B5G/6G边缘网络智能管控架构研究

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资源摘要信息: "面向B5G/6G边缘网络的智能管控架构" 关键词:B5G,6G,边缘网络,智能管控架构 随着无线通信技术的快速发展,5G的商用部署已经在全球范围内铺开,而作为其后继者的B5G和6G技术正在紧锣密鼓地研发之中。B5G和6G旨在实现更高的数据传输速率、更低的延迟以及更广泛的连接能力,而边缘计算作为5G的重要组成部分,其在B5G和6G中的角色将变得更为关键。为了充分利用边缘网络的优势并实现对网络资源的高效管理,开发面向B5G/6G边缘网络的智能管控架构显得尤为重要。 智能管控架构的核心在于通过智能算法和人工智能技术对边缘网络中的资源进行动态优化和分配。它需要整合各种数据源的信息,包括用户行为、网络流量、设备状态等,并在这些数据的基础上实施实时决策,以满足不同用户的服务需求和保证网络性能。 在这个智能管控架构中,边缘节点扮演了至关重要的角色。边缘节点通常部署在网络的边缘,靠近用户的位置,它们负责收集本地数据并提供计算和存储服务。通过将数据处理和存储任务下放到网络边缘,可以显著减少数据往返于核心网络的延迟,提高响应速度。 智能管控架构需要支持以下关键功能: 1. 资源管理:包括计算、存储和网络资源的动态管理与调度。系统应该能够根据实时负载情况和网络状态,智能地分配和调整资源,以优化性能和效率。 2. 服务编排:自动化的服务部署和管理,确保服务的快速上线和弹性扩展。智能管控架构需要能够快速响应业务变化,支持服务的动态编排和生命周期管理。 3. 数据分析和决策支持:利用大数据分析和机器学习技术,从海量数据中提取有价值的信息,为网络管理和优化提供决策支持。 4. 安全性和隐私保护:考虑到边缘网络通常涉及到用户敏感数据,智能管控架构必须内置强大的安全机制,确保数据的安全传输和存储,并保护用户隐私。 5. 网络自动化和自适应:通过网络自动化技术,实现网络配置、维护和故障恢复的自动化,以及网络对不同业务和环境变化的自适应能力。 6. 多层协同和标准化:智能管控架构应支持多层网络协同工作,包括核心网、传输网和接入网的跨层协同,以及与云平台的紧密配合。同时,需要在行业标准和协议的指导下,实现不同设备和系统间的有效交互。 在设计和实现面向B5G/6G边缘网络的智能管控架构时,还需要考虑以下挑战: - 网络异构性和复杂性:随着新技术的引入,网络结构将变得更加复杂,需要智能管控架构能够处理异构网络环境。 - 可扩展性和灵活性:随着用户数量和服务种类的增加,管控架构需要能够灵活扩展,以支持更多服务和用户。 - 实时性能:在低延迟的网络环境下,管控架构需要保证实时性能,快速响应各种事件和变化。 - 开放性和互操作性:需要确保管控架构可以与不同厂商的设备和软件无缝集成,支持开放标准和APIs。 总结来说,面向B5G/6G边缘网络的智能管控架构是实现未来通信网络高效率、智能化服务的关键,它结合了边缘计算、人工智能、大数据分析等前沿技术,旨在为用户提供无缝连接和极致体验,同时确保网络的稳定、安全和可持续发展。随着技术的不断成熟和应用的深入,这一架构将对无线通信产业产生深远的影响。
2023-06-10 上传

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

2023-05-19 上传

我的程序是这样的,class CosStore(): """ 腾讯云第三方存储 """ def init(self): c = C.config.get('cos', None) # 获取配置文件,腾讯云COS配置 # c = C.config['cos'] secretId = c['secretId'] secretKey = c['secretKey'] region = c['region'] # 服务器地区,广州 token = None scheme = 'https' config = CosConfig(Region=region, SecretId=secretId, SecretKey=secretKey, Token=token, Scheme=scheme) self.client = CosS3Client(config) self.bucket = c['bucket'] # 腾讯云COS,配置文件的,根目录,bucket: live-banner-prod-1303153810 self.uri = c['uri'] # 腾讯云COS,配置文件的,uri print('store文件-51行_init_函数 :', self.client) __signle = None @classmethod def build(cls): if not cls.__signle: cls.__signle = CosStore() print('store文件-59行-build函数 init :', cls.__signle) return cls.__signle def save(self, body, path): response = self.client.put_object( Bucket=self.bucket, # bucket=COS根目录 Body=body, # body=zip二进制文件 Key=path, # 云的 path=文件目录全路径 # StorageClass='STANDARD', # 需要一个bytes类型的对象,而不是'str' EnableMD5=False) url = self.uri + path print(f"store文件-第85行: url={url}, etag={response['ETag']}") return url 我是这样调用的 with open(r'D:\python\python_objkt\project\dbpick-banner-master\server\data\store\batch\100.zip', mode='rb') as f: # zip文件全路径 body = f.read() path = 'upload/20230608/3c2dda611576b5b8.zip' url = CosStore.build().save(body, path) 运行报错报错qcloud_cos.cos_exception.CosClientError: a bytes-like object is required, not 'str'

2023-06-09 上传