算力網絡詳解(卷3)：算網大數據

第一篇 算力網路與大資料 
第 1 章 算力概述 2 
1.1 算力是什麼 3 
1.1.1 計算工具的發展歷史  3 
1.1.2 算力的內涵和外延  5 
1.2 無處不在的現代算力 6 
1.2.1 算力的分類  6 
1.2.2 典型算力平臺  8 
1.3 算力，新時代的生產力10 
1.3.1 算力成為資料經濟新引擎 10 
1.3.2 資訊消費持續釋放算力需求 11 
1.3.3 算力助力數位世界和物理世界無縫融合 12 
第 2 章 算力網路  14 
2.1 算力網路因何而生15 
2.1.1 連接算力“消費方”和算力“提供方” 15 
2.1.2 從“雲網”到“算網” 16 
2.2 理解算力網路18 
2.2.1 算力網路的概念 18 
2.2.2 算力網路功能需求 19 
2.2.3 算力網路關鍵技術 20 
2.2.4 算力網路的體系架構 23 
2.3 算力網路發展展望25 
2.3.1 算力網路發展階段 26 
2.3.2 算力網路面臨的挑戰 26 
第 3 章 算力網路提升大資料發展  28 
3.1 資料融入經濟社會發展各領域28 
3.2 跨地域數據協同30 
3.2.1 雲邊數據協同 30 
3.2.2 分散式雲資料中心 31 
3.3 跨行業資料流程通33 
3.3.1 全鏈路數據治理，提供高品質資料供給 34 
3.3.2 開展資料資產化作業，釋放資料要素化價值 34 
3.3.3 充分利用已有資源與能力，開創資料增值服務體系 35 

第二篇 面向算力網路的大資料關鍵技術 
第 4 章 邊緣計算  38 
4.1 邊緣計算簡介38 
4.1.1 邊緣計算的定義及發展趨勢 38 
4.1.2 邊緣計算與傳統雲計算的區別 40 
4.2 邊緣計算技術特點分析42 
4.2.1 低延時性 42 
4.2.2 去中心化 43 
4.2.3 低頻寬消耗 44 
4.2.4 高安全可靠性 44 
4.2.5 非寡頭化 44 
4.2.6 綠色節能 45 
4.3 邊緣大資料技術45 
4.3.1 邊緣計算參考技術架構 45 
4.3.2 邊緣計算核心技術 47 
4.4 邊緣大資料技術應用場景55 
4.4.1 智慧園區邊緣大資料應用 55 
4.4.2 平安城市邊緣大資料應用 58 
第 5 章 分散式協同計算  64 
5.1 分散式協同計算簡介64 
5.2 分散式協同計算架構66 
5.3 分散式協同計算關鍵技術67 
5.3.1 資料跨域協同交換 67 
5.3.2 分散式任務編排調度 73 
5.3.3 節點分區可用性保障 78 
5.3.4 異常任務按需重做 78 
5.3.5 協同控制代理 79 
5.4 分散式協同計算應用場景81 
5.4.1 協同計算在智慧交通場景中的應用 81 
5.4.2 協同計算在智慧家庭場景中的應用 82 
第 6 章 數據編織  84 
6.1 資料編織技術84 
6.1.1 數據編織的起源 84 
6.1.2 資料編織的定義 85 
6.1.3 資料編織需要具備的能力 88 
6.1.4 資料編織架構關鍵組成 93 
6.2 資料虛擬化技術實現94 
6.2.1 資料虛擬化的定義及能力 94 
6.2.2 資料虛擬化的技術實現 97 
6.2.3 資料虛擬化開源技術介紹  100 
6.3 資料虛擬化應用場景 104 
6.3.1 電信行業應用場景  104 
6.3.2 線上教育行業應用場景  105 
6.3.3 物聯網行業應用場景  106 
第 7 章 隱私計算  108 
7.1 隱私計算的起源與發展 109 
7.1.1 隱私計算的起源  109 
7.1.2 隱私計算的政策環境  109 
7.1.3 隱私計算的市場發展  111 
7.1.4 隱私計算的發展展望  113 
7.2 隱私計算體系 114 
7.2.1 隱私計算的概念  114 
7.2.2 隱私計算體系架構  115 
7.3 隱私計算技術介紹 116 
7.3.1 多方安全計算  118 
7.3.2 聯邦學習  123 
7.3.3 可信執行環境  124 
7.3.4 區塊鏈技術輔助隱私計算  126 
7.4 隱私計算應用場景 129 
7.4.1 金融行業  129 
7.4.2 醫療健康行業  130 
7.4.3 政務行業  131 

第三篇 大資料技術賦能算力網路 
第 8 章 湖倉一體的算網資料中心  134 
8.1 算力網路資料存算需求 134 
8.1.1 算力網路中的資料  134 
8.1.2 資料存算需求  136 
8.2 湖倉一體技術介紹 137 
8.2.1 湖倉一體技術發展背景  137 
8.2.2 湖倉一體技術架構  139 
8.2.3 湖倉一體關鍵技術  143 
8.2.4 湖倉一體開源技術  152 
8.2.5 湖倉一體應用場景  163 
8.3 算力網路資料中心的定位及作用 166 
8.3.1 算力網路資料中心定位  166 
8.3.2 資料賦能算力網路運行  169 
8.4 基於湖倉一體技術的算力網路資料中心  172 
8.4.1 為什麼選擇湖倉一體技術  172 
8.4.2 算力網路資料中心基於湖倉一體技術的具體實現  174 
第 9 章 算力網路中的資料治理  176 
9.1 算力網路資料治理需求 176 
9.2 資料治理技術發展 177 
9.2.1 跨域資料治理  177 
9.2.2 調度能力互通與治理應用  179 
9.2.3 資料全生命週期安全保障機制  183 
9.3 算力網路中資料治理的實踐價值 187 
第 10 章 算力網路交易運營中的隱私計算  189 
10.1 算力網路運營交易介紹  189 
10.1.1 算力網路交易模式  189 
10.1.2 算力網路交易中的隱私計算架構實現  192 
10.1.3 算力網路交易中的隱私計算流程  195 
10.1.4 算力網路交易中的隱私計算核心功能  196 
10.1.5 算力網路交易風險及評估  199 
10.2 隱私計算技術在算力網路交易中的價值體現  202 
10.2.1 資料可信流通  202 
10.2.2 資料價值釋放  204 
10.2.3 數據存證溯源  207 

第四篇 算力網路時代大資料應用場景和發展展望 
第 11 章 東數西算  212 
11.1 東數西算，國家政策引導  212 
11.2 圍繞五個一體化推進東數西算的實施  214 
11.2.1 網路一體化建設，保障大資料的高效傳輸  215 
11.2.2 能源一體化，推動大資料的低碳運營  217 
11.2.3 算力一體化，構建算力一張網  220 
11.2.4 資料安全保障資料的安全流通共用  222 
11.2.5 基於資料要素構建城市大腦  224 
11.3 東數西算，典型應用場景  225 
11.3.1 線上推理向東，離線分析向西  226 
11.3.2 資源託管  226 
11.3.3 資料存儲與災備  228 
第 12 章 加速數位化轉型  230 
12.1 雲邊協同資料應用  231 
12.1.1 車路協同應用場景  231 
12.1.2 IoT 資料本地處理助力智慧製造  232 
12.1.3 雲邊協同在雲遊戲場景中的應用  234 
12.2 賦能 AI，推動智慧應用  237 
12.2.1 助力生命科學  237 
12.2.2 助力綠色計算  238 
12.2.3 推動自動駕駛落地  239 
12.3 數位化、智慧化推動企業發展  240 
12.3.1 知識管理，助力企業智慧化“蛻變”  241 
12.3.2 從企業數位化到管理決策智慧化  241 
第 13 章 讓生活環境更美好  244 
13.1 智慧家庭  244 
13.1.1 以家庭寬頻作為智慧家庭服務的入口  245 
13.1.2 以互聯網電視作為家庭娛樂作業系統  245 
13.1.3 以能力開放來構築智慧家庭產業生態  246 
13.2 智慧社區  247 
13.2.1 智慧物業  248 
13.2.2 智慧社區生活  249 
13.2.3 智慧社區管理平臺服務  249 
第 14 章 “算力網路 大資料”發展展望  251 
14.1 資料安全與隱私保護  251 
14.2 綠色計算，數字減碳  253