对于适应能力，请问浪潮的服务器怎样？

对于适应能力,浪潮的服务器具有以下几点优势:
1 丰富的产品线。浪潮的服务器产品线比较丰富,包括云服务器、物理服务器、高密度云服务器等,能够满足不同的业务场景和需求,具有很好的适应能力。
2 定制化能力强。浪潮的服务器支持定制化配置,可以根据客户的具体需求定制CPU、内存、硬盘、NIC等关键组件,以达到最佳性价比,这也体现了较强的适应能力。
3 良好的扩展性。浪潮的服务器,如E9000等企业级机型,支持Add-in卡扩展,可以方便地增加I/O卡、GPU加速卡等,以适应业务增长和新需求,扩展能力强。
4 成熟的虚拟化技术。浪潮专注虚拟化技术与网络技术的研发,其自主研发的虚拟化平台有XEN、KVM等选择,能够部署企业主流的虚拟化环境如VMware、Hyper-V等,满足不同的虚拟化需求。
5 全面的解决方案。浪潮可以提供服务器硬件的同时,也可以提供软件系统集成的解决方案,如虚拟桌面基础架构VDI解决方案等,以全面满足客户的需求。这也体现了较强的综合适应能力。
6 灵活的支付方式。浪潮服务器支持云市场、租赁、分期付款等灵活的购买方式,降低用户的前期投入,具有较强的适应中小企业及个人等不同购买力的客户。
浪潮的服务器产品线丰富、定制化能力强、扩展性好、技术实力雄厚、解决方案全面,同时提供灵活的购买方式,因此具有较强的适应能力,能够满足不同行业、不同规模的客户需求。

边缘计算行业主要上市公司：目前国内边缘计算行业的上市公司主要有阿里巴巴(BABA),中国移动(00941HK),腾讯(TCTZF),中国电信(00728HK),百度(BIDU),中国联通(600050),华为(HUAW),中国广电(SH600831)等。

本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈

1、国内数据量呈指数级增长

数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性要求也越来越高，构建边缘数据中心成为数据爆发的必然要求。

2、边缘计算业务爆发式增长

边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77
亿元，同比增长552%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长644%。由于边缘计算服务按需共享的软硬件资源和信息主要存储在边缘数据中心，边缘计算市场规模增加势必提升边缘数据中心需求。

3、移动终端设备和网络流量持续激增

移动终端设备和互联网流量持续高速增长及产业互联网应用逐渐深入落地，推动边缘数据中心流量保持高速增长。消费互联网方面，随着短视频、直播、游戏等应用的爆发，移动互联网流量呈现指数级增长。2019年移动互联网流量接入达1220亿GB，同比增长716%，移动互联网DOU达78
GB/月/户，为2018年的169倍。

产业互联网方面，越来越多企业将数据存储由本地设备迁至边缘云服务器，海量数据在边缘复制、存储、传输及分析应用，企业上云及大数据推动企业数据流量呈爆发式增长。并且随着5G全面铺开商用，数据流量将持续爆发，加快驱动边缘数据中心的发展。

4、新兴信息技术场景迅速涌现

边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。通过边缘数据中心，把云数据中心的IT资源迁移到靠近用户侧，将更加靠近此类数据，方便数据的处理。

同时5G、车联网、CDN、AR/VR等新兴技术的逐步落地，加速了新兴技术在各传统领域中的推广应用，促使新业务形态产生，有效地推动了边缘数据中心的产业发展。例如，在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化发展;在医疗领域中与5G、AR/VR技术融合发展，促使远程医疗(包括远程手术、远程监护等)业务规模化发展。

边缘数据中心产业蓬勃发展的同时也存在部分问题。边缘数据中心规模虽小，但数量多，总量巨大而且物理位置极其分散，这势必将对我国数据中心行业造成巨大影响。我国基础运营商、IDC服务商、设备厂商等纷纷开始布局，但在其技术研究及推广应用过程中面临诸多问题。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。

重新设置融合画面。所谓“桌面融合技术”，当电脑识别的不是融合器融合后的画面，需要重新设置融合画面实际上是投影“边缘融合”技术的一个分支。随着“边缘融合”在2008年北京奥运开幕式上的多次靓丽登场。如：鸟巢“碗边”融合、“同一个地球”融合“边缘融合”技术为世人所普遍认识。“桌面融合”，顾名思义，就是能够融合“桌面”计算机桌面，通常只Windows桌面的融合技术。

姓名：胡娟

学号：20021110092

嵌牛导读

为了适应移动设备数量的激增和不断增长的数据流量需求，大多数企业场所（如企业、机场和校园）都部署了大规模的 WiFi 系统，为用户提供室内的大范围覆盖和高速互联网体验。作者在本文中针对一个校园网大型 WiFi 系统进行数据分析和建模，以期最大化系统的长期缓存收益（long-term caching gain），即减少回传流量（backhaul traffic）的总量。作者首先对收集到的大量用户网络连接记录数据进行了深入的统计分析，并提出名为   LEAD   的缓存部署策略（Large-scale wifi Edge cAche Deployment），在该策略中，作者首先将大型 AP 群集到大小合适的边缘节点中，然后对边缘级别的流量消耗进行静态测量，并对流量统计数据进行采样，以便精确地描述未来的流量状况；作者最后设计了TEG（Traffic-wEighted Greedy）算法来解决长期缓存收益最大化问题。文章进行了大量以轨迹为驱动的仿真，结果证明了 LEAD 的有效性。

嵌牛鼻子

LEAD（Large-scale wifi Edge cAche Deployment）,TEG（Traffic-wEighted Greedy）

嵌牛正文

大规模WiFi系统边缘缓存部署策略主要挑战：

想要在大规模 WiFi 系统中以经济高效的方式部署边缘缓存，在以下三个方面非常具有挑战性。第一，在大规模的 WiFi 系统中部署边缘缓存要耗费大量的人力和时间资源，不太可能在每个 AP 上部署边缘缓存。因此，高效的缓存配置策略非常重要。第二，AP 的部署范围很广，在用户连接记录和流量消耗方面可能会有明显的特征。如何将有限的缓存存储预算分配给更多的用户，同时减轻后台的负担并不是一件轻而易举的事。一方面，如果将过多的缓存分配给用户关联较少的 AP ，则会浪费缓存资源；另一方面，对于那些用户频繁连接并消耗密集数据流量的热门 AP ，为其分配不足的缓存存储空间可能无法充分释放边缘缓存的潜力。第三，由于网络的动态和用户移动性，接入点的流量消耗是随时间动态变化的，而缓存部署是静态的一次性解决方案，因此在不知道未来流量状况的情况下，很难长期保持最高的缓存收益。

系统描述和问题定义

作者在其所在校园内的 WiFi 系统中进行了大量的数据收集和实验，该 WiFi 系统由 30925 区域中的 8000 个 AP 组成，可为 40000 多个用户提供网络连接服务，系统的架构如图 1 所示。
作者首先提出了一个大规模的 WiFi 缓存增益最大化（Caching Gain Maximization）问题：给定总的缓存存储预算 C ，如何将它们分配给大型 WiFi 系统中的 AP ，使总时间内减少的总回程流量最大？我们将长期持续时间划分为 T 个连续的时隙，并假设系统中有 N 个 AP，记为 。另外，对于  ，假设在时隙 t 期间有 个用户与 AP 建立了连接，表示为。因此，CGM 问题可以表述为：
数据收集和分析

作者持续两个多月，在 7710 个 AP 中收集了 41119940 条网络连接记录，覆盖 36952 个用户，总数据大小超过 35 GB。通过对数据的深入分析，得出以下结论。

1． 广泛的流量消耗

图 2 显示了 5月8日 - 6月8日以及 6月9日 - 7月9日每个 AP 的平均每日流量消耗，可以看出，两条曲线非常接近，这意味着每天的流量消耗规律相似，如果缓存初始部署策略设计得当，缓存收益可以长期维持。在两条曲线中，每日流量消耗的比例在 KB 和 KB 之间占 90％以上，流量消耗大于 KB 的总比例不超过 10％，这意味着如果可以在流量消耗非常大的那几个 AP 上正确部署缓存，则可以获得相当可观的缓存收益。
2． AP 受欢迎程度呈指数型分布

作者在本文中提出 AP 流量加权熵的概念来量化一个 AP 的受欢迎程度。具体来说，在某个时间段内与一个 AP 建立连接的用户数越多，消耗的流量越多，则流量加权熵越大，代表受欢迎程度越高。图3展示了两个月中所有 AP 的流量加权熵，可以看出具有相对较大的流量加权熵值（即非常受欢迎）的 AP 的比例很小。这启发我们仅在少数具有最大流量加权熵值的 AP 上部署更多的缓存资源，以提供缓存服务，会取得更好的缓存收益。
系统设计

一、 LEAD 策略设计

作者根据上述的数据收集和分析，设计了名为 Clustering Edge Nodes 的聚簇缓存节点策略：根据 AP 的物理位置，将相邻的 AP 聚集成大小合适的边缘节点。当建筑物较小，例如少于 20 个 AP 时，只需在该建筑物中部署一台边缘缓存服务器，即可通过将服务器连接到这些 AP 的 PoE 交换机来覆盖该建筑物中的所有 AP。对于可能具有超过 100 个 AP 的大型建筑物，我们将每个楼层划分为不同的边缘节点，即同一楼层中的 AP 由于物理上彼此靠近而被聚集成一个边缘节点，并且适合于应用边缘节点缓存部署。根据 GPS 定位，作者将分布于校园中 201 座建筑物上的 7710 个 AP 划分到 667 个边缘节点，并在这些节点上进行边缘缓存的部署。
二、 TEG 算法提出

经过作者的数据分析得到两个主要结论：第一，每个 AP 的流量消耗在很大的范围内变化，并且 AP 比例在该范围内平均分布，这表明应根据基础流量需求对缓存大小进行异构分配；第二，与单个 AP 相比，一组 AP（按物理位置划分集群）的流量消耗更加稳定，这意味着短期流量统计信息可用于推断未来的长期流量状况。

于是作者提出使用短期流量消耗平均值 来近似代替边缘节点 的未来长期流量消耗期望，于是可将 CGM 问题重写为：
作者设计了 TEG 算法，以贪心策略迭代地分配缓存存储。具体来说，如图5所示，给定总的缓存存储预算 ，我们首先分配缓存预算的第一个节点 ，使 处的缓存收益最大，即 ,以此类推,直到没有缓存预算可用，得到最终缓存分配结果  。TEG 算法的时间复杂度为 ，考虑到缓存的部署是一次性的解决方案，该复杂度是可以接受的。
作者使用 5月8日至 6月8日的用户连接数据作为训练数据集求得 ，将 6月9日至 7月9日的数据作为测试数据集来评估系统性能。作者选取了三种基准策略与本文提出的 LEAD 策略进行对比：Optimal（在已知未来流量消耗下的最优分配策略，这种策略无法实现，仅作为 CGM 问题的上限参考）、Equipartition（系统提供商通常会采用的策略，总缓存预算平均分配给每个边缘节点）、Demographics（根据用户密度分配缓存）。作者以缓存收益率（Caching gain ratio，成功缓存的流量与总消耗流量的比值）为指标来衡量以上四种算法的好坏，结果如图 6所示，可以看出 LEAD 缓存部署策略远远优于 Equipartition 和 Demographics 策略，并已非常接近最优策略，证明了本文策略的有效性。
论文出处：

Lyu F , Ren J , Cheng N , et al Demystifying Traffic Statistics for Edge Cache Deployment in Large-Scale WiFi System[C]// 2019 IEEE 39th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS) IEEE, 2019

您是问边缘人网站为什么无法连接服务器么？边缘人网站无法打开可能有如下原因：
1、网络设置的问题，可以检查下网关及网络设置；
2、DNS服务器的问题，可以换着使用其它地方可正常使用DNS服务器地址也可以把路由器关一会，再开重新设置一下；
3、IE浏览器本身的问题,，因浏览器被恶意攻击而不能使用，重装一下就OK。
4、网络防火墙问题，可能是因为防火墙安全设置过高，把IE放到禁止访问列表里了。
5、网络协议和网卡驱动的问题，检查一下是不是网卡出问题了
6、杀毒软件的实时监控问题，查看一下是不是有软件控制。

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