5g的三大核心技术

5G的三大核心技术分别是SBA、CUPS和网络切片。
什么是SBA？
SBA（ServiceBasedArchitecture），即基于服务的架构。它基于云原生构架设计，借鉴了IT领域的“微服务”理念。
众所周知，传统网元是一种紧耦合的黑盒设计，NFV（网络功能虚拟化）从黑盒设备中解耦出网络功能软件，但解耦后的软件依然是“大块头”的单体式构架，需进一步分解为细粒度化的模块化组件，并通过开放API接口来实现集成，以提升应用开发的整体敏捷性和d性。
为此，业界提出了基于CloudNative的设计原则。
CloudNative的使命是改变世界如何构建软件，其主要由微服务架构、DevOps和以容器为代表的敏捷基础架构几部分组成，目标是实现交付的d性、可重复性和可靠性。
微服务就是指将Monolithic（这个词太难传神翻译了，本文翻译成单体式应用程序）拆分为多个粒度更小的微服务，微服务之间通过API交互，且每个微服务独立于其他服务进行部署、升级、扩展，可在不影响客户使用的情况下频繁更新正在使用的应用。
正是基于这样的设计理念，传统网元先是转换为网络功能（NF），然后NF再被分解为多个“网络功能服务”。
SBA=网络功能服务+基于服务的接口。网络功能可由多个模块化的“网络功能服务”组成，并通过“基于服务的接口”来展现其功能，因此“网络功能服务”可以被授权的NF灵活使用。
其中，NRF（NFRepositoryFunction，NF贮存功能）支持网络功能服务注册登记、状态监测等，实现网络功能服务自动化管理、选择和可扩展。
CUPS
CUPS（ControlandUserPlaneSeparation），即控制与用户面分离。目的是让网络用户面功能摆脱“中心化”的囚禁，使其既可灵活部署于核心网（中心数据中心），也可部署于接入网（边缘数据中心），最终实现可分布式部署。
事实上，核心网一直沿着控制面和用户面分离的方向演进。比如，从R7开始，通过DirectTunnel技术将控制面和用户面分离，在3GRNC和GGSN之间建立了直连用户面隧道，用户面数据流量直接绕过SGSN在RNC和GGSN之间传输。到了R8，出现了MME这样的纯信令节点。
只是到了45G和5G时代，这一分离的趋势更加彻底，也更加必要。
其中一大原因就是，为了满足5G网络毫秒级时延的KPI。
光纤传播速度为200km/ms，数据要在相距几百公里以上的终端和核心网之间来回传送，显然是无法满足5G毫秒级时延的。物理距离受限，这是硬伤。
因此，需将内容下沉和分布式的部署于接入网侧（边缘数据中心），使之更接近用户，降低时延和网络回传负荷。
网络切片
5G服务是多样化的，包括车联网、大规模物联网、工业自动化、远程医疗、VR/AR等等。
这些服务对网络的要求是不一样的，比如工业自动化要求低时延、高可靠但对数据速率要求不高；高清视频无需超低时延但要求超高速率；一些大规模物联网不需要切换，部分移动性管理对之而言是信令浪费等等，为此5G要像一把瑞士军刀一样，多功能满足差异化的网络服务。
于是，我们就要把网络切成多个虚拟且相互隔离的子网络，分别应对不同的服务。
当然，这么灵活的切片工作岂是传统大块头的黑盒设备能担当的，自然要虚拟化、软件化，再将网络功能进一步细粒度模块化，才能实现灵活组装业务应用。
因此，3GPP就确认了由中国移动牵头26家公司提出的SBA构架为5G核心网基础构架。

数字中国技术包括物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等五大技术。

1、物联网

物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。

通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

2、云计算

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

3、大数据

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

4、人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

5、区块链

区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。

如果要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。

相比于传统的网络，区块链具有两大核心特点：一是数据难以篡改、二是去中心化。基于这两个特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助解决人们互不信任的问题。

最近云的市场很火，思想也很火，开源的力量已经完全不容小觑，虽然只有Red
Hat一家是真正依靠开源技术成为10亿美金以上的公司，但是看全球科技的发展方向，不管是靠开源起家的互联网公司还是传统IT巨头都在加入开源，尤其是
微软，都可以知道开源对整个IT社会的发展影响已经不可逆了。
品高云是闭源的商业化云产品，因为做的早（2008年开始研发），因此完全自研的方式走过了8年的道路，选定了Amazon作为对标产品，没有使
用现在火热的OpenStack开源框架。因此，这两年，也遭遇了不少口水仗，甚至有人把品高云的闭源商业化进程，作为与趋势为敌的一个争议性事件，被反
复探讨。而对于开源产品无法适用于商业化的企业级使用这个观点，也被深深的打上了“与开源为敌”、“坚定的OpenStack唱衰者”的烙印。因此，我
想，是时候把观点好好阐述清楚了。
开源是IT技术快速发展的重要引擎，正是开源的共享和协同文化，促进了互联网、大数据、物联网、移动化信息技术的迅猛发展。那么开源的意义到底是什么？是不是开源将打败商业化产品？开源就意味着开放吗？
我从来不反对开源，品高云本身就是开源的受益者，虽然我们学习的对象是Amazon，但是Amazon没有告诉我们他们是怎么做到的，所以没有
KVM、XEN这样的虚拟化引擎，我们根本不会开始走这条道路，没有充分研究了开源的MooseFS的利弊，我们不会自研BingoFS，没有开源的
OpenFlow，我们应该也没有能力自研BingoSDN。全世界的IT人员都应该感谢开源，正是他们打破公司界限、打破国界，让全世界的技术人员可以
跑在同一起跑线上。我想，等到品高真正有能力的一天，我们一定也可以像IBM一样，带动了Linux的发展，真正给了IT界一个可以共享的未来。
然而，我不看好Openstack的商业化道路。记住，不是他的未来不可期许，而问题在于商业化的价值不值得追逐。
谈到商业价值，也就是说谁愿意为它付钱？谁能够用它赚钱。很俗吧，是的，但是想清楚商业价值，才能想清楚它的发展路径，以及企业的应用路径。
开源软件由来以久，从 *** 作系统到开发工具，甚至一个服务、控件，几乎所有使用开源的无非以下几种：
一是商业发行版本，典型的是Red Hat，持续跟进发布商业发行版本，并提供给使用开源软件的企业持续化的服务；二是仅仅提供服务，靠的是一支精干的技术队伍，让商业用户除了社区外，还有个更为靠谱的保障；三是使用开源软件降低成本。
为什么互联网公司大量采用开源架构？就是为了降低成本。从这个角度来看，我认为，开源的商业化发行版本，比较容易出现在一些工具、单个应用等。而
云平台作为一个所有IT技术的集成平台，很难定义一个商业版本的概念，或者说，一个广泛适应、经过检验的集成平台，周期太长，相对商品化软件太慢了。因
此，会有一批未来以IT作为核心竞争力的企业——比如互联网企业会使用它，而具备核心业务需求、仅仅把IT技术作为工具的企业，则会选用商业化的软件，要
求商业化的产品保障。
为什么我说商业化的品高云会在企业级市场战胜开源的Openstack？
让我们看看品高云的产品发布进度：
2010年BingoCloudV1版本发布，EC2d性云、云监控、云存储2011年BingoCloudV2版本发布，支持公有云计费、客户
运营系统2012年BingoCloudV3版本发布，提供云存储、3D渲染、应用编排等服务2013年BingoCloudV4版本发布，提供大数据处
理、LXC容器技术控制服务2014年BingoCloudV5版本发布，支持混合云、计算存储一体化、运维能力2015年BingoCloudV6版本
发布，发布BingoSDN，多数据中心管理、服务目录等
再看看品高云的重大客户应用里程碑：
2012年四川天翼云联合运营；
2013年腾讯选择品高云为私有云唯一产品商，以后三年持续升级、扩容，广州地铁等一批大型企业从开发测试云开始小规模使用替代VMware；
2014年广州地铁、南车集团、国药集团等大型国企开始从测试到生产，逐步向云上迁移；广州电子政务云、中山电子政务云、惠州电子政务云，开始运营；
2015年高校、金融行业屡屡突破，科大讯飞放弃自研OpenStack平台，开始与品高云战略合作。不仅在内部系统、语音云容器技术全面使用并深入合作，还在政府、公安、教育领域内全面合作，截至11月，使用品高云的企业级客户多达105个；
2016年，在全国公安行业、政府、金融、教育领域全面开花，其中自主研发能力的品高云作为国内唯一支持容器技术的私有云产品，在大数据云中自动
化管理、HPC高性能计算、GPU科学运算服务能力、SDN高效安全网络支持等方面，由于已经有了两三年的研发积累，都成为客户真正上云的动力。
2014年“懂企业的品高云”整体方案推出后，事实上已经成为国内真正面向应用的企业云整体方案。要求品高云从进行架构设计到提供全面演进顾问的大型金融、政府企业客户络绎不绝！
那么我们回头再看看OpenStack的发展。确实，也很快，我们看到了集成SDN的版本Neutron，不过网络上大量都是在研究如何演进使
用，恐怕今年之内小白鼠都不多，而大量销售OpenStack的硬件厂商，基本也还是在推介他们的硬件SDN方案。去年末，OpenStack的社区发布
《探索机遇，容器与OpenStack》的白皮书，介绍了如何在私有云中让容器和OpenStack共存，然而另一个观点也很火热——就是Docker可
能成为OpenStack的杀手。
呵呵，OpenStack，从诞生以来一直含着金钥匙，也一直多多争议，2015年，纷争不断，《围绕OpenStack的云计算纷争之
2015》，然而我看到的是，2016年容器技术、SDN、微服务架构、分布式架构变得日益重要，OpenStack在企业界的使用，也不会停止争议。
因此，我再次重复自己的观点，OpenStack，作为一个最接近于可以直接拿来商用的云平台，是优秀的，是值得学习研究的，也值得对自己的技术
架构有充分了解和有足够能力的团队使用。而那些将信息技术作为自身业务的基础平台，对业务服务的企业来说，寻找一个真正有掌控能力和服务能力的云产品与产
品背后的企业是关键。在这个问题上，我认为在中国，已经找不到比品高更合适担任这个重任的企业。而想搭着Openstack的桥，去卖卖硬件的公司，核心
能力应该是把硬件真正做好，云计算为软件服务，软件服务能力将成为真正的价值。OpenStack的产品公司，拿来主义，变成自己的产品去跟真正的产品商
竞争，这即将是昙花一现，如果真正为使用的客户做好服务，就像Mirantis，很好，但是服务，是你真正的价值，OpenStack不是。
不知道这份东西，是否能够真正表明我对于开源的理解，我很想再表明一点的是，开源的真正目的，是消除暴利而不是消除价值！从这个角度来看，软件作为服务，未来是品高云的真正目标，无论他开源不开源！

我以氦氪的物联网设计架构师职责来回答你吧：
精通公有云/私有云/混合云模式下SaaS, PaaS, IaaS通用框架
熟悉主流 *** 作系统、群集、网络、存储
熟悉服务器集群、负载均衡方案，熟悉数据库的分布方法，架构系统平台
精通OpenStack，有相关的产品系统设计与开发经验，具有云的DevOps开发经验者；
熟悉流行的相关开源项目如Openstack/Saltstack/Jcloud,熟悉或热心于Cloud/ Foundry或者Docker等容器技术
精通Linux平台、熟悉虚拟化技术，如vmware，kvm，xen
熟悉云计算及分布式计算原理、精通流行云计算框架的应用模式及开发：hadoop、zookeeper、hbase、mapreduce；
对分布式系统原理，存储、队列、计算、集群管理中的一项或多项有深入的理解和认识；
熟悉memcache, Redis, LevelDB, RocksDB, MySQL, HBase, scribe, kafka 的一项或多项有经验者优先；
熟悉Hadoop/YARN, Mapreduce, spark, storm, Hive, Impala 的一项或多项有经验者优先；
对物联网行业有全面认知，对某个或多个垂直行业有深入研究及具体实践经验；
熟悉垂直行业于：智慧城市、智慧农业/工业/商业、智慧工厂/智慧制造、智慧医疗、智慧交通/物流、智慧旅游、智慧环保、智慧家具等；

云物联 物联网的两种业务模式： 1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS； 2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。 随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求： 1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求； 2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现物联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。 云安全 云安全，是一个从“云计算”演变而来的新名词。“云安全(Cloud Security)”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。 云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。 云存储 云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。 隐私 云计算的发展并非一帆风顺。云技术要求大量用户参与，也不可避免的出现了隐私问题。用户参与即要收集某些用户数据，从而引发了用户数据安全的担心。很多用户担心自己的隐私会被云技术收集。正因如此，在加入云计划时很多厂商都承诺尽量避免收集到用户隐私，即使收集到也不会泄露或使用。但不少人还是怀疑厂商的承诺，他们的怀疑也不是没有道理的。不少知名厂商都被指责有可能泄露用户隐私，并且泄露事件也确实时有发生。

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