边缘计算参考架构共22页文档共22页文档
剪力墙约束边缘构件体积配箍率及核心区面积计算-26页文档资料
由于《注册结构工程师考试》中对剪力墙约束边缘构件的体积配箍率考察较多，而《规范》中无具体计算公式，特整理如下，转载请注明出处。
1、计算依据：《高层建筑混凝土结构技术规程》JGJ3-2019第7.2.5条；《混凝土结构设计规范》GB50010-2019第11.7.18条；《建筑抗震设计规范》GB500011-2019 第6.4.5条；2、计算公式（1）体积配箍率：s A l A n cor i Si i ∑=v ρ（2）混凝土构件保护层厚度为c （最外层钢筋，即箍筋到混凝土外边缘的距离），箍筋直径为φ，如果题中明确给出纵向受力钢筋的保护层，则可以根据箍筋与纵向受力钢筋位置关系求出c 。
（3）根据《规范》，箍筋长度l 为箍筋中心线长度，混凝土核心截面面积Acor 为最外层箍筋内表面范围内的混凝土面积。
2、剪力墙的约束边缘构件计算简图及计算：①li 如图中所示；②Asi 查《混凝土结构设计规范》附录A ；③ni 可从题中图形数出；③s 一般题中给出；④Acor 计算公式如下。
（a ）暗柱Acor=（bw-2c-2φ）×（h-c-2φ）（b ）有翼墙Acor=（b+bw+b-2φ）×（bf-2c-2φ）+（h+c ）×（bw-2c-2φ）（c ）有端柱Acor=（bc-2c-2φ）×（hc-2c-2φ）+（h+c ）×（bw-2c-2φ）（d ）转角墙（L 形墙）Acor=（bw+b-c-2φ）×（bf-2c-2φ）+（h+c ）×（bw-2c-2φ）财务管理工作总结[财务管理工作总结]2009年上半年，我们驻厂财会组在公司计财部的正确领导下，在厂各部门的大力配合下，全组人员尽“参与、监督、服务”职能，以实现企业生产经营目标为核心，以成本管理为重点，全面落实预算管理，加强会计基础工作，充分发挥财务管理在企业管理中的核心作用，较好地完成了各项工作任务，财务管理水平有了大幅度的提高，财务管理工作总结。
IoT边缘计算架构设计
IoT边缘计算架构设计在当今数字化时代，物联网（Internet of Things，简称IoT）正成为各行各业的热门话题。
随着物联网设备的不断增多和数据规模的急剧增长，如何高效地处理和管理这些数据成为了一项迫切需要解决的问题。
为了应对这一挑战，IoT边缘计算架构应运而生。
一、什么是IoT边缘计算架构IoT边缘计算架构是一种分布式计算架构，它将计算和存储的功能从传统的云端移动到与物联网设备更接近的边缘。
边缘计算的基本思想是将计算任务尽可能地推进到离数据源最近的位置，以便更快地响应和处理数据。
在IoT边缘计算架构中，边缘设备既是数据的生产者，也是数据的处理者，大大减少了数据传输的延迟和带宽占用。
二、IoT边缘计算架构设计的关键要素1. 边缘设备：IoT边缘计算架构的核心是边缘设备，它们既可以是物联网设备本身，也可以是专门的边缘计算节点。
边缘设备需要具备一定的计算和存储能力，以便能够对产生的数据进行实时分析和处理。
2. 边缘计算节点：边缘计算节点是边缘设备的集群，用于协同处理和管理边缘设备产生的数据。
边缘计算节点根据任务的复杂度和需求来进行负载均衡和任务调度，以实现高效的边缘计算。
3. 边缘网关：边缘网关是连接边缘设备和边缘计算节点的重要组成部分，它负责边缘设备和边缘计算节点之间的数据传输和通信。
边缘网关需要支持多种通信协议和接口，并具备一定的安全认证和加密能力。
4. 云端平台：尽管IoT边缘计算架构将计算和存储的功能下沉到边缘，但云端平台仍然是整个架构的重要组成部分。
云端平台负责管理和监控边缘计算节点以及与其相关的资源配置和故障恢复。
三、IoT边缘计算架构设计的优势1. 实时响应：相比于传统的云计算模式，IoT边缘计算架构将计算能力移到离数据源更近的位置，减少了数据传输的延迟，能够更快地对数据进行实时处理和响应。
2. 数据隐私：在IoT边缘计算架构中，敏感数据不必传输到云端，可以在边缘设备上进行处理和分析，从而降低了数据泄露的风险，增强了数据隐私性。
边缘计算平台的架构与部署方法探讨
边缘计算平台的架构与部署方法探讨 边缘计算作为一种新兴的计算模式，旨在将计算和数据处理功能推向接近数据源的边缘，从而实现低延迟、高带宽和高效能的数据处理。边缘计算平台的架构和部署方法是关键性的因素，决定着整个系统的性能和可靠性。本文将探讨边缘计算平台的架构设计原则和部署方法。
一、架构设计原则 1. 模块化设计：边缘计算平台应该采用模块化的设计方式，将不同功能的模块进行分离和独立部署，以实现系统的灵活性和可扩展性。例如，可以将数据存储、数据处理、网络通信等功能作为独立的模块，通过良好的接口设计和协议规范来实现模块之间的交互。
2. 分布式架构：边缘计算平台应该采用分布式架构，将计算资源分布在不同的边缘节点上，以实现数据的近端处理和分摊计算负载。分布式架构可以提高系统的容错性和可伸缩性，并减少单点故障的风险。
3. 弹性伸缩：边缘计算平台应该具备弹性伸缩的能力，根据实际的计算负载和需求，自动增加或减少计算节点的数量。这种能力可以通过自动化的部署和调度系统来实现，根据负载和性能指标进行实时监测和调整。
4. 安全性设计：边缘计算平台应该具备良好的安全性设计，保护数据的机密性、完整性和可用性。安全措施包括身份验证、访问控制、数据加密、漏洞检测等，以应对潜在的威胁和攻击。
二、部署方法 1. 边缘节点选取：在部署边缘计算平台时，需要根据实际需求和网络拓扑选择合适的边缘节点。边缘节点应该位于离终端设备较近的位置，以减少数据传输的延迟和带宽占用。同时，边缘节点的硬件和软件环境也需要适配和优化，以满足计算和存储的需求。
2. 数据存储与处理：边缘计算平台的数据存储和处理是核心环节，需要考虑如何高效地存储和处理海量数据。可以采用分布式文件系统、数据库或对象存储等技术来实现数据的存储和管理。对于数据处理，可以采用流式处理、批处理或边缘智能算法等方法，根据实际场景进行选择。
3. 网络通信与接口设计：边缘计算平台的网络通信和接口设计也是关键因素。边缘节点之间的通信可以采用点对点或广播等方式，确保数据的实时传输和同步。同时，良好的接口设计和协议规范可以保证不同模块之间的交互和数据共享。
边缘计算的架构和应用前景
边缘计算的架构和应用前景近年来，随着物联网、5G通信、人工智能等新一代信息技术的发展，边缘计算（Edge Computing）已成为热门话题之一。
边缘计算是一种分布式计算的技术，通过在网络边缘设备上进行数据处理和分析，提高计算效率、缩短数据处理时间，从而满足对实时性、低延迟、可靠性的需求。
本文将介绍边缘计算的架构和应用前景。
一、边缘计算的架构边缘计算采用分布式计算的方式，将数据处理和分析从云端转移到网络边缘设备上。
它包括三层架构：边缘设备层、边缘计算中心层和云计算中心层。
1、边缘设备层边缘设备层是指各种物联网设备、传感器、机器人、智能终端等。
它们通过信号传输、传感器采集、数据存储等功能产生或传输数据，并通过边缘计算中心层进行数据分析和处理。
边缘设备层作为边缘计算的起点，具有距离近、速度快、响应迅速、实时性强等优点。
2、边缘计算中心层边缘计算中心层是指边缘计算节点，也就是各种边缘服务器、路由器等。
它们能够对从边缘设备层传输上来的数据进行处理和分析，并向上层上传分析结果，同时也能够将数据传输到其他边缘计算节点或云计算中心层。
边缘计算中心层的存在，能够更快速地响应、更加灵活地处理数据，从而提高整个系统的效率。
3、云计算中心层云计算中心层是指各种云服务器、数据中心等。
它们作为整个系统的核心，负责对处理后的数据进行存储和管理，并进行更加复杂的数据分析、计算和应用。
云计算中心层的存在，可以降低整个系统的成本、提高系统的可靠性和可维护性。
二、边缘计算的应用前景随着边缘计算技术的发展，它已经被应用到了多个领域，如工业制造、智能交通、健康医疗、智能家居等。
下面将简要介绍几个有代表性的应用场景。
1、智能制造在工业制造领域，边缘计算可以通过实时监控机器的运行状态、数据分析来预测机器故障的发生，提高工厂的安全性和生产效率。
同时，边缘计算也可以在生产线上对产生的数据进行实时分析处理，优化整个生产过程，例如实时调整流水线速度以适应产品数量的改变，高效地处理生产数据以在可视的屏幕上显示运营状态，提供无线控制和远程诊断环境，并允许机器人进一步执行任务。
边缘计算网络架构解析
边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性，并优化资源利用率。
以下是边缘计算网络架构的解析：1. 边缘节点：边缘节点是边缘计算网络架构的核心，通常部署在靠近用户设备的网络边缘，如家庭、企业或工业设施。
这些节点通常包括服务器、智能设备和传感器等，负责处理和分析来自用户设备的数据。
2. 分布式架构：边缘计算网络架构采用分布式架构，这意味着网络中的各个边缘节点相互协作，共同完成数据处理和分析任务。
这种架构有助于提高系统的可扩展性和可靠性，因为边缘节点的数量可以根据需求进行动态调整。
3. 云计算与边缘计算的协同：在边缘计算网络架构中，云计算和边缘计算是协同工作的。
云计算提供数据处理和分析所需的通用功能，如数据存储、算法库和模型等。
而边缘计算则负责处理实时数据和特定任务，如视频流处理、实时分析等。
这种协同工作模式可以提高数据处理速度和准确性。
4. 实时数据处理和分析：边缘计算网络架构强调实时数据处理和分析。
由于数据在边缘节点处被处理，因此可以减少数据传输延迟，提高响应速度。
此外，实时分析还可以帮助企业实时监控生产过程、预测故障并及时采取措施，从而提高生产效率和降低维护成本。
5. 安全性和隐私保护：边缘计算网络架构强调安全性和隐私保护。
由于边缘节点通常部署在公共场所或工业设施中，因此需要采取措施确保数据的安全性和隐私性。
例如，可以使用加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，同时使用访问控制策略限制对数据的访问。
6. 开放标准和互操作性：边缘计算网络架构强调开放标准和互操作性。
这意味着不同的边缘计算系统应该遵循相同或相似的标准，以便不同厂商的设备能够相互通信和协作。
这有助于降低系统复杂性、提高可扩展性和互用性。
综上所述，边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性并优化资源利用率。
边缘计算介绍PPT课件
批量到达 D k 组成，状态m 的流出有 m -1 状态 的流出 m 和批量到达 D k 组成。由于mn， 到达流入状态 m 的最大值为D m ，状态 m 的流入 流出图如右图所示。
设排队系统的稳态概率为 i ，由
i lti m pit i可解出排队系统的稳态概率。 设业务到达的概率为 由 1,Li可对
Dminch2,nBiblioteka M0 0 L0
m1
L
Dminchm1,n
0 0 L
0
0
L
0
其中，D 为批量到达率，以 Dmin m,n 为例，其为到达状态 m 的最大批量到达率，D k 为
mk 状态的批量流入率。
• 3 一种基于边缘计算的用户业务排队优化方法
第三步：根据批量到达模型获得边缘计算节点的服务参数，然后根据边缘计 算节点的服务参数选择边缘节点；
边缘计算和雾计算概念具有很大的相似性，在很多场合表示同一个意思．如果 要仔细区分二者，我们认为边缘计算除了关心基础设施，也关注边缘 设备，包括Things的管理等，而雾计算则更多是指基础设施。
• 2 相关研究工作
2.6 海云计算 在万物互联背景下，待处理数据量达到ZB级，信息系统的感知、传输、存储
• 2 相关研究工作
2.1 分布式数据库模型 分布式数据库系统是数据库技术和网络技术两者结合的结果。大数据时代，数
据种类和数量的增长使分布式数据库成为数据存储和处理的核心技术。数据存储 在多台计算机上，分布式数据库操作不局限于单台机器，而允许在多台机器上执 行事务交易，以此来提高数据库访问的性能。
• 2 相关研究工作
对于目前边缘计算研究，学者们主要围绕模型，资源的优化调度与管理， 数据的迁移与存储，性能的保证措施，网络安全与可靠性，工程应用等展开 研究。未来边缘计算的６种典型案例，包括云计算任务迁移、视频分析、智能 家居、智慧城市、智能交通以及协同边缘。
边缘计算平台方案
边缘计算平台方案1. 简介边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，旨在将计算和数据存储靠近数据源头或终端设备，以减少数据传输延迟和网络拥塞。
边缘计算平台是支持边缘计算的软件和硬件基础设施的集合，提供了在边缘设备上运行应用程序和服务的能力。
本文将介绍边缘计算平台的方案及其优势。
2. 边缘计算平台的构成边缘计算平台主要由以下几个组件构成：2.1 边缘设备边缘设备是指位于边缘网络边缘的终端设备，如物联网设备、传感器、摄像头等。
边缘设备上安装边缘计算平台的客户端，可以将数据在本地进行处理、分析和存储，减少了数据传输到云端的时间和网络资源的消耗。
2.2 边缘节点边缘节点是指位于边缘网络边缘的服务器或虚拟机实例，用于提供边缘计算平台的计算和存储资源。
边缘节点负责协调边缘设备上的应用程序和服务的部署和执行，同时也负责与云端系统进行通信和数据同步。
2.3 边缘计算平台管理系统边缘计算平台管理系统是用于管理和监控边缘计算平台的软件系统。
它提供了对边缘设备和边缘节点的管理功能，包括应用程序的部署、配置的管理、资源的监控和故障的排查等。
通过管理系统，用户可以方便地管理边缘计算平台，确保其稳定运行。
2.4 边缘应用程序开发框架边缘应用程序开发框架是用于开发和部署边缘应用程序的软件工具和框架。
它提供了边缘计算平台的API和SDK，帮助开发人员快速构建和部署边缘应用程序。
开发框架还提供了各种边缘计算相关的功能模块和工具，如数据预处理、机器学习模型推理等。
3. 边缘计算平台的优势边缘计算平台相比传统的云计算方案，具有以下几个优势：3.1 低延迟边缘计算平台将计算和数据存储靠近数据源头或终端设备，可以减少数据传输的时间和延迟。
边缘计算平台通过在边缘设备上进行本地处理和分析，可以更快地响应用户请求，提供更低的延迟体验。
3.2 带宽节约边缘计算平台通过在边缘设备上进行本地处理和分析，可以减少对网络带宽的消耗。
边缘计算与云计算协同架构
边缘计算与云计算协同架构一、引言随着物联网和大数据应用的快速发展，边缘计算和云计算成为当下研究的热点领域。
边缘计算作为一种分布式计算架构，通过将计算能力和存储功能放置在接近数据源头的位置，提供低延迟、高带宽和隐私保护的服务。
而云计算则利用强大的计算和存储资源，提供高可扩展性和灵活性的服务。
本文将探讨边缘计算与云计算的协同架构，旨在将两者的优势结合起来，实现更高效、更可靠的计算和存储服务。
二、边缘计算架构边缘计算架构是一种将计算资源放置在距离数据源头更近的地方的分布式计算模型。
它基于物理空间的概念，通过在网络边缘部署节点来处理和存储数据，并提供相应的计算服务。
边缘计算架构的核心目标是减少数据在网络上的传输延迟，提高系统的响应速度。
在边缘计算架构中，计算任务可以直接在数据源头附近进行处理，从而避免了将数据传输到云端的延迟。
三、云计算架构云计算架构是一种基于虚拟化技术的分布式计算模型。
它通过将计算和存储资源集中在一起，提供高可扩展性和灵活性的计算服务。
云计算架构的特点是可以根据需求动态分配资源，实现按需使用。
在云计算架构中，用户可以通过互联网访问云平台，将计算任务提交到云端进行处理。
云计算架构的主要优势是可以利用强大的计算和存储资源，提供高性能和高可靠性的服务。
四、边缘计算与云计算的协同边缘计算和云计算具有不同的优势，但也存在各自的局限性。
边缘计算可以提供低延迟和高带宽的服务，适用于对实时性要求较高的应用场景。
然而，边缘节点的计算和存储资源有限，无法满足大规模数据处理的需求。
云计算具有强大的计算和存储资源，可以处理大规模的数据，但由于数据在传输过程中的延迟较高，不适用于对实时性要求较高的应用场景。
因此，边缘计算与云计算的协同架构应该将两者的优势结合起来，实现资源的有效利用和任务的高效处理。
一种典型的边缘计算与云计算协同架构是将计算任务按照实时性的要求划分为边缘任务和云任务。
边缘任务是指对实时性要求较高的计算任务，可以直接在边缘节点上进行处理；而云任务是指对实时性要求较低的计算任务，可以提交到云端进行处理。
云计算与边缘计算的网络架构
云计算与边缘计算的网络架构 云计算和边缘计算作为当下信息技术领域的两个热门概念，对于网络架构的要求也日益提高。本文将分析云计算与边缘计算在网络架构方面的特点和对于传统网络的挑战，并针对这些挑战提出相应的解决方案。
一、云计算网络架构 云计算是指将计算资源、软件和数据存储等信息技术服务通过互联网等远程方式交付给用户的一种模式。在云计算网络架构中，数据和应用程序存储在远程服务器上，用户通过网络进行访问和使用。云计算网络架构的主要特点包括：
1. 高可靠性：云计算网络采用分布式计算和存储技术，数据和服务存储在多个服务器上，实现了冗余备份和容错机制，大大提高了网络系统的可靠性。
2. 弹性扩展：云计算网络可以根据用户需求实时进行资源的动态分配和释放，提供弹性的计算和存储能力，灵活应对不同规模和变化的工作负载。
3. 高性能：云计算网络在计算和存储能力方面具备高性能特点，能够满足大规模数据处理和复杂计算任务的需求。
二、边缘计算网络架构 边缘计算是指在用户设备和云计算中心之间，将计算和存储等资源放置在网络边缘的一种新兴计算模式。边缘计算网络架构的主要特点包括：
1. 低延迟：边缘计算网络将计算资源靠近用户，缩短了数据传输的距离和时间，减少了通信延迟，提高了系统的实时性和响应速度。
2. 数据隐私：边缘计算网络可以将敏感数据在用户设备附近进行处理和存储，避免了将数据传输到云端的隐私风险，提升了数据的安全性。
3. 离线支持：边缘计算网络可以在断网或网络较差的情况下，仍然能够提供一定程度的服务支持，满足用户在离线环境下的计算和存储需求。
三、云计算与边缘计算的融合架构 云计算和边缘计算作为两种不同的计算模式，在网络架构方面存在着一些挑战。为了更好地满足用户需求，可以将云计算和边缘计算进行融合，构建更加灵活高效的网络架构。
1. 边缘节点部署：在边缘计算网络中增加一定数量的边缘节点，将计算和存储等资源放置在距离用户更近的位置，提高数据传输速度和服务响应效率。