Метод бесшовного компьютеринга в сетях 5g

Реферат

Работа содержит 54 страницы, 16 рисунков. Было использовано 17 источников.

Цель работы : разработать рекомендации по методам компьютеризации в сети 5- го поколения.

Движимый появлением новых вычислительных процессов приложений и видения Интернета вещей (IoT), это да предполагалось, что сеть 5G, что развивается, столкнется с беспрецедентным увеличением объема трафика и требований к вычислениям. Однако конечные потребители в основном имеют ограничены возможности хранение данных ограничены возможности обработки, таким образом, как запустить вычислительные работы приложения для пользователей, ограниченных ресурсами, недавно стала естественная обеспокоенность. Мобильные краевые вычисления (MEC), ключевая технология в развивающейся сети 5G может оптимизировать мобильные ресурсы за помощью хостинг вычислительных приложений, обрабатывайте большие данные раньше отправки в облако, обеспечивают возможности облачных вычислений в сети радиодоступа (RAN) в непосредственный близости от мобильных пользователей и предлагают контекстно-ориентированные услуги с помощью Информация о RAN. Поэтому MEC обеспечивает широкий спектр приложений, где ответ в реальном времени строго нужна, например, транспортные средства без водителя, дополнена реальность, робототехника да погружение СМИ. Сеть 5G в целом характеризуется тремя услугами типы: чрезвычайно высокая скорость передачи данных, массивное подключение и низкая задержка и сверхвысокая надежность. Действительно, смена парадигмы с 4G до 5G может стать реальностью с появлением новых технологий. Успешная реализация MEC в 5G сеть все еще находится в зачаточном состоянии и требует постоянных усилий как от академических, так и от отраслевых сообществ. В этом опросе сначала мы предлагаем цельный обзор технологии MEC и его потенциальные случаи использования и программы. Затем, основная часть в этой работе оглядываются современные исследование относительно интеграции MEC с технологиями 5G да поза ими, включая неортогональные многократный доступ, беспроводная передача энергии да сбор энергии, беспилотный летательный аппарат, IoT, уплотнение сети и машинное обучение. Кроме того, мы кратко обобщаем существующие литература, сочетающая MEC с другими технологиями 5G и сосредоточенные на разработке тестовых стендов да экспериментальных оценок для краевых вычислений.

Ключевые слово: Облако, вычисление, MEC, LTE, 5G

СОДЕРЖАНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. В промышленных системах все больше преобладает программное обеспечение. Кроме того, это программное обеспечение присутствует в нескольких вычислительных доменах, от децентрализованного края к централизованных центров обработки данных и облаков. Несмотря на то, что производительность управления жизненным циклом приложений чрезвычайно улучшилось в области облачных вычислений, нет существует однородного и безупречного среды для построения, развертывания и эксплуатации программного обеспечение в этих доменах. Это приводит к разделения, неэффективных процессов и дублирующих усилий для обеспечения работающего программного обеспечения на разных уровнях. Этот документ представляет концепцию бесшовных вычислений, какая обеспечивает беспрепятственное вычислительное среда для многодоменных приложений, поддерживая мобильность рабочих нагрузок между облаком и краем. Подход основан на переносе установленных, фактически стандартных технологий облачных вычислений, ограниченных ресурсами вычислительных сред на краю После определения требований высокого уровня к бесшовным вычислениям выводится функциональная эталонная модель, а существующие облачные технологии обсуждаются и выбираются в соответствии с их соответствующими возможностей.

Цель работы : проанализировать методы компьютера в сети 5-го поколение.

РАЗДЕЛ 1

АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИИ 5G ТА ЕЕ СТАНДАРТИЗАЦИЯ.

1.1 Общие сведения.

В 2012 году на конференции в Женеве были представлены технологии четвертого поколение – LTE-A и WiMAX2 (WiMAN-Advanced, IEEE 802.16m). Данные технологии позволят осуществлять передачу данных со скоростью к 100 Мбит/с – подвижным абонентам и 1 Гбит/с – стационарным. В 2015 году появляются сообщения о разработке сетей следующего поколение – 5G.

5G (5-е поколение мобильных беспроводных сетей) – это название, используемое в современных проектах для определения следующего поколения телекоммуникационных стандартов для мобильных сетей после стандарта 4G/IMT-Advanced. По спецификациям МСЕ дан стандарт имеет название "IMT-2020".

Ведущие телекоммуникаций компании, такие как Ericsson, Huawei, Nokia предлагают на сегодняшний день концепцию будущих 5G сетей. Предполагается, что 5G будет финальным обобщенным стандартом в мире беспроводных технологий.

Согласно ITU-R M(IMT-2020) стандарт сетевой технологии 5G должен соответствовать требованиям представленным на Рис. 1.1. Ожидается, что в 5G не будет тратиться время на прерывание при переключении между приемниками и передатчиками, есть как минимум 100МГц доступной полосы в любое время, поддержка полосы 1ГГц в высоких диапазонах, а также до одного миллиона одновременно подключенных к сети устройств. В планах 5G технология будет конвергентный, есть отдельные копоненты сети будут сгруппированы в единственный оптимизированный вычислительный комплекс за помощи виртуализации оборудование. Операторы связи за помощи серверов да DATA-центров будут организовывать виртуальные машины (VM) для обработки и хранение данных,в тот время как физическое оборудование будет принимать участие в передачи трафика Это решит проблему с накоплением оборудование на базовых станциях (БС), а также позволит оператору иметь доступ в любое какую точку сети физически находясь в центре эксплуатации да технического обслуживание.

В процесс стандартизации технологии 5G вовлечены крупнейшие организации связи: Международный союз электросвязи (МСЭ), партнерский проект 3GPP, партнерский проект oneM2M, CEPT, а также ETSI. В секторе радиосвязи МСЭ-Р и секторе стандартизации МСЭ-Е, созданные: рабочая группа WP5D “IMT-системы” в Исследовательской комиссии ДК5 "Наземные службы" и оперативная группа (ОГ) "IMT-2020 Будущая сеть, включая облачные вычисления, сети подвижной связи и сети последующих поколений” в ДК13.

Оперативная группа по сетевым аспектам IMT-2020 в ДК13 Сектора стандартизации МСЭ-Т была создана в мае 2015 года для анализа принципов взаимодействия технологий 5G в будущих сетях в качества предыдущего исследование инноваций в области организации сетей, необходимых для обеспечения развития систем 5G Проведя исследование развития 5G, ИМТ-2020 приняла концепцию экосистемы 5G да опубликовала результаты анализа развития сетей 5G в отчете ДК13 МСЭ-Т[6].

В концы 2016 года ОГ ИМТ-2020 МСЭ-Т представила девять проектов рекомендаций и технических отчетов по сетям ИМТ-2020 [2-10], предъявлявших развернутые требования к сетевой архитектуры 5G. Гибкость сквозной сети Е2Е станет одной из определяющих особенностей при построении сетей 5G. Это значительным мерой связано с программно- центрическим будущим инфраструктуры сетей 5G и возможностью создавать высокоуровневые сетевые слои 5G, что используют расширение программно-определенной сети (SDN), виртуализации сетевых функций (NFV) и облачных вычислений Поэтому ДК13, как ведущая исследовательская комиссия МСЭ по 5G, продолжает работу по перехода к программного управления сетью и оркестрации сетевых функций [11-13]( см. рисунок 1.2 ).

Также ДК13 разрабатывает проекты стандартов 5G по сетевой архитектуре, сетевым возможностям, сетевым слоям (“слайсинг”), сетевому оркестрированию, управлению сетью да инфраструктурой для сохранение качества обслуживание. Сектор стандартизации МСЭ-Т стремится ускорить работу по стандартизации ведущих элементов сетей 5G. ДК15 разрабатывает технический отчет за требованиями к оптических транспортных сетей в составе 5G. ДК11 изучает вопрос постройки плоскости управление сети 5Gб, протоколы да методологию их тестирование. ДК5 исследует экологические требования к 5G систем. В ноябре 2017 г. ДК13 создала фокус-группу по исследованию использования алгоритмов искусственного интеллекта и машинного вычисления в сетях 5G Рабочая группа 5D сектора радиосвязи МСЭ-Р завершила разработку документа, подытожив планы МСЭ с развития ИМТ-2020 В сотрудничестве с промышленными структурами, а также с широким кругом заинтересованных сторон (Научными центрами, национальными регуляторами, производителями контента) МСЭ-Р ведет подробные исследование ключевых элементов сетей 5G, которые помогают стандартизировать все аспекты создания 5G. Сектор радиосвязи МСЭ-Р завершил разработку двух отчетов (M.2320 и M.2376), а также Рекомендации M.2083, в которых отразил свое видение развития мобильной широкополосной связи поколения 5G [14–16].

В конце 2017 г. РГ 5D провела международный семинар, на котором обсуждались требования к технических характеристик 5G (IMT-2020), критерии оценки да методологии отбор кандидатов для утверждения технологии IMT-2020. Процесс отбора технологий- кандидатов планируется завершить к 2020 р разработкой рекомендации МСЭ-Р с подробные спецификации для новых радиоинтерфейсов. Она будет представлена на утверждение в Сектор радиосвязи МСЭ-Р. Согласно с планами 3GPP работу по стандартизацию первой фазы сетей 5G завершили в сентябре 2018 года (Релиз 15) [11]. Или спецификации будут адресованы прежде всего производителям оборудования для обеспечения ввод в коммерческую эксплуатацию первых сетей 5G, намеченного на 2020 г. пленарного заседание TSG#72 – группы по техническим спецификациям 3GPP (Пусан, Южная Корея) был утвержденный план работ по Релиза 15, что полностью охватывает вопросы стандартизации 5G (рисунок 1.2). Он включает в себя множество промежуточных задач и календарных точек контроля статуса проводимых работ для обеспечения эффективного руководства текущими исследованиями по 5G в рабочих группах 3GPP. Основные даты исполнение работ:

Члены 3GPP пока достигли согласия только за двумя сценариями использование сетей 5G (use case) из трех сценариев МСЭ:

Однако третий сценарий МСЭ – «Массовые подключения для межмашинного обмена. данным »(massive Machine Type Communications, mMTC) – на этапе работ по Релиза 15 тоже вошел в перечень исследовательских вопросов Технический отчет 3GPP. Кроме того, было достигнуто согласия о использование диапазона 6 ГГц как точки отсчета на шкале спектра для исследование спектра как ниже, так и выше.

Проект 5GNOW, входящий в семейство проектов «ИТМ-2020», определил для 5G несколько сигнально-кодовых конструкций, основанных на использовании фильтрованных сигналов с множеством несущих: GFDM (Generalized Frequency Division Multiplexing);

Или сигнально-кодовые конструкции могут стать основой нового семейства технологий радиоинтерфейса 5G, какое МСЭ определит в феврале 2020 р.

Сеть мобильной связи 5-го поколения, согласно техническим спецификациям 3GPP образуют две сети: сеть радиодоступа NG-RAN и базовую сеть 5G Core. Сеть радиодоступа NG-RAN может включать совокупность базовых станций (БС) ( рисунок 1.3 ), что состоят из [17]:

Рис. 1.3. Архитектура сети мобильного связи 5G.

Базовые станции будут взаимодействовать между собой по интерфейсу Xn, а также с базовой сетью 5G Core по интерфейсов NG: по интерфейса N2 – с модулем управление доступом и мобильностью AMF, по интерфейса N3 – с функциональными модулями площади пользователя UPF.

Архитектура базовой сети 5G Core включает совокупность функциональных модулей базовой сети и сетевых интерфейсов N1-N15, что соединяют или модули

Строительство сервисно-ориентированной архитектуры (SBA) базовой сети 5G Core определено в Технической спецификации TS 23.501 «Системная архитектура для системы 5G

» Релиза 15.

Функциональные модули базовой сети 5G Core назначены для решение следующих

задач:

Главной особенностью базовой сети 5G состоянии возможность формирование и использование сетевых слоев для различных услуг и поддержки параллельно восьми слоев на один абонентский устройство. Сетевой шар, что образуется на основе технологии виртуализации NFV, позволяет динамически создавать логическую сеть Е2Е с использованием сетей радиодоступа 5G, базовой сети 5G Core и модулей межсетевой взаимодействия для услуги.

Для работы сети радиодоступа 5G будут использоваться два поддиапазона: FR1 (450-6000) МГц) и FR2 (24250-52600) МГц).

Классифицируем базовые станции gNB поколение 5G за несколькими показателями: по используемых частотным диапазонами, компоновке модулей БС и антенным системам, зоне обслуживаемый, типа БС ( рис.. 1.4-1.5 ).

Рис. 1.4 Классификация БС gNB 5G поколения с новым радиоинтерфейсом NR по частотных диапазонах, компоновке модулей БС и антенным системам.

В сети 5G для работы базовых и абонентских станций определены частотные диапазоны ( рис. 1.7 и 1.8 ).

Анализ рис. 1.7 и 1.8 показывает, что в число диапазонов ниже 6 ГГц включены не все 46 диапазонов частот, определенных ранее 3GPP для сетей LTE, и впервые введенный диапазон 600 МГц (n71). Диапазоны выше 6 ГГц используются только для режима TDD с ограничением к 40 ГГц в сравнить с полосами, определенными для исследований к ВКР-19:

24,25–27,5, 37-40,5, 42,5–43,5, 45,5–47, 47,2– 50,2, 50,4–52,6, 66–76 и 81–86

ГГц, будут распределены мобильной подвижный службе на первичной основе;

Сформированный базовыми и абонентскими станциями частотный канал, как и для технологий 4G, будет складываться с радиоблоков RB. Каждый радиоблок формируется с поднимающих частот шириной 15, 30 и 60 кГц для поддиапазона Спектра FR1.

Максимальная конфигурация радиоблоков NRB для частотного канала базовой станции и разнос между поднесущими (SCS) в ресурсном радиоблоки RB, представлены в табл. 7 для поддиапазона спектра FR1 и в табл. 8 для поддиапазона Спектра FR2.

С обзора на ограниченный радиус зон покрытие, сформированы базовыми сетями 5G для достижение более широкого покрытие, рассмотрим возможность использование и спутникового сегмента сетей 5G.

1.2. Технологии да архитектура спутниковой сети 5G.

3GPP, главный разработчик технических спецификаций на оборудование да инфраструктуру сетей 5G, приступил к исследование возможностей использование спутникового сегмента 5G при разработке Релиза 14 в рамках отчета 3GPP TR 38 913[18].

Предлагаемые 3GPP сценарии развертывания спутникового сегмента 5G определены для предоставления услуг 5G в тех областях, где недоступны услуги наземного сегмента данных сетей, а также для услуг, которые могут быть более эффективно поддержаны спутниковыми системами, такими, например, как служба речи. Согласно [19], спутниковый сегмент 5G должен дополнять услуги сетей 5G, особенно на автомобильных, железнодорожных и водных путях, в сельских районах, где наземный сегмент услуг 5G недоступен. Спектр услуг, предоставленных через спутниковый сегмент 5G, не ограничивающийся передачей данных и голосовыми услугами, а

поддерживает еще услуги интернета вещей и М2М, вещание и ряд услуг, толерантных до задержек сигнала.

на сегодняшний день проектом 3GPP предложены три сценарии развертывание спутниковых сетей 5G (табл. 9). Приведенные в таблице спутниковые орбиты позволяют использовать:

Частотные диапазоны приведены в Рис. 1.11. , охватывающих только часть спутниковых диапазонов, в то время как современные спутниковые сети развернуты в более широком перечне частотных диапазонов, включая L-диапазон (1-2 ГГц), S-диапазон (2-4 ГГц), C-диапазон (3,4-6,725 ГГц), Ku-диапазон (10,7-14,8) ГГц), Ka-диапазоны (17,3-

21,2, 27,0-31,0 ГГц) и Q/V-диапазоны (37,5-43,5, 47,2-50,2 и 50,4-51,4 ГГц) и выше.

Системную архитектуру (рис 1.12) спутникового сегмента 5G планируется строить на основе технологий Bent-pipe (с прозрачными спутниковыми транспондерами-ретрансляторами; обработка информации на борту нет предусмотрена), на борту осуществляется только усиление и преобразование сигналов по частоте при сохранении вида модуляции сигналов При использовании на спутниковых транспондерах технологии On- Board Processing на борту спутника выполняется регенерация, включая модулирование да кодировка сигналов.

Рис 1.12. Архитектура спутникового сегмента 5G на основе технологии Bent- pipe(a) On-Board processing (б) [20].

Мобильные устройства спутникового сегмента 5G будут представлены как ношеные абонентскими терминалами, так и другими подвижными устройствами, устанавливаются на автомобилях, кораблях, самолетах и т.д. В настоящее время возможности носятся UE ограничены использованием полос L- и S-диапазонов, но исследования продолжаются, чтобы обеспечить их поддержку в более высоких частотных диапазонах.

В декабрь 2017 года в рамках работы над Релизом 16 была опубликована первая версия отчета TR22.822 [20], в котором предложены бизнес-кейсы спутникового сегмента сети 5G, главным из которых есть интернет вещей, определены требования к обеспечение трансграничных сценариев соединение, а также основные характеристики спутникового сегмента сети 5G: классы орбит, геометрия зон покрытия и задержки сигнала при распространении, сетевая архитектура спутникового сегмента сети 5G.

Спутниковый сегмент сетей 5G включен в интегрированную сеть радиодоступа 5G, предоставляемая через спутниковую инфраструктуру и базовую сеть 5G (Core Network 5G). Базовая сеть 5G CN может быть подключена и к другим сетям радиодоступа 4G RAN кроме спутникового сегмента 5G. Таким образом, полезная нагрузка спутника сегмента 5G, на мнение компании «Боинг» [21], может использовать усовершенствованную пространственно-временную обработку при формировании луча антенны (Beam-forming) и цифровую обработку на борту, чтобы генерировать тысячи узкополосных лучей для обеспечения спутникового сегмента сети связи 5G на поверхности Земли (рис 1.13).

Каждый спутниковый канал в линии вверх или вниз может иметь к пяти каналов связи шириной 1 ГГц при общий полосы пропускания к 5 ГГц в зависимости от мгновенной емкости, необходимой соте, обслуживаемой лучом. Любой канал в линии вверх может быть подключен к любого канала линии вниз соответственно с используемым алгоритмом связности.

Выводы

Инфраструктурным базисом цифровой экономики мира будут сети связи новых поколений, а в сегменте мобильной связи – сети на основе технологий мобильного связи пятого поколение что наиболее отвечает вызовам цифровой экономики и возможностям трансформации производственных бизнес-процессов на основе сквозных технологий.

Наземный сегмент инфраструктуры мобильной связи 5G, включающий сети радиодоступа 5G и базовую сеть 5G Core, будет использовать два поддиапазонов, обозначенных 3GPP как FR1 (450-6000 МГц) и FR2 (24250-52600 МГц) на основе базовых станций разных классов.

Если брать к вниманию необходимость обеспечение широкого территориального покрытие больших пространств развитых стран мира сетями 5G и роль этих сетей в будущий инфраструктуре цифровой экономики, развитие спутникового сегмента 5G становится одним из актуальных вопросов продвижения и стандартизации сетей связи пятого поколения на следующем этапе – в период 2020-2025 гг.

Стандарт 5G – это больше, чем просто сетевая разработка. 5G следует рассматривать как среда беспроводного доступа, общение устройств, людей через разнообразный набор сценариев. При помощи 5G человечество сможет реализовать "Интернет вещей" , "Сетевое общество" и машиноориентированные коммуникаций (М2М, D2D).

РАЗДЕЛ 2

АНАЛИЗ КОМПЬЮТИНГА ТА ЕГО ХАРАКТЕРИСТИКИ

В последней четверти 20 века в экономике США произошел переход от индустриальной к информационной эпохи. Это характеризовалось заметными сдвигами при выборе профессии, массовым выбором занятости в виде работника знаний вместо работника физической труды. За всем этим стояло развитие компьютерных наук, какое привело к изменений в интеллектуальной, социальной да культурный сфере. Исследователи и разработчики в компьютинге широко применяли и распространяли новые технологии, получая высокую оплату за свою труд.

Состоялось рост факультетов компьютерных наук, сама профессия стала пользоваться у студентов, численность которых заметно возросла, значительной популярностью.

В результате этого для проверки знаний студентов пришлось даже разработать систему стандартизированных тестов В этот период, благоприятный для развития компьютерных наук, наблюдался рост как национальной, так и мировой экономики.

Можно считать, что крах дот-комов появился признаком окончание информационной эры. Компьютерные науки стали рассматриваться как нестабильно карьера, а к профессии в целом интерес среди молодые заметно спал. на факультеты стали поступать разные сетование от промышленности, что касаются неподготовленности выпускников к сложившимся производственным требованиям. Таким образом, по собственным экономическим мотивам студенты стали больше интересоваться иными сферами занятости и применения своих сил. Бизнес-образование приобрело в их глазах значительную привлекательность, что привело к значительному численному росту выпускников по бизнес-направления.

Так потеря интереса к компьютерных наук, вероятнее всего, стол частью природного колебания популярности профессий. Вместе с тем было бы неправильно просто наблюдать подобное ситуацию, ожидая возвращение того, что было. Хотя б поэтому, что в данный время наметился переход от чисто

информационной к концептуальной фазе технологий Прежде успешный подход к установление абстракций отдельно от реальных задач перестало безотказно срабатывать, что образует определенный дисбаланс. Для его преодоления в этот период приходится менять направление приложение усилий, переходя к концептуального взгляда на вещи. Как оказывается, для его последовательного и успешного проведение в жизнь нужно крепкая образовательная база в области компьютерных наук и компьютеризации.

В последней четверти 20 века в экономике США произошел переход от индустриальной к информационной эпохи. Это характеризовалось заметными сдвигами при выборе профессии, массовым выбором занятости в виде работника знаний вместо работника физической труды. За всем этим стояло развитие компьютерных наук, какое привело к изменений в интеллектуальной, социальной да культурный сфере. Исследователи и разработчики в компьютинге широко применяли и распространяли новые технологии, получая высокую оплату за свою труд.

Состоялось рост факультетов компьютерных наук, сама профессия стала пользоваться у студентов, численность которых заметно возросла, значительной популярностью.

В результате этого для проверки знаний студентов пришлось даже разработать систему стандартизированных тестов В этот период, благоприятный для развития компьютерных наук, наблюдался рост как национальной, так и мировой экономики.

Можно считать, что крах дот-комов появился признаком окончание информационной эры. Компьютерные науки стали рассматриваться как нестабильно карьера, а к профессии в целом интерес среди молодые заметно спал. на факультеты стали поступать разные сетование от промышленности, что касаются неподготовленности выпускников к сложившимся производственным требованиям. Таким образом, по собственным экономическим мотивам студенты стали больше интересоваться иными сферами занятости и применения своих сил. Бизнес-образование приобрело в их глазах значительную привлекательность, что привело в значительном численного роста

выпускников по бизнес-направления.

Так потеря интереса к компьютерных наук, вероятнее всего, стол частью природного колебания популярности профессий. Вместе с тем было бы неправильно просто наблюдать подобное ситуацию, ожидая возвращение того, что было. Хотя б поэтому, что в данный время наметился переход от чисто информационной к концептуальной фазе технологий Прежде успешный подход к установление абстракций отдельно от реальных задач перестало безотказно срабатывать, что образует определенный дисбаланс. Для его преодоления в этот период приходится менять направление приложение усилий, переходя к концептуального взгляда на вещи. Как оказывается, для его последовательного и успешного проведение в жизнь нужно крепкая образовательная база в области компьютерных наук и компьютеризации.

Концептуальная фаза технологии базируется на предпосылке, что когнитивная да креативная составляющие разработки будут представлены в сравнимых пропорциях. Наблюдается успех подобных подходов, в частности, в индустрии игр. Эта отрасль нуждается в выпускниках, имеющих хорошие навыки в программировании да разработке систем и сочетают их с опытом работы в больших междисциплинарных командах. Типичный же выпускник имеет, как правило, небольшой опыт работы над одним-двумя проектами, причем в немногочисленных коллективах. Для учета подобных запросов факультетом приходится переоснащаться. В любом случае состояние дел такое, что приходится вносить существенные коррективы в академические программы.

Прежде всего требуется сильная базовая подготовка в компьютерных науках, поскольку снижается потребность в работниках с расплывчатыми представлениями о Задача, которые решаются в этой области. Тем самим снова востребован опыт преподавание фундаментальных основ информационных технологий Переход к концептуальной фазе технологий требует специального способа мышление, когда выдвигается "большая идея" или "большая концепция" и нужно решить, как ее осуществить и на основе которых технологий. Решающим фактором успеха оказывается сильная базовая подготовка в компьютерных наукам и компьютера.

Среди инженерных навыков на первом месте находится сильная программистская подготовка Бывший тезис о том, что достаточно выучить один язык, а к следующего уже легко можно будет перейти, далеко нет всегда срабатывает в условиях современной практики Другой требованием есть высокая квалификация в разработке систем. Затем идет навык работы в большой междисциплинарной группы.

В идеале программист должен производить программный код в соответствии с затея дизайнера, принимать правильные оформительские решение для визуализации и уметь вписаться в общую работу группы. Нетрудно видеть, что совокупность подобных качеств нет развитый в вузы, что рождает известную недовольство компьютерными науками в целом. Для выработка профессиональных навыков на подобном уровне явно недостаточно времени, проведенного в высшем учебном заведении, как бы комплексной и совершенной не была образовательная Программа.

Проводится отличие между общим подходом компьютера, основанным на семантических технологиях (машинное обучение, нейронные сети, онтологии, логическое заключение и т.п.) и концепцией семантической сети в смысле Бернерса-Ли, под какой понимается специальная экосистема технологий, что включает RDF и OWL. Семантическая сеть привлекла к себя внимание, стимулируя понимание важности семантики. В широком смысле технологии семантических сетей рассматриваются как один с инструментов, что применяются для осуществление семантически ориентированных решений.

В настоящее время Web стала крупнейшим мировым репозиторием распределенной информации. Формы ее представление достаточно разнообразные и варьируются от Web- страниц к блогам и видео. Информационные сервисы развиваются в направлении агрегирование, индексирование да поисковых возможностей в среде цифровых данных, однако полное значение данных может быть проинтерпретировать только человеком. В общем случае машины нет имеют способностей понимание или

умозаключений для основной массы сохраненных в сети данных. Они не в состоянии интерпретировать или выводить новую информацию из имеющихся данных и это в последние Десятилетие является предметом активного исследования в области искусственного интеллекта. В этой связи на семантические технологии возложена особая надежда, что они помогут решению этой проблемы, причем не во столько отдаленном будущем.

Экосистемы в Web, основаны на простых форматах и протоколах, есть примером эффективного управление, распределения, организации доступа да представление больших объемов данных. Эта область есть сферой активного исследование и экспериментирование, все более развиваясь по своему объему и сложности. Их развитие привело к выработке нового и еще неоспоримого представления о «каркасе данных» (англ.: data mesh), охватывающем различные техники и технологии спектаклей информации и знание, что сложились в последние годы. В своей простой форме каркас данных является ориентированным графом, вершины которого указывают на данные и информацию, представлены в известных форматах, а дуги - на связи и предикать, имеющиеся между связанными данным.

Считается, что за помощью таких структур можно учесть пользователей, которые есть нет только потребителями (англ .: data consumers), но и производителями (англ.: data producers) информации в сети. Новейшие предметно- ориентированы системы представление знаний, например, myGrid (см. http://www.mygrid.org.uk/), успешно применяют технологии семантического компьютеризации, в частности, для исследований в биоинформатике. Каркас данных может использоваться для организации разных понятий и подходов, что применяются в ходе развития семантически нетривиальной экосистемы, которая применяет как инструментальные средства, так и сервисы для выполнения определенного объема исследований При этом преследуются чисто практические цели, без какой-либо которой претензии на универсализацию и унификацию каркаса данных как средства представление всего скопленного размера данных. Но область компьютера, общие цели его развития выдвигают значительно более сложные, комплексные и глубокие Задача, от успеха или неуспеха решение которых зависит существование целых отраслей науки, техники и индустрии.

Компьютер и его развитие ставить целый ряд вопросов, на большую часть из которых ответы либо неполны, либо неизвестны. Некоторые из них: что такое "вычисление"? что Да есть `Информация '? что можно узнать, пользуясь компьютера? чего нельзя узнать, пользуясь компьютером? - имеют фундаментальное значение. Эти вопросы сопровождали компьютер, начиная с 1940-х гг. Казалось, на них есть ответы, но и сегодня или же сами вопрос задаются всеми и повсюду, в всех областях науки, инженерии, бизнеса и даже политики. Длинный время бытовала традиция, согласно которой компьютер рассматривался как наука о явления, сопровождающие компьютеры, и этот взгляд не вызывал сомнений. Компьютер всегда был и остается наукой о информационные процессы Приблизительно с 1995 г. специалисты из разных областей науки, один за другим, стали заявлять, что ими в их же области обнаружены естественные информационные процессы. Эти открытия ввели в обиход иную традицию, согласно которой компьютеринг стал считаться наукой о естественном и о искусственное одновременно.

Компьютер был и остается в центре многих дискуссий в университетах, при выработке образовательных программ для вузов и школ, при оценке квалификации специалистов, в научных исследованиях, инновациях, общественного жизнь и при обсуждении перспектив образования. В основном, дебатировался вопрос, или засчитывать компьютеринг к области инженерии или к отрасли науки [1–5]. Все это оставляло людей в состоянии неопределенности, что отрицательно отразилось на политике использование компьютера.

Соглашение достигалось в понимании того, что компьютеринг есть общим результатом инженерии и науки, но нет наука, нет инженерия по отдельности нет дают его характеристики. Возникает вопрос, каким образом можно дать характеристику компьютера. Как оказалось, приходится принимать самостоятельное парадигму компьютера.

Терминологически «парадигма» значит систему посылок и соответствующих ей практик, с позиций которой рассматривается не только мир в целом, но также и подходы к решение задач. Как всегда, цельная парадигма может складываться с отдельных подпарадигмами.

В дискуссии, является ли компьютер инженерией или наукой, длинная история, что совпадает по своей продолжительности со временем существования самого компьютера. В суждениях не наблюдается единства. Инженерное мнение преобладало в течение четырех десятилетий, когда становилась и бурно развивалась индустрия постройки компьютеры, сети, программное обеспечение. Начиная с середины 1980- х гг., по мере развития вычислений, стала заявлять о себе точка зрения науки, согласно которой компьютер является одной из ее отраслей или подпарадигмами, что стимулировало его дальнейшее экспериментальное исследование.

Наблюдалось три большие волны попыток, которые были направлены на выработка унифицированные системы взглядов. Соответственно к первой с них компьютеринг отделялся и от инженерии, и от науки в силу специфики. изучение информационных процессов Сам компьютеринг объявлялся даже наукой об искусственном. В конце 1960-х гг. возникла вторая волна, ставящая в основу программирование и предлагала рассматривать программирование как искусство постройки информационных процессов Но в данный время в общественной сознания это понимание значительно сузилось, программист рассматривается просто как кодировщик. Третья волна стала распространяющейся с середины 1970-х гг. в рамках программы COSERS (Computer Science and Engineering Research Study), инициированной NSF в США. Компьютер стал трактоваться как автоматизация информационных процессов в инженерии, науке и бизнесе Но это направление не смогло соединить инженерную и научную точки зрения.

С середины 1980-х гг. отсутствие единого понимания компьютера стало заметным, а сам компьютеринг было предложено считать самостоятельной дисциплиной[4]. Это следовало из признания того, что компьютер уникален. сочетанием парадигм математики, науки и инженерии Именно сочетанием и соединением, поскольку ни одна из этих парадигм в отдельности не объясняла и не охватывала все поле компьютера. Программирование стало рассматриваться как практика, на какую проектируются все три парадигмы, но исключительно к этой практики компьютер признавался бессознательным. Такой подход предполагал мирное сосуществование парадигм математики, науки и инженерии, что обеспечивало формирование ядра того знания, которое могло бы обслуживать все три парадигмы, которые рассматривались на равных правам. До 1997 р лозунг ИТ - информационные технологии, - стал сдаваться даже полностью примирить все три парадигмы и был принят как синоним компьютера. Но в данный время ИТ относят к технологической инфраструктуры вместе с финансовыми и коммерческими приложениями, что теперь нет рассматривается как базовые технические аспекты компьютера.

Понимание компьютера как простого смешивание всех трех Подпарадигма не дает его полной картины. Современное понимание предполагает смещение центра внимания с собственно вычислительных машин на информационные процессы, куда входят и природные информационные процессы, например, что характеризуют кодирование ДНК. В соответствии с основными принципами компьютера выделяются его семь измерений: вычисление, коммуникация, координация, перекомбинирование, автоматизация, оценка и проектирование. Возникающие взаимосвязи интерпретируют компьютеринг как динамическое поле многих

«Реализационных» и «влияют» взаимодействий. До настоящего времени компьютер начинает пониматься как четвертая самостоятельная крупная область науки, кроме физики, жизнь и общества.

Все эти новые рамки свидетельствуют о существенном росте области компьютера, что наблюдался в последнее десятилетие. Теперь компьютеринг больше нет рассматривается как сборная название для алгоритмов, структур данных, многочисленных методов, языков программирования, операционных систем, сетей, баз данных, графики, искусственного интеллекта и программной инженерии, что наблюдалось вплоть до 1989 г. Теперь сюда относят также Интернет, Web-науку, мобильный компьютер, охрану киберпространство, проектирование назначенных для пользователя интерфейсов и визуализацию информации.

Коммерческие программы установили новые исследовательские горизонты и вызвали к жизни открытые проблемы в связи с социальными сетями, бесконечно развиваются вычислениями, музыкой, видео, цифровой фотографией, видением, он-лайн играми многих игроков, наращивать назначенным для пользователя контентом и многим другим.

Растет роль научного (экспериментального) метода изучение компьютера. Эвристические алгоритмы, распределенные данные, смешанные данные, судебная информация, распределены сети, социальные сети, автоматизированные робототехнические системы и некоторые другие часто оказываются слишком сложными, чтобы можно было построить их аналитика, но могут изучаться экспериментально.

Например, обнаружение оказалось настолько же важным, как и конструирование или проектирование. Обнаружение да проектирование оказались взаимосвязанными, в частности, поведение такой спроектированной системы, как Web исследовалось, выходя со наблюдений. Кроме того, были построены симуляторы, которые имитировки обнаружены информационные процессы вместе с тем, компьютер породил поисковые средства, способствовавшие научным открытиям в разных областях науки.

Сегодня получили признание природные информационные процессы, включая восприятие и узнавание живыми существами, мыслительные процессы, общественное взаимодействие, экономику, расшифровку ДНК, иммунные системы, а также квантовые системы.

Представления по компьютеру с успехом применяются при изучении этих природных процессов

Сущность парадигмы компьютера можно коротко сформулировать как информационные процессы независимо от того, являются ли они естественными или искусственно. сконструированными процессами, направленными на преобразование информации. В компьютинге информационные процессы понимаются как выражение, которые осуществляют работу. Проявлением есть описание шагов процесса в виде, Возможно, большого набора инструкции. Выражениями могут артефакты, например, программы, написаны программистами, а также описания естественных структур, например, структуры ДНК. Выражения нет столько декларативные, сколько императивны поскольку с их помощью порождаются действия, осуществляемые машинами.

Поскольку выражения не обязательно непосредственно соответствуют законам природы, то развитые разные методы, которые позволяют убедиться, что запланированное поведение действительно осуществляется и не приводит к возникновению нежелательных побочных эффектов. Некоторые методы получены в формальной математики, обеспечивая подтверждение, что выражаемые действия соотвествуют спецификациям. Но больше часть с них полагаются на результаты экспериментов, что подтверждают гипотетическое поведение системы и которые определяют границы применение надежных операций.

Для более точного указания этих соответствий и взаимных воздействий требуется более подробная характеристика парадигмы компьютера, составленная относительно известных парадигма математики, науки да инженерии.

В компьютинг. Определение, или можно разрабатываемую (или наблюдаемую) систему представить информационными процессами, которые либо конечны (завершаются), или бесконечные (продолжаются интерактивно).

Концептуализация.

В математике. Формирование гипотезы о возможных связях между объектами (теорема).

В науке. Построение модели, объясняющей наблюдаемое и обеспечивающее предсказание (модель).

В инженерии. Выработка формальных утверждений о функции и взаимодействиях системы (Спецификации).

В компьютинге Построение (или обнаружение) вычислительной модели (например, алгоритма или набора вычислительных агентов), порождающая необходимую поведение системы.

В компьютинге. Реализация спроектированных процессов в среде, которая может выполнять соответствующие инструкции. Разработка имитаторов или моделей установленных процессов Наблюдение поведения информационных процессов

Оценка.

В математике. Интерпретация результатов. В науке. Интерпретация результатов.

В инженерии. Тестирование прототипов.

В компьютинге Тестирование реализации на логическую корректность, на непротиворечивость выдвинутым гипотезам, на ограничение производительности и на соответствие выходным целям. При необходимости развитие реализации.

Действие.

В математике. Действие на результаты (применение). В науке. Действие на результаты (прогноз).

В инженерии. Действие на результаты (построение).

В компьютинге Перенести результаты на действия в реальном мире.

Слежка за длительной оценкой.

Как видно из выполненного сопоставления, компьютер имеет свои собственные отличия признаки по всем общеметодологические параметром, которые нет можно просто игнорировать как несущественные.

В сформированном компьютере продвинулись в понимании множеств и научились эксплуатировать модели вычислений, основаны на представлении о переменную, для которой известно, по какой области она будет пробегать - типичные модели вычислений, или модели вычислений с типами. Другими словами, идея типа приобрела широкий распространение и повсеместное признание, а все имеющиеся системы программирования имеют в большей или меньше степени обработанные системы управление типами переменных /объектов.

Менее проработанными оказались модели, основанные на классах, поскольку они ведут к постройки областей, элементами которых есть другие области и т.д., а для таких структур резко растет объем вычислений, необходимый для проверки истинности или погрешности утверждений.

Совершенно проработанными и нет осмысленными на практике остались модели вычислений, в которых не предполагалось указания типа переменных – бестиповые модели вычислений.

Среди них доминирующее положение занимает -числение и комбинаторная логика. Хотя -числение и получает признание в практике технологий программирование, но не так быстро, как оно того заслуживает, комбинаторная логика применяется явно недостаточно. Комбинаторы - основные первоэлементы комбинаторной логики, - вводились в надежды избавиться от арифметического стиля работы с числовыми данным, характерного для абсолютного большинства бывших и существующих систем программирования, и вместо этого перейти к другому стилю рассуждений в терминах объектов и применений их друг к другу. При использовании первого стиля выполняется вычисление - от слова `число', - а при использовании второго – компьютеринг в собственном понимании этого термина. Кроме того, комбинаторы имеют дело со свободными переменными, которые понимаются как индетерминанты и совсем нет имеют дела с связанными переменными. По сути, компьютер с комбинаторами выполняется в терминах констант. Еще лучше сказать: `константных объектов`, а это константы нет в абсолютном понимании, а в относительном, когда объекты проявляют свойство константности по отношению к среде, в которой осуществляется компьютеринг. Остается сформулировать соответствующее определение константы - даты характеристику свойства константности, - и также определиться с моделью среды. Это как раз и оказывается непростым делом, поскольку влияет на все элементы вычислительной архитектуры без исключения.

Выражения в компьютинге существенно отличаются от выражений в инженерии, науке и математике. В них предполагается, что соответствующие средства выражения имеют статус «постороннего наблюдателя» относительно объектов или системы, какая в них разрабатывается или изучается. Эти средства остаются во многом чисто репрезентативными. Например, схемы, модели в науке и математические модели нет есть выполняемыми сами по себе. Для обеспечение наполняемости их нужно скомбинировать с вычислительными системами, которые они призваны автоматизировать, симулировать или моделировать. Это, например, достигается программным обеспечением, ассоциированным соответствующего математического обеспечение. Напротив, вычислительные конструкции и выражения не рассматриваются как посторонние по отношению к представленной им системе. Возможности самонасыщенности приводят к мощных вычислительных схем, основанным на рекурсии.

Тем самим облегчается установка вычисляемости или завершаемости, что считается одной с самых сложных математических задач.

В естественных информационных процессах самосылочность есть сначала, например, в клетке содержится ее собственно схема. Представление о

«вычислительном мышлении» вполне естественно укладывается в рамки такой парадигмы компьютеринга, описывающей не только образ мышления, но и систему практики

Выводы

Сознательно суженная к рамок инженерии картина компьютера есть явно недостаточной. Такая узкая трактовка в настоящее время приводит к ущербу в осуществлении инноваций, выполнение исследований в науке и развитии технологий. Это отображается нет только на развития да финансировании образования и научных исследований, а также на отношении общества к компьютеру, а также и на выборе молодежью направления для своего карьерного роста.

Накопленные на сегодня результаты в применении компьютера свидетельствуют о насущную потребность в повсеместном установке его расширенного понимание и выработка усовершенствованной понятийного основания.

РАЗДЕЛ 3

РАЗНИЦА МЕЖДУ ОБЛАЧНЫМИ И КРАЕВЫМИ ВЫЧИСЛЕНИЯ

Облачные вычисления – это предоставление вычислительных услуг - серверов, хранилищ, баз данных, сетей, программного обеспечение, аналитики да много чего другого через Интернет («облако»). Компании, предлагающие эти вычислительные услуги, называются облачными провайдерами и обычно взимают плату за услуги облачных вычислений на основе использования, подобно тому, как вы оплачиваете воду или электричество дома.

В упрощенном виде облачные вычисления можно представить, как приложение на основе браузера, размещено на удаленном сервере. Для обычного пользователя это все, что ему действительно нужно знать об облачных вычисли- домение.

Но за этим стоит гораздо больше. То, что действительно представляют собой облачные вычисление, огромное: это способ для небольших организаций конкурировать с гораздо большими, это способ сэкономить много денег и это способ экономии энергии при производимых процессах.

Одним с крупнейших преимуществ будет хранение. Серверные фермы владеют огромными объемами хранение. Примером этого могут служить бесплатные службы электронной почты, доступны в Интернет. Часто или почтовые службы предоставляют пользователям большой объем памяти, т.к. их это дешево, используя доступное пространство, находящееся в облаке. Следует отметить, что распространенность дешевого хранилища на серверных фермах в будущем принесет польза пользователям. Одним с основных преимуществ этого есть предотвращение потери данных. Благодаря управлению облачными данными на множестве сетевых компьютеров вероятность потери данных становится меньше вероятной и действительно является особенностью, которую компании облачных вычислений используют для своих потенциальных клиентов. В последние несколько лет много говорили о больших банках, которые теряли важную информацию о клиента. Если бы эта

информация сохранялась в облачном среде, теоретически вероятность потери данных была бы гораздо меньше.

Открытие этой среды ИТ-услуг позволит приложениям и сервисам от мобильных операторов, поставщиков услуг и контента эффективно и без проблем интегрироваться в многопроцессорные мобильные платформы для мобильных вычислений. Характеристики и возможности, предлагаемые платформой MEC, могут быть использованы, чтобы обеспечить близость, контекст, гибкость и скорость для более широких инноваций, которые могут быть переведены в уникальную ценность и доход.

Доступ к контента и приложений может быть ускоренный; их отзывчивость может быть увеличена, максимизируя скорость и интерактивность Популярный и локально релевантный контент может доставляться непосредственно, когда пользователи подключаются, ограничивая полосу пропускание к ядра и облака.

знание условий радиосвязи в режиме реального времени и контекстной информации может использоваться для оптимизации работы сети и обслуживания (реагирования и адаптации к изменяющимся условиям сети). Это улучшит качество обслуживание и использование сетевых ресурсов, что позволит им эффективно обрабатывать увеличены объемы трафика. Сеть реального времени и мелкомасштабная контекстная информация (включая место расположение) могут использоваться для обогащение мобильного широкополосного доступа путем создание персонализированных сервисов, ориентированных на индивидуальные потребности и преимущества.

Операторы могут перемещаться в цепочке создание стоимости и переопределять персонализированные службы. Они могут использовать свои сети и открывать их уполномоченным третьим сторонам (безопасным способом), предоставляя возможность разработчикам over the Top (OTT) гибко и быстро развертывать инновационные программы да услуги для мобильных абонентов, предприятий и вертикальных сегментов Операторы смогут создавать новые потоки доходов и радовать своих клиентов, разрабатывая новое поколение

приложений, какое обеспечивает прирост стоимости и открывает новые рыночные возможности. Кроме того, приложения, поддерживающие более тесную интеграцию параметров сети и обслуживание, улучшат как опыт обслуживание, да и использование сетевых ресурсов.

Поставщики прикладных услуг, разработчики OTT и независимые поставщики программного обеспечение смогут трансформировать близость и контекст в ценность и смогут генерировать новые доходы. Их программы и услуги могут быть расширены и ускорены, чтобы обеспечить уникальный и беспрецедентный опыт. Инновационные программы могут быть быстро внедрены в новую стандартную среду, используя новые уровни гибкости. Позволяет программам расширять свое туча в мобильной сети и создавать абсолютно новый набор сервисов. Они смогут реагировать на конечный назначен для пользователя опыт в реальном времени, основываясь на реальных условиях радиосвязи Новые спецификации MEC позволят развертывать приложения и службы поверх платформ MEC для нескольких поставщиков, что разрешает использовать их подавляющим большинством клиентов одного мобильный оператор. Мобильный конечный пользователь будет пользоваться уникальным, приятным и персонализированных мобильным широкополосным доступом.

Инициатива MEC будет способствовать развитию благоприятных рыночных условий для всех игроков в цепочке создание стоимости, а также для содействие экономическому росту с множеством новых вариантов использования в разных секторах (см. рис. 3.1).

Рис.3.1. MEC для улучшение качества восприятие

С другой стороны, D2D коммуникация также является технологией для сотового. системы 5G [9, 10]. Технология связи D2D относится к прямого связи между ближайшими беспроводными устройствами за лицензией или поддельными спектром (например, WiFi-Direct, Bluetooth) без передачи трафика на базовую станцию (BS). Использование D2D-коммуникации в ячейке имеет более высокую пропускную способность, увеличение охват ячеек, снижение трафика перегрузок и достижение более высокой спектральной эффективности. Таким образом, D2D есть гибкой эффективной парадигмой для 5G [12].

Мобильные облачные вычисление имеют на виду использование облачных вычислений в мобильных сетях. Существует четыре типы MCC (Mobile Cloud Computing):

функции хранения на облако, чтобы достичь лучшей производительности и большей количеству возможностей программы. В этой архитектуре служба односторонняя, с облака на мобильные устройства, и мобильные устройства - потребители службы. Большинство существующих служб MCC попадает в эту категорию.

Предельные мобильные вычисление предоставляют возможности ИТ и облачных вычислений в сети радиодоступа (RAN) в непосредственный близости от абонентов мобильного связи.

Для разработчиков приложений и поставщиков контента предел RAN предлагает среда обслуживание с сверхнизкой задержкой и высокой пропускной способностью, а также прямой доступ к информации о радиосети в реальном времени (например, местоположение абонента, загрузка ячеек и т.е. Д.), которые могут быть используемые приложениями и сервисами для предоставление услуг, связанных с контекстом; эти службы способны дифференцировать возможности мобильного широкополосного доступа.

Предельные мобильные вычисление позволяют ускорить контент, услуги и приложения, увеличивая скорость реагирования. Опыт мобильных абонентов может быть обогащен эффективными сетевыми и сервисными операциями на основе понимание радио и сетевых условий.

Рис. 3.2. Предельные мобильные вычисление

Операторы могут открывать граница радиосвязи посторонним партнером, что позволяет им быстро внедрять инновационные программы и услуги мобильных абонентов, предприятий и других вертикальных сегментов. Близость, контекст, маневренность и скорость могут быть переведены в ценность и могут создавать возможности для операторов мобильного связи, поставщиков услуг и контента, игроков Over the Top (OTT) и независимых поставщиков программного обеспечение (ISV), что разрешает им играть взаимодополняющие и прибыльные роли в рамках своих соответствующих бизнес- моделей и разрешая им монетизировать мобильный широкополосный доступ.

Это среда может создать новую цепочка образование стоимости услуг и энергичную экосистему, что включает разработчиков приложений, поставщиков контента, игроков OTT, поставщиков сетевого оборудование и мобильные операторы. Основываясь на инновациях и стоимости бизнеса, эта цепочка образования стоимости позволит всем игрокам получить выгоду с более активного сотрудничества.

Цель состоит в том, чтобы развивать благоприятные рыночные условия, которые создадут стойкий бизнес для всех игроков в цепочке создание стоимости и

будут способствовать глобальному росту рынка. Для этого необходимо создать стандартизированную открытую среда, чтобы обеспечить эффективную и плавную интеграцию таких приложений на платформах МЭС для нескольких поставщиков. Это также обеспечит прилив подавляющей большинства клиентов мобильного оператора. Предлагается создать в ETSI новую группу отраслевых спецификаций (ISG), какая позволит создавать отраслевые спецификации для мобильных предельных вычислений (MEC). ISG MEC также будет работать над тем, чтобы стимулировать и ускорять разработку граничных приложений по всей отрасли, увеличивая рыночную шкалу и улучшая рыночную экономику.

Ключевые характеристики МЭС:

приложениями и службами для предоставление услуг, связанных с контекстом, которые могут отличать возможности мобильного широкополосного доступа и быть монетизировать. Могут быть разработаны новые программы (которые получат выгоду от данных в реальном времени в сети) для подключения абонентов мобильного связи с местными интересными точками, предприятиями да событиями.

Раньше предел мобильной сети была местом, где проводилась только обработка специалиста. Он имел в своему распоряжении специализированными вычислениями, которые были разработаны с нуля, чтобы выполнять функцию в общий архитектуре, и или вычисление нет могли быть перепрофилированные. Связь с границей сети к ядру была также конкретной конфигурацией, работающей за помощью специальных протоколов. Полная конфигурация была оптимизированная в эпоху предыдущего смартфона, где качество голоса являлось ключевым драйвером в дизайне сети и к того дня, когда IP был стандартом для сетевых коммуникаций

IP распространился из сети Интернет в корпоративные сети, и, с широким распространением LTE, через границу сетей до самых конечных устройств. Это позволило появиться новым программам, которые видели трансформацию в телекоммуникационных сетях и их дизайн. Единые решения для радиосети поставщика развиваются в модульные, открытые решение, которые в смоги интегрировать в экосистему изменяющихся компонентов.

Предельные вычисления во внешних сценариях Эта архитектура особенно важна для:

«машина-машина», «управление большими данными», «аналитика», «умные города» и много другого.

Предельные вычисления во внутренних сценариях, когда дело доходит до внутренних сценариев, таких, как точки доступа Wi-Fi и 3G / 4G, предельные облака принимают форму мощных локальных шлюзов, где выделен интеллект служит для местных целей. Благодаря облегченный виртуализации или шлюзы выполняют несколько действий, применяемых к определенному расположению, в котором они установлены, например:

Mobile Edge Computing (MEC) - новая технология, какая в данный время стандартизируется в ETSI Industry Specification Group (ISG) под тем же именем. Мобильные Предельные Вычисления обеспечивают среду ИТ-услуг и возможности облачных вычислений на границе мобильной сети в сети радиодоступа (RAN) и в непосредственной близости от мобильных абонентов. Цель состоит в том, чтобы уменьшить задержку, гарантировать эффективную сетевую работу и предоставление услуг и предложить улучшенный пользовательский опыт.

Мобильные Предельные Вычисление - естественная разработка в эволюции мобильных базовых станций и конвергенции телекоммуникационных сетей и IT Основанный на виртуализированной платформе, MEC признан европейским опытным органом 5G PPP (5G Infrastructure Public Private Partnership) в качества одной из ключевых новых технологий для сетей 5G (вместе с виртуализацией потерять связь с сетью (NFV) [15] и программным сетью (SDN)) [14, 16]. В дополнение к определению более усовершенствованных технологий радиоинтерфейса сети 5G будут использовать программируемые подходы к программным сетям и широко использовать технологии виртуализации ИТ в рамках инфраструктуры, функций и приложений для телекоммуникаций

MEC основывается на виртуализированной платформе с подходом дополняет NFV: на самом деле, в тот время как NVF фокусируется на сетевых функциях, платформа MEC включает приложения, что работают на границе сети. Инфраструктура, размещающая MEC и NFV или другие сетевые функции, весьма похожая; таким образом, чтобы позволить операторам максимально выигрывать от своих инвестиций, будет выгодно в максимально возможной степени использовать инфраструктуру и управление инфраструктурой NFV путем размещения как VNF (виртуальных сетевых функций), да и приложений MEC на такой же платформе.

Среда МЭС характеризуется низкой задержкой, близостью, высокой пропускной способностью, информацией о радиосетях и информации о местонахождение в реальном времени. Все это может быть переведено в

материальную ценность и может создавать возможности для операторов мобильного связи, приложений и контента, что позволяют им играть взаимодополняющие и прибыльные роли в рамках своих бизнес-моделей и разрешая им лучше монетизировать работу мобильного широкополосного доступа.

МЭС открывает возможность добавить новые сервисы и для потребителей и корпоративных клиентов, а также для смежных отраслей, которые теперь могут предоставлять свои критически важные приложения в мобильной сети. Это позволяет создать новую цепочку создания стоимости, новые возможности для бизнеса и множество новых вариантов использования в разных секторах. Цель состоит в том, чтобы развивать благоприятные рыночные условия, которые создадут устойчивый бизнес для всех игроков в цепочке создание стоимости и будут способствовать глобальном росту рынка. Для этого необходимо создать стандартизированную открытую среду, чтобы обеспечить эффективную и плавную интеграцию таких приложений на платформах с множеством поставщиков МЭС. Это также обеспечит подачу подавляющее большинство клиентов мобильного оператора.

на рис. 3 представляется многоуровневую структуру системы для 5G1, какая использует SDN в ядра сети и обильных предельных вычислений (MEC). Система моделируется в надежной среде и предоставляет задержку передачи данных 1 мс2 [17], какая считается основной проблемой при реализации таких программ, как Тактильный Интернет. Этого можно достичь путем сокращение промежуточных узлов, участвующих в процессе связи.

Выводы

MEC представляет собой ключевую технологию и архитектурную концепцию, обеспечивающую эволюцию к 5G, поскольку она помогает продвигать трансформацию мобильной широкополосной сети в программируемый мир и вносит свой вклад в удовлетворение пользовательских требований 5G с точки зрения ожидаемых уровней задержки, масштабируемости и автоматизации. 5G требует задержки передачи данных пордка миллисекунды, что считается основной проблемой при реализации системы Благодаря недавней разработке и появились возможностям 5G некоторые жизненно важные программы, такие как Тактильный Интернет станут реальностью. Один из способов преодоления большой задержки цикла состоит в поэтому, чтобы использовать централизованный контроллер в ядра сети с глобальным знанием системы вместе с концепцией виртуализации потерять связь с сетью (NFV). В этом состоит идея программно- конфигурируется сети (SDN).

РАЗДЕЛ 4

РАЗРАБОТКА СТАРТАП-ПРОЕКТА И БИЗНЕС – ПЛАН ЕГО РЕАЛИЗАЦИИ

В этому поздили будет пpoведенo анализ cтаpтап проекта «Модифицированный способ межмашинного связи для сети Интернета вещей».

Главной причиной, по которой стартапы повсеместно реализуются и в дальнейшем успешно существуют и развиваются, есть медленность и неповоротливость

крупных компаний, успешно использующих уже имеющиеся продукты, вместо того, чтобы создавать и разрабатывать новые. Есть главной преимуществом

стартапов считается мобильность при воплощении новых идей, что позволяет сложить конкуренцию крупным компаниям.

Идея проекта заключается в использовании знаний о компьютеринге в сетях 5G, создать команду какая будет проектировать и разрабатывать сети

используя облачные, туманные да предельные вычисление. Да подготовиться до старта 5G сети в Украине с использованием Интернета вещей.

Анализируя рынок в Украине было обнаружено, что разные компании уже постепенно подготовятся к запуску 5G сети, поэтому нужны специалисты для использование полных возможностей этой сети.

Для внедрения проекта необходимо провести анализ рыночных возможностей, то есть анализ рисков и угроз для внедрения проекта на рынок.

Это разрешает оценить актуальность нашего проекта.

Сначала проведем анализ спроса: наличие спроса, объем, динамика по развитию рынка(Таблица 4.1):

Таблица 4.1. Предыдущая хаpактеpиcтика потенциального рынка cтаpтап-проекта

Рентабельность – это показатель экономической эффективности использования ресурсов или инвестиций Он показывает удалось или нет удалось вернуть вложения и на сколько. Судя по данным таблицы рынок является привлекательным для вхождение.

Были проанализированы многие источники, свидетельствующие, что IOT, как и между машинная связь, в которую входит реализация связи в сенсорной сети, каждый год растет и имеет очень положительную тенденцию на развитие

Целевая аудитория проекта — компании, которые используют беспроводные. сенсорные сети в любой сфере и любом виде, это очень обширный рынок и его тенденция растет каждый год. Можно даже сказать, что аудитория – это будь которые компании или Люди которые реализуют межмашинный связь в целом.

В связи с тем, что аудитория да сфера в целом обширная, тенденции очень часто и быстро меняются и нужно быстро адаптироваться под них, потенциальные клиенты также это понимают, да пытаются внедрять в проекты новые и актуальные методы

Пpы применения данной технологии icнуют уверены загpoзы. (таблица 4.2).

Таблица 4.2. Факторы загpoз

Риски icнуют, тоже нужно иметь прочный фундамент в выгляди документов, сертификатов, подтверждающих все возможные намерения, результаты тестирований.

Анализ подтверждает, что наш проект все еще требует значительных усилий для того, чтоб войти в рынок, зафиксироваться да предлагать свои возможности своим клиентам. I это как раз тот случай, когда стоимость влияет на принятие решение.

После анализа конкуренции проведем больше подробный анализ умов конкуренции в отрасли.

Финальным этапом рыночного анализа возможностей внедрение проекта является составление SWOT-анализа (матрицы анализа сильных (Strength) и слабых (Weak) сторон, угроз (Troubles) и возможностей (Opportunities) на основе выделенных рыночных угроз да возможностей, да сильных и слабых сторон(табл. 4.3). Список рыночных угроз и рыночных возможностей составляется на основе анализа факторов угроз да факторов возможностей маркетингового среды. Рыночные угрозы да рыночные возможности есть последствиями (прогнозируемыми результатами) влияния факторов, и, на отличие от них, еще нет есть реализованными на рынке да имеют определенную вероятность воплощение.

Таблица 4.3. SWOT-анализ cтаpтап-проекта

Это снова подтверждает, что даже несмотря на свою специфику, наш проект требует значительных усилий для того, чтобы войти в рынок, зафиксироваться да предлагать свои возможности своим клиентам

на основные SWOT-анализ poзpoбляем альтернативы рыночной.

Таблица 4.4. Альтернативы рыночного сопровождение cтаpтап-проекта

С указанных альтернатив выбираем стратегию компенсации слабых стопин cтаpтапа имеющимися рыночными возможностями.

Разделение рыночной стратегии первым шагом предполагает определение стратегии охлаждение рынка: опис целевых групп потенциальных потребителей.

Таблица 4.5. Выбор целевых группа потенциальных потребителей

Для работы с выбранными целевыми группами пользователей рынка необходимо сформировать базовую стратегию по развитию.

Таблица 4.6. Определение базовой стратегии по развитию

Следующим шагом является выбор стратегии конкурентного поведения (табл. 4.7). Таблица 4.7. Определение базовой стратегии конкуpентной поведения

На основе требование потребителей с избранного сегмента к поставщику и продукта, а так же в зависимости от стратегии по развитию да стратегии конкуpентной поведения poзpoбляем стратегию позиционирование какая определяется в формирование рыночной позиции, за каким Потребители имеют идентифицировать проект.

Таблица 4.8. Определение стратегии позиционирование

Результатом данного подразделения есть система решение по поводу рыночной поведения компании, она определяет в каком направлении будет работать компания на рынке.

Под час разработка маркетинговой пpoгpами первым шагом есть poppoбка маркетинговой концепции товары, какой получает потребитель. В таблицы 4.9 подытожим результаты анализа конкурентоспособности товары.

Таблица 4.9. Определение ключевых перевес концепции товара

Выводы

В данному разделе было представлено стартап-проект для создание команды для разработки компьютеризации в сети 5G. Были проанализированы как риски, угрозы и преимущества нашей модели среди конкурентов .

Результатом проекта является стратегия выхода на рынок, маркетинговый план да избранные стратегии сотрудничества с будущими (потенциальными) клиентами.

Отрасль имеет очень положительную тенденцию и развитие во всем мире, это указывает на то, что если правильно подойти к выходу на рынок, свой объем клиентов Обязательно получим.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

MEC обеспечивает новаторскую вычислительную парадигму дает смогу развертывать интенсивно вычислительные да критические задержки программы на конечных устройствах, что нет нуждающихся в ресурсах, в RAN.

Много передовых технологий да инструментов, включая неортогональный многократный доступ, беспроводную передачу энергии да сбор энергии, беспилотный летательный аппарат, Интернет вещей, сверхгусто сеть да машинное обучение рассматриваются как активисты сети 5G, что развивается, и нет только. Этот бумага охватывает как основы МЭК, да и самые современные исследования работают над “MEC в 5G и позже”. В каждом разделе мы представил очень краткий опыт, мотивацию и актуальную литературу относительно сочетание соответствующей индивидуальной технологии в беспроводных системах на базе MEC. Кроме того, мы имеем очертил да обсудил получены уроки, открытые вызовы, да будущие направления. Мы уверены, что этот документ может помочь читателям глубоко понять основы MEC да самый современный MEC в 5G и позже, и отобрать интересные проблемы МЭК для своих исследований.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Мобильные телекоммуникации 2012. № 9–10. С. 38–41.

со сверхмалыми задержками //Электросвязь. 2016. № 1. С. 44-46.

Networks in the 5G Era // IEEE Communications Магазин. 2017. Vol. 55.

Iss. 2. pp. 192-200.

аналитический Evaluation of D2D Connectivity Potential in 5G Wireless System

// Lecture Notes in Компьютер

Science. 2016. Vol. 9870. pp. 395-403.

Computing // IEEE International Конференция on Cloud Engineering (IC2E).

2014. pp. 57–66.

Annual Fall Meeting of ITA (AMITA). 2013.

The Eleventh International Conference on Systems and Networks Communications (ICSNC). 2016.

122 p.

Случай частной мобильности // Информационные технологии и телекоммуникации 2015.

№2(10). С. 44–52.

Информационные технологии и телекоммуникации 2015. № 1 (9). С. 35–

41.

Internet of Things

devices integration in 5G networks // Systems of Signal Synchronization,

Generating and Processing

in Telecommunications (SINKHROINFO). 2017. 4 p.

pp. 683-692.

Centralized Control

of Traffic Flows in Wireless LAN based on the SDN Concept // Systems of Signal Synchronization,

5 p.

Generating and Processing in Telecommunications (SINKHROINFO). 2017.

Koucheryavy A. Interaction

of the IoT Traffic Generated by a Smart City Segment with SDN Core Network // 2017 International

Конференция on Wired/Wireless Internet Communication (WWIC). 2017. pp.

115–126.

Intelligent core network

for Tactile Internet system // International Конференция on Future Networks and Distributed Systems.

2017.