7.1 隱私計算的起源與發(fā)展 109 
7.1.1 隱私計算的起源  109 
7.1.2 隱私計算的政策環(huán)境  109 
7.1.3 隱私計算的市場發(fā)展  111 
7.1.4 隱私計算的發(fā)展展望  113 
7.2 隱私計算體系 114 
7.2.1 隱私計算的概念  114 
7.2.2 隱私計算體系架構  115 
7.3 隱私計算技術介紹 116 
7.3.1 多方安全計算  118 
7.3.2 聯邦學習  123 
7.3.3 可信執(zhí)行環(huán)境  124 
7.3.4 區(qū)塊鏈技術輔助隱私計算  126 
7.4 隱私計算應用場景 129 
7.4.1 金融行業(yè)  129 
7.4.2 醫(yī)療健康行業(yè)  130 
7.4.3 政務行業(yè)  131 
第三篇? 大數據技術賦能算力網絡 
第 8 章 湖倉一體的算網數據中心  134 
8.1 算力網絡數據存算需求 134 
8.1.1 算力網絡中的數據  134 
8.1.2 數據存算需求  136 
8.2 湖倉一體技術介紹 137 
8.2.1 湖倉一體技術發(fā)展背景  137 
8.2.2 湖倉一體技術架構  139 
8.2.3 湖倉一體關鍵技術  143 
8.2.4 湖倉一體開源技術  152 
8.2.5 湖倉一體應用場景  163 
8.3 算力網絡數據中心的定位及作用 166 
8.3.1 算力網絡數據中心定位  166 
8.3.2 數據賦能算力網絡運行  169 
8.4 基于湖倉一體技術的算力網絡數據中心  172 
8.4.1 為什么選擇湖倉一體技術  172 
8.4.2 算力網絡數據中心基于湖倉一體技術的具體實現  174 
第 9 章 算力網絡中的數據治理  176 
9.1 算力網絡數據治理需求 176 
9.2 數據治理技術發(fā)展 177 
9.2.1 跨域數據治理  177 
9.2.2 調度能力互通與治理應用  179 
9.2.3 數據全生命周期安全保障機制  183 
9.3 算力網絡中數據治理的實踐價值 187 
第 10 章 算力網絡交易運營中的隱私計算  189 
10.1 算力網絡運營交易介紹  189 
10.1.1 算力網絡交易模式  189 
10.1.2 算力網絡交易中的隱私計算架構實現  192 
10.1.3 算力網絡交易中的隱私計算流程  195 
10.1.4 算力網絡交易中的隱私計算核心功能  196 
10.1.5 算力網絡交易風險及評估  199 
10.2 隱私計算技術在算力網絡交易中的價值體現  202 
10.2.1 數據可信流通  202 
10.2.2 數據價值釋放  204 
10.2.3 數據存證溯源  207 
第四篇? 算力網絡時代大數據應用場景和發(fā)展展望 
第 11 章 東數西算  212 
11.1 東數西算，國家政策引導  212 
11.2 圍繞五個一體化推進東數西算的實施  214 
11.2.1 網絡一體化建設，保障大數據的高效傳輸  215 
11.2.2 能源一體化，推動大數據的低碳運營  217 
11.2.3 算力一體化，構建算力一張網  220 
11.2.4 數據安全保障數據的安全流通共享  222 
11.2.5 基于數據要素構建城市大腦  224 
11.3 東數西算，典型應用場景  225 
11.3.1 在線推理向東，離線分析向西  226 
11.3.2 資源托管  226 
11.3.3 數據存儲與災備  228 
第 12 章 加速數字化轉型  230 
12.1 云邊協同數據應用  231 
12.1.1 車路協同應用場景  231 
12.1.2 IoT 數據本地處理助力智能制造  232 
12.1.3 云邊協同在云游戲場景中的應用  234 
12.2 賦能 AI，推動智能應用  237 
12.2.1 助力生命科學  237 
12.2.2 助力綠色計算  238 
12.2.3 推動自動駕駛落地  239 
12.3 數字化、智能化推動企業(yè)發(fā)展  240 
12.3.1 知識管理，助力企業(yè)智能化“蛻變”  241 
12.3.2 從企業(yè)數字化到管理決策智能化  241 
第 13 章 讓生活環(huán)境更美好  244 
13.1 智慧家庭  244 
13.1.1 以家庭寬帶作為智慧家庭服務的入口  245 
13.1.2 以互聯網電視作為家庭娛樂操作系統(tǒng)  245 
13.1.3 以能力開放來構筑智慧家庭產業(yè)生態(tài)  246 
13.2 智慧社區(qū)  247 
13.2.1 智慧物業(yè)  248 
13.2.2 智慧社區(qū)生活  249 
13.2.3 智慧社區(qū)管理平臺服務  249 
第 14 章 “算力網絡 大數據”發(fā)展展望  251 
14.1 數據安全與隱私保護  251 
14.2 綠色計算，數字減碳  253