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    边缘智能:基于边缘计算的深度学习模型推断加速方法

    来源: NCEL 网络通信与经济 2018/8/28

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    关键词: 边缘计算,深度学习,边缘智能,协同推理
    Key words: Edge Computing, Deep Learning, Edge Intelligence, Co-Inference

    研究背景

    作为人工智能领域的当红炸子鸡,深度学习技术近年来得到了学术界与产业界的大力追捧。目前,深度学习技术已在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等领域大放异彩,相关产品正如雨后春笋般涌现。由于深度学习模型需要进行大量的计算,因此基于深度学习的智能通常只存在于具有强大计算能力的云计算数据中心。考虑到当下移动终端设备的高度普及,如何将深度学习模型高效地部署在资源受限的终端设备,从而使得智能更加贴近用户这一问题以及引起了学术界与工业界的高度关注。针对这一难题,边缘智能(Edge Intelligence)技术通过协同终端设备与边缘服务器,来整合二者的计算本地性与强计算能力的互补性优势,从而达到显著降低深度学习模型推理的延迟与能耗的目的。

    image 图1.基于终端设备与边缘服务器协同的深度学习推断

    边缘智能的核心研究问题在于如何在资源受限的边缘端高效部署深度学习模型,其中包括边缘设备深度学习模型优化,深度学习计算迁移,边缘服务器与终端设备间的协同调度等问题。

    研究问题

    对于常见的常见的深度学习模型,如深度卷积神经网络CNN,是由多层神经网络相互叠加而成。由于不同网络层的计算资源需求以及输出数据量都具有显著的差异性,那么一个直观的想法是将整个深度学习模型切分成两部分,其中计算量大的一部分卸载到边缘端服务器进行计算,而计算量小的一部分则保留在终端设备本地计算,如图2所示。显然,上述终端设备与边缘服务器协同推断的方法能有效降低深度学习模型的推断时延。然而,选择不同的模型切分点降导致不同的计算时间,我们需要选择最佳的模型切分点从而最大化发挥终端与边缘协同的优势。

    image 图2.边缘服务器与终端设备协同推理示例

    除了对模型进行切分(DNN partitioning),加速深度学习模型推断的另一手段为模型精简(DNN right-sizing),即选择完成时间更快的“小模型”,而非对资源需求更高的“大模型”。如图3所示,对于任意深度学习任务,我们可以离线训练具有多个退出点的分支网络,其中,退出点越靠后,模型越“大”, 准确率也越高但相应地推断时延越大。因此,当深度学习任务的完成时间比较紧迫时,我们可以选择适当地牺牲模型的精确度来换取更优的性能(即时延)。值得注意的是,此时我们需要谨慎权衡性能与精度之间的折衷关系(tradeoff)。

    image 图3.具有多个退出点的深度学习分支网络

    综合运用上述模型切分和模型精简等两种调节深度学习模型推断时间的优化手段,并小心权衡由此引发的性能与精度之间的折衷关系,本文定义如下研究问题:对于给定时延需求的深度学习任务,如何联合优化模型切分和模型精简这两个决策,从而使得在不违反时延需求的同时最大化深度学习模型的精确度。

    研究结果

    针对上述问题,我们提出了基于边缘与终端协同的深度学习模型运行时优化框架Edgent。如图4所示,Edgent的优化逻辑分为三个阶段:离线训练阶段,在线优化阶段以及协同推断阶段。

    首先,在离线训练阶段,Edgent训练深度学习任务对应的分支网络,并生成回归模型来预测分支网络中不同网络层在边缘服务器以及在终端设备上的计算时间。其次,在在线优化阶段,Edgent实时测量当前移动终端与边缘服务器之间链路的网络带宽,以便于估算移动终端与边缘服务器间的数据传输时延。紧接着,Edgent沿着尺寸从大到小的网络分支(如图3中从右至左的5个网络分支),依次遍历每个网络分支上不同的切分点,并基于当前网络带宽和不同网络层计算时间估算所选网络分支与切分点对应的端到端延迟与模型精确度。在遍历完所有的分支网络与切分点后,Edgent输出满足时延需求的所有网络分支与切分点组合中具有最大精确度的一个组合。最后,在协同推断阶段,根据上述在线优化阶段所输出的最优网络分支与切分点组合,边缘服务器与移动终端对深度学习模型进行协同推断。

    为了论证上述面向边缘智能的优化框架Edgent的高效性,我们编码实现了原型系统,并将其部署在了由树莓派(终端设备)和边缘服务器组成的真实设备上,实验表明其能在网络边缘端高效支撑计算机视觉这一典型深度学习应用。

    image 图4. 基于边缘与终端协同的深度学习模型运行时优化框架Edgent

    论文及作者介绍

    作者信息:
    陈旭教授2012年于香港中文大学信息工程系获得博士学位,2012年到2014年在美国亚利桑那州立大学网络信息实验室从事博士后研究,2014年到2016年,获洪堡基金会资助成为洪堡学者,在德国哥廷根大学从事科研工作。2016年加入中山大学数据科学与计算机学院,任教授、博导,并入选第13批国家中组部“千人计划”青年项目。目前担任数字家庭互动应用国家地方联合工程实验室、广东省数字家庭互动应用工程实验室副主任。迄今在IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE/ACM Transactions on Networking、IEEE Transactions on Mobile Computing、 IEEE INFOCOM、IEEE ICDCS、ACM MOBIHOC、 ACM MM等国际高水平会议与权威期刊发表论文70余篇,ESI高被引论文4篇,热点论文1篇。获得IEEE ComSoc协会亚太区杰出青年学者奖、IEEE ComSoc Young Professional最佳论文奖、CCF A类国际会议IEEE INFOCOM的最佳论文亚军奖、IEEE通信协会旗舰会议ICC最佳论文奖以及国际会议IEEE ISI的最佳论文荣誉提名奖。 周知副研究员2017年于华中科技大学计算机学院获得博士学位,并加入中山大学数据科学与计算机学院,任特聘副研究员。近年来从事云计算、边缘计算、数据中心网络、分布式大数据分析、绿色通信与计算等方面的研究,目前在包括IEEE Journal on Selected Areas in Communications、IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、IEEE INFOCOM、IEEE ICDCS、ACM SIGMETRICS、IEEE MASCOTS等国际高水平会议以及期刊上发表论文多篇。曾作为主要技术骨干参与国家重点基础研究发展计划973专题项目、国家自然科学重点国际合作项目等多个科研项目。

    论文信息:
    En Li, Zhi Zhou and Xu Chen, “Edge Intelligence: On-Demand Deep Learning Model Co-Inference with Device-Edge Synergy”, in ACM SIGCOMM 2018 Workshop on Mobile Edge Communications (SIGCOMM-MECOMM 2018), Budapest, Hungary, August 20, 2018.

    原文链接

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    IEEE发布雾计算网络架构标准

    来源:北邮许昌基地 2018/8/25

    2018年8月16日,IEEE以及IEEE标准协会宣布正式出版“IEEE 1934”标准——《采用OpenFog参考体系结构的雾计算:IEEE标准》。

    IEEE 1934概述

    “IEEE 1934”的制定得到了IEEE通信学会的支持。该标准以OpenFog联盟颁布的参考架构为基础,定义了雾计算的网络架构标准。

    近年来,随着物联网(IoT)的发展和5G的兴起,垂直行业客户(尤其是工业互联网客户)对于开展实时反馈型应用的需求日益增多。

    这类应用对网络的时延、可靠性有着较高的要求。但是,目前以云端为中心的网络架构已经不能满足此类应用需求,雾计算应运而生。

    雾计算通过把数据采集、分析、处理集中在网络边缘设备,使云端计算、网络、存储能力向网络边缘“下沉”部署,以提供“就近服务”实现“分布式智能”,从而提高IoT尤其是工业互联网的处理效率,并具备支持5G超低延时业务的潜在能力。

    IEEE最新发布(8月16日)的雾计算网络架构标准,可作为通用技术框架来支撑IoT、工业互联网、5G和人工智能(AI)应用的数据密集型需求。

    IEEE 1934:基于雾计算的IoT架构

    在IoT中,很多垂直行业应用都需要及时反馈对终端的控制下达,也就是前面提到的实时反馈型应用,其对于时延、可靠性、安全的要求更高。

    特别是在工业互联网场景下,云端处理的方式不能满足延时与可靠性要求,还存在更多的安全漏洞。

    在这种场景下,可采用分级处理的方式,第一级处理靠近场景的边缘,及时处理本地数据并实时反馈,处理结果分析和汇总可以在云端进行,本地节点同样具备存储能力,不需要将所有数据都传送到云端 。云端处理结果可以根据策略反馈给第一级的边缘处理节点。

    为满足两级处理的架构,在边缘节点上需要引入雾计算,要求边缘节点能够解决时延问题,满足时延敏感的应用需求,并且边缘节点需要考虑应用的存储容量、数据流量、计算分布。

    在IoT网络中引入雾计算之后,如图1所示,在IoT网关处引入具备存储、计算、路由能力的雾计算平台,并与 IoT架构的融合,使IoT网关不仅具备路由器的功能,还可根据实际应用场景拥有存储、计算的能力。本地即成为一个智能节点,实现了边缘智能化。

    image 图1 基于雾计算的IoT架构

    图1中,在边缘节点上引入了雾计算进行边缘计算。那么,这就涉及到“雾计算”与“边缘计算”的关系问题。

    雾计算与边缘计算,有着一定联系,也有区别。与MEC类似,雾计算也可以进行边缘计算,比如,雾计算可以将IaaS、PaaS、SaaS等云计算服务拓展到网络边缘。但是,除了可以把雾计算部署于网络边缘以进行边缘计算,也可以把雾计算拓展到核心网络中实施——边缘网络与核心网络(例如核心路由器、区域服务器、广域网交换机等)的组件都可以作为雾计算基础设施。

    对于实时类型的物联网应用来说,时延需要尽可能做大最小化。从而,此类分布密度很高的物联网设备和传感器,需要对服务请求进行“实时响应”,所以要在靠近物联网传感设备和传感器的附近存储和处理物联网数据。其中,当把雾计算部署于网络边缘进行边缘计算时,云端的多层应用程序于服务就需要通过雾计算来管理数量巨大的物联网设备和传感器——此时,就把雾计算组件部署于网络边缘。

    作为国家网络信息通信领域的重点培养基地,北京邮电大学一直以来在边缘计算的基础研究有着深厚的积累。今年6月份,“北京邮电大学-网宿科技边缘计算联合实验室”成立。这是国内首家由高校与企业共同成立的边缘计算联合实验室,为边缘计算领域产学研的深度融合提供了重要范本,成为中国边缘计算产业前沿研究和应用落地的重要阵地。北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室主任、973首席科学家张平认为,北邮-网宿边缘计算联合实验室拥有丰富的创新资源、科研能力和产业经验,希望能够成为国家重点实验室,能够多为行业做一些领先的、拿得出手的东西。

    IEEE 1934:实现“云雾协同”计算

    图1中,通过部署智能IoT网关,在IoT边缘形成一个雾计算的平台。该平台具备一定的数据分析及逻辑处理能力,边缘节点具备初步分析能力,有效减少了数据传输量。

    部署IoT网关就相当于在网络的边缘部署了微数据中心,集中计算、存储、感知和处理逻辑。

    IEEE 1934引入“云雾协同”的概念,即边缘的微数据中心可以通过云端的集中管理中心进行管理,简化本地节点的运维复杂度。另外,IoT网关与云端的IoT云平台实现了对接,将本地处理的通用性数据上传给IoT云平台进行处理,形成更高级别的分析结果,为上层应用开发提供数据支撑。

    IoT网关与IoT云平台的协作真正实现了云雾结合,中枢智能与边缘智能的两级架构实现了数据的分层处理。各智能化节点处理所属范围的数据,形成分析结果和策略,既能在边缘达到实时快速智能的目标,又能在中心对系统统筹。云雾协同的IoT架构为行业客户提供了更高效的解决方案,推动了IoT的快速发展。

    【附】相关背景

    OpenFog联盟参考架构于2017年2月得到正式发布。该参考架构基于八项被称为“支柱”的核心技术原则,代表了系统(比如工业互联网系统)需要包含的被定义为“OpenFog”的关键属性。上述的八大“支柱”包括:安全性、可扩展性、开放性、自主性、RAS(可靠性/可用性/可维护性)、敏捷性、层次性、可编程性。

    2017年11月,IEEE与OpenFog联盟联合成立了IEEE P1934工作组,目标是制定雾计算的网络架构标准。

    原文链接

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    雾计算是怎么回事?

    杨旸 《秘书工作》杂志
    2018-07-06

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    随着互联网、移动通信网和物联网技术的快速发展和全面推广,人们的工作、生活环境正在经历日新月异的变化,数字化和网络化的应用服务日益普及,可视化和智慧化的未来社会初见端倪。在这样的大趋势下,人们对数据处理、信息提取、知识发现、智能优化和实时决策等有了更高要求。云计算、雾计算和边缘计算技术的研发和应用,正是契合了这种需求。

    什么是雾计算

    互联网、移动通信网和物联网等技术催生了丰富多彩的新产品和新服务,也产生了与城市管理、安全监控、环境检测、健康医疗和个人生活等密切相关的海量数据。

    为了能够及时有效地处理这些数据并提供高质量服务,需要实现资源可视化和网络智能化,即通过资源共享机制和协同服务架构,充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等资源,有效提升用户体验,这就是雾计算技术。 雾计算可以有效地对本地物联网数据实施分布式、实时性的智能处理和决策。

    云计算也有局限

    云计算技术往往采用集中式服务模式,即所有的服务响应、数据分析和决策控制等功能都集中在云计算中心。如果把智能物联网比作一家公司,云计算模式相当于由最高管理者(比如总裁)处理一切事务、作出所有决策,而一线工作人员和中层干部分别负责收集和传递全部数据,他们都没有进行分析、判断和决策的能力或权限。

    很显然,云计算依赖于海量数据的实时采集和宽带网络的快速传输,再利用计算资源、智能算法和同步处理能力都非常集中的巨大优势,提供全局性数据分析、战略性策略规划和系统性决策优化。但另一方面,云计算中心不但建设成本和运营费用高昂,而且空间上距离数据产生的实际位置往往较远,也常受到数据采集不同步、通信数据包丢失、传输路径拥堵等因素影响,易发生数据处理、信息提取和智能决策的时延周期较长,关键性能指标的波动大、预测难等问题。此外,云计算系统的抗毁性较弱,即云计算中心受到安全攻击时,整个系统会瘫痪并且很难快速恢复。

    雾计算延伸了云计算

    作为云计算的延伸和拓展,雾计算技术充分挖掘和利用用户周边和通信网络中的资源,通常采用便捷灵活的分散式服务,可以实现低成本、本地化的实时数据分析和智能控制优化。 就好比在公司里,处于不同层级的人员具有不同的数据分析、任务处理和决策控制的能力和权限,一线工作人员擅长收集数据,负责完成本地数据压缩、信息提取和异常事件监测;中层干部不仅负责上传下达的信息通信管道,而且能够分析和处理更大区域范围内的复杂数据,做出及时而准确的决策;最高管理者拥有最广控制范围、最多信息来源、最强分析智能、最大存储空间和最高决策权力,负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要任务。

    相比云计算模式,雾计算模式更能充分发挥不同位置、不同层次节点的能力和作用,更能体现广泛物联网应用和服务的智能化和高效率。现实中,并非所有的数据都需要传输到远方的云计算中心,并非所有的服务都需要超强计算能力和存储空间。于是, 雾计算在节约时间、资源和成本的同时,显著提升了服务质量和用户体验。雾计算的主要优势包括:更短的服务响应时间、更强的本地化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构,以及更快更精准的分析、决策和控制机制。

    具体而言,雾计算的实际应用包括:对服务响应的端到端时延性能有上限要求(10毫秒)的网联汽车和无人机遥控、对实时数据的网络传输速率有下限要求(每秒1G字节)的3D虚拟现实游戏和自动驾驶汽车、对连接可靠性和服务安全性有严苛要求(99.999%)的工业控制系统和智慧城市管理。

    当前,雾计算技术的研究和标准化工作才刚刚开始,主要研究热点和技术挑战有:如何在雾计算节点之间建立信任关系、如何实现资源充分共享、如何在云——雾——边缘等多层次之间实现高效通信和紧密协作、如何在异构节点之间完成复杂任务的公平按需分配,等等。

    可以预见,随着雾计算技术的不断发展和普及应用,智能物联网将能用更自然、熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。

    云雾协同赋能数字中国和智慧社会

    从某种意义上讲,我们可以把云计算比作“位高权重的远亲”:她资源多、能力强、服务全,但是距离较远、维护成本高、响应时间长。

    可以把雾计算比作“乐于助人的近邻”:她们资源分散、能力多样、各有所长,就在身边,彼此关系简单和睦,不仅常常取长补短、相互支持,还能够有求必应、响应快捷。

    在实际应用中,我们作为用户,既需要整体计算能力超强、数据汇聚、服务全面的集中式云计算,也离不开本地数据实时采集、服务便捷可靠的分散式雾计算。在当前建设数字中国和智慧社会的进程中,智能物联网技术与传统行业需求不断碰撞、加深融合,迫切需要这两种计算模式之间的通力合作和相互支撑,共同服务于未来可视化和智慧化的发展目标和美好愿景。

    原文链接

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    2018 IEEE ComSoc Summer School on Fog Computing取得圆满成功!

    2018-06-29

    6月26-29日,为期4天的 2018 IEEEComSoc Summer School on Fog Computing在上海科技大学举办并取得圆满成功。此次活动由IEEE Communications Society (ComSoc) 和国际雾计算产学研联盟(OpenFogConsortium)联合主办,在上海科技大学和中国科学院上海微系统与信息技术研究所指导下,由上海雾计算实验室组织承办,得到了上海科技大学DIAL实验室、赛灵思、思科、日立、IEEE标准协会(IEEE SA)、国家仪器(NI)和中山大学等单位的大力赞助和支持。活动吸引了超过120名来自20多个国家的大学生报名。

    此次活动包括课程和挑战赛两部分。上海科技大学常务副校长印杰教授、中科院上海微系统与信息技术研究所常务副所长谢晓明研究员、上海科技大学信息学院副院长虞晶怡教授分别致欢迎辞。演讲嘉宾包括Russell Hsing教授、候自强先生、杨旸教授、刘军先生、Makoto Yasuda先生、John Zao博士、赵峰先生、宗家友先生等。内容涵盖雾计算技术,及它在5G/6G、智能物联网、工业互联网、安全计算和区块链等最新领域的应用。课程部分还包括由来自中山大学和上海科技大学的老师讲解雾计算关联技术如人工智能、大数据、机器人、凸优化等。学员在课后获得了由IEEE ComSoc 、国际雾计算产学研联盟和上海科技大学颁发的结业证书。

    28日开始了雾计算挑战赛,有11支来自包括中山大学、北京邮电大学、天津大学、浙江大学、上海科技大学、悉尼科技大学、新竹交通大学等国内外知名高校的队伍参加,主题为雾计算使能的智能机器人应用。经过连续24小时的激烈角逐,在29日上午圆满结束,比赛作品精彩多样,创意十足。经过Rob Fish、Russell Hsing、刘军、Mehmet Ulema 、Makoto Yasuda五位评委的独立评判,Foggy Star队荣获冠军,WWG和Misty队分别赢得了亚军和季军。

    参加暑期班和挑战赛的同学纷纷表示这次活动让他们学习了最新的雾计算和相关知识,且有机会和全球雾计算业界引领者和学者近距离接触和互动,既丰富了知识,又增长了见识,参赛同学还深入思考和探索了雾计算应用,收获良多。

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    2018 IEEE ComSoc Summer School on Fog Computing 6月26-27日课程圆满结束!

    2018-06-27

    2018 IEEE ComSoc Summer School on Fog Computing 6月26-27日课程圆满结束,OpenFog Hackathon火热进行中,让我们期待今天中午冠军的产生,敬请关注!

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    IEEE ADOPTS OPENFOG REFERENCE ARCHITECTURE AS OFFICIAL STANDARD FOR FOG COMPUTING

    Standard provides industry-accepted framework to enable performance and security while accelerating innovation and market growth in IoT, 5G and AI

    FREMONT, CA (June 26, 2018) – The OpenFog Consortium’s OpenFog Reference Architecture for fog computing has been adopted as an official standard by the IEEE Standards Association (IEEE-SA). The new standard, known as IEEE 1934™, relies on the reference architecture as a universal technical framework that enables the data-intensive requirements of the Internet of Things (IoT), 5G and artificial intelligence (AI) applications.

    “We now have an industry-backed and -supported blueprint that will supercharge the development of new applications and business models made possible through fog computing,” said Helder Antunes, chairman of the OpenFog Consortium and senior director, Cisco. “This is a significant milestone for OpenFog and a monumental inflection point for those companies and industries that will benefit from the ensuing innovation and market growth made possible by the standard.”

    Fog computing is a system-level horizontal architecture that distributes resources and services of computing, storage, control and networking anywhere along the cloud-to-things continuum. It supports multiple industry verticals and application domains, enables services and applications to be distributed closer to the data-producing sources, and extends from the things, over the network edges, through the cloud and across multiple protocol layers. The OpenFog Consortium was founded more than two years ago to accelerate adoption of fog computing through an open, interoperable architecture.

    “The reference architecture provided a solid, high-level foundation for the development of fog computing standards,” said John Zao, Chair, IEEE Standards Working Group on Fog Computing & Networking Architecture Framework, which was sponsored by the IEEE Communications Society’s Edge, Fog, and Cloud Communications Standards Committee. “The OpenFog technical committee and the IEEE standards committee worked closely during this process and benefited from the collaboration and synergies that developed. We’re very pleased with the results of this standards effort.”

    The OpenFog Reference Architecture, released in February 2017, is based on eight core technical principles, termed pillars, which represent the key attributes that a system needs to encompass to be defined as “OpenFog.” These are security, scalability, openness, autonomy, RAS (reliability, availability, and serviceability), agility, hierarchy and programmability. The reference architecture, and now the IEEE standard, addresses the need for an interoperable end-to-end data connectivity solution along the cloud-to-things continuum.

    “As a consortium, we developed the OpenFog Reference Architecture with the intention that it would serve as the framework for a standards development organization,” Antunes said. “We’re pleased to have worked so closely with the IEEE in this effort as the result is a standardized computing and communication platform that will serve as a catalyst to the next digital revolution.”

    IEEE standards form the building blocks for product development by establishing consistent protocols that can be universally understood and adopted. This fuels compatibility and interoperability and simplifies product development, and speeds time-to-market.

    The massive and growing amounts of data produced, transported, analyzed and acted upon within industries such as transportation, healthcare, manufacturing and energy—collectively measured in zettabytes—is exposing challenges in cloud-only architectures and operations that reside only at the edge of the network. Fog computing works in conjunction with the cloud and across siloed operations to effectively enable end-to-end IoT, 5G and AI scenarios.

    The new fog standard, along with numerous fog computing-related technologies, uses cases, applications, and tutorials will be featured at the upcoming Fog World Congress, October 1-3 in San Francisco. For more information, visit fogcongress.com.

    The OpenFog Consortium is a thriving ecosystem of organizations who share a collective vision that fog computing is a key enabler to IoT and other advanced concepts in the digital world. For information on membership, visit https://www.openfogconsortium.org/membership-information/.

    About OpenFog

    The OpenFog Consortium was founded to accelerate the adoption of fog computing and address bandwidth, latency and communications challenges associated with IoT, 5G and AI applications. Committed to creating open technologies, its mission is to create and validate a framework for secure and efficient information processing between clouds, endpoints, and services. OpenFog was founded in November 2015 and today represents the leading researchers and innovators in fog computing. For more information, visit www.openfogconsortium.org; Twitter @openfog; and LinkedIn /company/openfog-consortium.

    About Fog World Congress

    Fog World Congress is the largest fog-centric conference, created to bring business, technology and research together to explore the technologies, challenges, deployments and opportunities in fog computing—the enabler for AI, IoT and 5G. The 3-day conference will take place in San Francisco from October 2 – 3, with a pre-conference day on October 1 for technical tutorials and the latest research findings. For more information, visit fogcongress.com

    About the IEEE Standards Association

    The IEEE Standards Association, a globally recognized standards-setting body within IEEE, develops consensus standards through an open process that engages industry and brings together a broad stakeholder community. IEEE standards set specifications and best practices based on current scientific and technological knowledge. The IEEE-SA has a portfolio of over 1,250 active standards and over 650 standards under development. For more information visit http://standards.ieee.org.

    About IEEE ComSoc

    The IEEE Communications Society (IEEE ComSoc) is a leading global community comprised of a diverse set of professionals with a common interest in advancing all communications and networking technologies. IEEE ComSoc has over 26,000 members in more than 138 countries. For more information, visit www.comsoc.org.

    Media contact

    Ken Zeszutko | Z Corp PR | kenz@zcorppr.com | 321-213-1818

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    “云端”都还没搞清楚,又来了个“雾端”?

    快公司杂志中文版
    2018-06-16

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    若你好不容易才弄清楚技术界所说的“云端”是什么意思(没人能100%肯定其含义),那我们带来的可能是坏消息:人们已经开始谈论 “雾端”了。

    好消息是,这个比喻并不若听起来那么模糊难懂。

    有时候,你依赖本地设备来完成重要工作,比如在笔记本上编辑Word文档,在手机上修图,或打印机发出“纸张不足”的提醒。

    而另外一些时候,你需要的是云端,比如在Google Docs上与他人协作,在微博上分享照片,或上传公司年度报告供地球另一端的同事查看。

    本地操作和云端操作各有其优势,本地操作能反应更快、不受网速影响并且可以更好地控制数据的使用和保存;而云端操作则有可靠的中央服务器来管理数据、能处理和储存大量信息以及人与设备之间可以轻松协作。

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    微软和思科等公司近来频繁使用“雾端”这个术语,那“雾端”究竟是什么呢?从本质上讲,“雾端”指的正是本地操作和云端操作的折中方式:无论负责处理数据的是工业传感器、笔记本电脑还是智能手机,数据不仅可以在相对靠近设备的网络服务器上进行处理,也可以在本地设备端处理,这取决于用户的需求,数据也可以单独或同时被上传到云端服务器上。

    3月份,美国国家标准与技术研究所发表文章对“雾计算”及其好处进行阐释之后,“雾端”的说法或多或少变得正式起来(思科声称创造了这个术语)。

    一般而言,雾计算是一种更灵活的操作,并非一股脑地将所有信息转移到一个远程数据中心或完全在本地设备上展开计算。反之,雾计算可根据时间、空间和处理能力限制来将数据转移到最适合的地方。“因为雾节点经常与智能终端设备同地协作,所以,这些设备生成分析和数据响应的速度要比集中化的云端服务或数据中心快许多,”美国国家标准与技术研究所说。一个叫做“边缘计算”的类似概念同样将数据处理从中央服务器转移到网络的外围或者边缘上。

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    类似技术界开放雾联盟(Open Fog Consortium)的支持者认为随着物联网的快速普及,雾计算将大有前途——因为在物联网中,大大小小的设备连接起来产生的数据必须快速进行处理,其对速度的要求超过了云端宽带的能力。比如,自动驾驶汽车就能用到雾计算:这些汽车依赖的是远程服务器,但在紧急关头它们必须可以自己做决定,即使在没有网络连接的情况下。

    若雾端和云端的比喻还不够,有些网络还添加了一层“the mist”。这通常包括比雾端更靠近网络边缘的传感器和其他设备的低功耗计算机,目标是实现更低的延迟。

    不过到头来,雾端也可以被看作硅谷用来推动服务销售的浮夸术语。它听起来就像旧金山湾区的阴雾天气一样缥缈,但可别忘了:云端,雾端或各种其他的计算都意味着大量的发热设备和大量冷冰冰的现金。

    文|Steven Melendez

    图片|FastCompany.cn

    翻译|陈娴

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    上海无线通信研讨会于上海大学成功举办

    2018-06-02

    2018年6月2日,第五次上海无线通信研讨会在上海大学成功举办。本次研讨会由上海大学和IEEE VTS上海分会联合举办,会议邀请了工业界与学术界相关领域的专家学者齐聚上海大学,分享各自在车联网、太赫兹、大规模MIMO、边缘计算/雾计算等方面的最新研究成果,探讨无线通信的未来与发展。上海雾计算实验室联合主任罗喜良教授和实验室王昆仑博士受邀在会上作了关于雾计算网络中大规模MIMO技术和任务调度技术的报告,并向与会专家、领导介绍了上海雾计算实验室。

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    雾计算,智能服务将触手可及(科技大观)

    人民网-人民日报
    2018-04-23

    从商业运营模式到工作生活方式,智能物联网技术正深刻改变着人类社会。要让物联网拥有无处不在的智能,就必须充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等能力,通过资源共享机制和协同服务架构来有效提升生产效率或用户体验,这就是雾计算技术。

    云高高在上,雾比云更贴近地面。与大家耳熟能详的云计算技术相比,雾计算是对有限的本地物联网数据实施分布式、实时性的智能处理和决策,其主要优势是更短的服务响应时间、更强的本地化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构以及更快更精准的分析、决策和控制机制。而云计算是对海量的全局物联网数据实施集中式、系统性的全面分析和理解,两种计算技术各有所长,互为补充,协作共赢。

    如果把雾计算技术的智能物联网应用类比为我们每个人的工作单位,其组织管理架构也包含若干层级。处于不同层级的人员具有不同的数据分析、任务处理和决策控制的能力和权限:一线工作人员擅长收集数据,负责完成本地数据压缩、信息提取和异常事件监测;各级中层干部不仅是负责上传下达的信息通信管道,更能够分析和处理更大区域范围内的复杂相关数据,做出及时而准确的决策;最高管理者拥有最广控制范围、最多信息来源、最强分析智能、最大存储空间和最高决策权力,负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要任务。

    显然,雾计算模式积极利用了所有网络节点(接入点、基站、路由器、交换机和网关等)的计算、通信和存储资源,充分发挥不同位置、不同层次节点的能力和作用,更加符合人类社会的资源分布情况、能力权限分级和决策控制机制,从而能够充分保障广泛物联网应用和服务的智能化和高效率,显著提升用户体验。

    具体而言,雾计算的应用领域包括:对服务响应的端到端时延性能有上限要求(10毫秒)的网联汽车和无人机遥控,对实时数据的网络传输速率有下限要求(每秒1G字节)的3D虚拟现实游戏和自动驾驶汽车,对连接可靠性和服务安全性有严苛要求(99.999%)的工业控制系统和智慧城市管理。

    当前,雾计算技术的研究和标准化工作刚刚起步。我们面临的主要技术挑战和研究热点为:如何在雾计算节点之间建立信任关系,如何在它们之间推动资源充分共享,如何在云—雾—边缘等多层次之间实现高效通信和紧密协作,如何在异构节点之间完成复杂任务的公平按需分配等。

    可以预见,随着雾计算技术的不断发展成熟和普及应用,智能物联网将越来越便捷、越来越真实地借鉴和映射人类社会的组织架构和决策机制,从而能用更自然和更熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。

    (作者单位为上海雾计算实验室)

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    上海雾计算实验室午餐交流会

    2018年3月7日中午,上海雾计算实验室(SHIFT: Shanghai Institute of Fog Computing Technology)午餐会在上海科技大学信息学院顺利举办。

    2018年3月7日中午,上海雾计算实验室(SHIFT: Shanghai Institute of Fog Computing Technology)午餐会在上海科技大学信息学院顺利举办。此次午餐会旨在答谢上海科技大学信息学院各位老师对SHIFT实验室成立近一年来的关心与厚爱,并借此机会汇报实验室的科研进展,以便进一步探讨互利共赢的合作机会。

    午餐会在上海雾计算实验室联合主任、中科院无线传感网与通信重点实验室主任杨旸教授简短幽默的致辞中拉开帷幕。来自上海科技大学信息学院的诸多老师、同学们一边会餐,一边听取杨旸教授对雾计算理念及SHIFT实验室的介绍。之后,上海科技大学信息学院的老师、同学们就雾计算与SHIFT实验室的科研人员及工程师们展开自由交流。

    上海科技大学信息学院的老师、同学们在杨旸教授及上海雾计算实验室联合主任、上海科技大学信息科学学院罗喜良教授的带领下一起参观了SHIFT实验室,并观看了5G网络仿真平台、Open5G平台及基于雾计算的救援机器人的应用演示。众人对基于雾计算的救援机器人应用展现了强烈的兴趣,驻足观看良久,既感到新奇又充满疑问。杨旸教授、罗喜良教授及SHIFT实验室的工程师们就大家提出的问题一一做出解答。

    雾计算与我们的生活息息相关,它就存在于我们每天交互的众多智能产品中。雾计算就处于云的边缘和各个传感器之间,既可以高到云端做决策,也可以在每一个终端上进行分析。大部分情况下,雾计算是局部集中,这也更符合物联网在诸多行业中的广泛应用需求。“就好像妈妈把一部分简单的决策权交给了爸爸,因为爸爸本身就有判断和处理信息的能力。”杨旸再次用到家庭的类比。

    通过午餐参会的交流,大家对于SHIFT实验室在过去一年内取得的进展表示了赞赏和肯定。

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    “云计算”不够用还要探索“雾计算”!全球首个雾计算实验室就在上海

    新民晚报
    2018-03-14

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    图说:上海雾计算实验室 新民晚报见习记者 郜阳 摄

    张江,上海科技大学,世界首个专门从事雾计算技术研究的上海雾计算实验室坐落于此。有别于云计算,雾计算通过分散的架构,更接近终端用户,利用靠近服务需求的计算资源进行数据处理。“雾计算已经成为国际研究热点。”中科院无线传感网与通信重点实验室主任、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授表示。

    更符合物联网应用

    相较于家喻户晓的云计算,“雾计算”可以说是个新鲜词。云计算通过大量数据搜集,解决的是智能集中化。“好比家庭中,妈妈是‘云’,孩子是‘需求端’,爸爸是‘管道’。管道负责将需求传递给云,云来做决策。”杨旸打了个生动的比方。过去十年,“云管端”的运行模式一直维持着。

    随着物联网应用的飞速发展,底层的传感器数量、类型和需求都爆发式增长。再把所有的数据通过管道传到云端,管和云都会不堪重负了,也会造成决策上的延时。“这种情况在无人驾驶等应用中是无法接受的。”杨旸说,“所以我们要对‘云管端’的模式做出改进,而最好的方式就是让管道由‘透明’变得‘智能’起来。雾计算因此应运而生。”

    雾计算与我们的生活息息相关,它就存在于我们每天交互的众多智能产品中。雾计算就处于云的边缘和各个传感器之间,既可以高到云端做决策,也可以在每一个终端上进行分析。大部分情况下,雾计算是局部集中,这也更符合物联网在诸多行业中的广泛应用需求。“就好像妈妈把一部分简单的决策权交给了爸爸,因为爸爸本身就有判断和处理信息的能力。”杨旸再次用到家庭的类比。

    据介绍,雾计算的概念最早由美国思科公司在2012年提出,随着物联网技术的快速研发和推广应用,学术界和工业界对于将计算下沉很快达成共识。

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    图说:雾计算节点与机器人协同配合避障实验 来源/郜阳 摄

    雾计算是云计算的延伸

    云计算是集中式的、不实时互通的、很难进行数据迁移,雾计算却恰好与之互补。“雾计算设计的初衷就是为本地的节点和应用做服务的,注定了它是一个分布式的计算系统,也是一个共享的计算平台。”杨旸说。雾计算胜在数量庞大,尽管各个节点的计算能力有限,但都会发挥作用;云计算则强调整体计算能力,由集中的高性能计算设备完成计算。

    “雾计算也是云计算延伸的,雾和云之间也有接口。”杨旸介绍,“其实一直以来,大家都希望让计算离用户更近。更分散、更迷你、更贴近用户的‘雾’无疑会受到对数据处理的本地化和实时性有要求的物联网应用欢迎。”

    在上海雾计算实验室联合主任、上海科技大学信息科学与技术学院副教授罗喜良看来,雾计算最大的特点是“以小博大”。“当每一个节点都有了计算能力,事实上就打造了一个类似自然界蜂群的群体智能,通过互相协作表现出宏观智能。”相比于云计算,雾计算还具备抗毁性和稳定性等特征。“如果云被攻破,就群龙无首了;雾计算由于是分布式架构,即使一些计算节点遭到破坏使得数量变少,但工作还能维持。”罗喜良说。

    雾计算节点冲刺3.0时代

    基于对雾计算广阔前景的敏锐洞察,ARM、思科、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学于2015年11月建立了国际雾计算产学研联盟,中科院上海微系统与信息技术研究所是大陆地区第一个加入此联盟的单位。目前联盟大中华区已有10多家成员,包括上海科技大学、中兴通讯和富士康等高校和企业。

    去年4月24日,国际雾计算产学研联盟大中华区在上海宣布成立。同日,上海科技大学与中国科学院上海微系统与信息技术研究所联合创办“上海雾计算实验室”,这也是世界上首个专门从事雾计算技术研究的实验室。

    去年7月,上海雾计算实验室发布第一代雾计算节点原型。“所谓雾计算节点,实际上是一个计算单元。它比底层的传感器要强大,也可以共享,另外各节点和物联网应用节点之间能够通过不同无线技术互相通信。”杨旸介绍。去年年底,第二代雾计算节点面世。在第一代的基础上,第二代雾计算节点朝小型化、便携式方向发展。“3.0时代,我们想把节点做成有指向性的SoC芯片,当然它同样具有计算、通信和信号处理等能力。”罗喜良表示。

    据悉,实验室在进行技术研发的同时,还在积极推进国内外标准化制定和商业模式探索。

    前景广阔但挑战不小

    有些用户需求和数据经过分布式的雾计算节点处理后无需再上传云端,更好满足了实时服务的需求,其特有的灵活配置、低成本等优势也让其前景被普遍看好。 罗喜良表示,“‘双十一’那天相信很多人都有网卡的经历,这就是数据集中到云端延时的一个典型表现。当数据处理分散到本地后,这样的情况就会大大减少。”在解决交通拥堵、勘测复杂地形、视频监控等方面,雾计算也都能大显身手。

    资源的共享是雾计算的创新之处,也是其面临的挑战。陌生人的节点是否值得信任、能否处于可控状态是当前需要解决的问题。如何在计算与通信之间谋求平衡也是下一阶段要攻克的难题。“此外,各行业应用各有所需,如何让雾计算与应用适配,需要我们在实践中摸索规律。”杨旸表示。

    新民晚报见习记者 郜阳

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    Fog Computing:Computing Gets Foggy

    Samuel Greengard
    March 13, 2018
    image Fog computing, through a combination of hardware and software, determines where to tackle processing for optimized performance and cost efficiency.

    Today's highly distributed computing frameworks introduce an array of practical and technical challenges. Yet, none is bigger than ensuring that processing takes place at exactly the right place and that the optimal level of resources is devoted to the task. Over the last few years, as the boundaries of computing have expanded and the Internet of Things (IoT) has taken shape, boosting speed and reducing latency has become paramount.

    "There's a growing recognition that traditional computing approaches aren't effective or sustainable for the IoT," says Sam Bhattarai, director of technology and engagement for Toshiba America Research Institute. Even cloud and conventional edge computing, which place resources closer to the point of data processing, often have limited impact for highly distributed systems, such as those used by smart cities or specialized medical applications. In many cases, latency introduces problems and risks.

    Consequently, a new concept is taking shape: fog computing. It pushes data processing through an intermediary layer of computing and communications, such as an IoT gateway or "fog node" that connects to multiple IoT devices and data points. Fog computing, through a combination of hardware and software, determines where to tackle processing for optimized performance and cost efficiency.

    "The system provides computing services along the continuum from cloud to things," says Yang Yang, a professor at ShanghaiTech University and the Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology (SIMIT) of the Chinese Academy of Sciences, and director for the Greater China Region of the OpenFog Consortium.

    Beyond the Clouds

    The idea of pushing processing closer to the precise point at which it is needed at any given moment is part of the natural evolution of computing, Yang says. The term "fog computing" was introduced by Cisco Systems in 2012. The goal is to extend computing capabilities from the cloud to the edge of the network in order to more efficiently process the terabytes of data generated by millions of applications daily. Today, technology providers from around the world are updating switches, routers and other gear to better fit a fog computing model, which is promoted by the OpenFog Consortium and the IEEE Standards Association.

    The use cases are significant and span numerous areas and industries. The technology could help autonomous vehicles adapt to changing conditions, smart buildings operate more efficiently, improve the way logistics companies manage shipping, better integrate disparate healthcare functions, boost the delivery of video entertainment over the Internet, and even change the way agricultural firms plant and manage crops.

    Mung Chiang, John A. Edwardson Dean of the College of Engineering at Purdue University, and founder of the Princeton EDGE Lab devoted to research, education and innovation in edge computing and edge networking, describes fog as a superset of edge computing.

    Bhattarai says there are some important distinctions between edge computing and fog computing. Essentially, the edge relies on one-to-one connectivity between the edge machine and the cloud, while the fog relies on a variety of methods and tools, depending on the specific need and the particular requirements of the IOT and the protocols these devices use. In some cases, fog could use smaller clouds mixed with fog infrastructure; it could also reach across horizontal domains in order to reach across industrial and vertical industries and domains, he explains.

    Consider a smart city scenario, where it's critical to manage traffic signals and optimize the flow of vehicles. Data may need to flow from one device or node to another—a block away or across town—in real time. "If you attempt to address the task through basic edge connectivity, the latency can become quite extensive because all the data has to go to the cloud," Bhattarai says. However, "With a fog architecture, you can have processing take place at the point it's required at the exact time it is required. It can take place in a way that best fits the computing requirements."

    The Fog Lifts

    Fog computing ultimately addresses a few challenges: it creates more efficient data pathways while potentially lowering complexity and costs. "There are physical constraints associated with how much data can be transferred when you have upwards of 20 billion IoT devices," Bhattarai explains. "Conventional infrastructure and bandwidth cannot address the data requirements." Similarly, it's not efficient to send all the data from all the devices and sensors to the cloud. "If you try to architect a framework to accommodate the massive data requirements, it becomes completely unaffordable," he adds.

    Yang says fog computing complements emerging technology trends such as 5G mobile communications, embedded AI, and IoT tools and applications. The primary challenges for now are addressing system architecture and interoperability. "You have to manage dispersive computing resources and services properly so that data processing and decisions can take place locally. This also requires new and different interfaces and configuration," says Yang. "You want to be able to use and reuse computing resources and components. A conventional cloud environment is too centralized to provide ideal results for the IoT, especially for various delay-sensitive applications."

    A market report from 451 Research predicts the fog computing market will exceed $18 billion by 2022—with the energy, transportation, healthcare, and industrial markets leading in fog adoption. Notes Christian Renaud, research director for the Internet of Things at 451 Research and lead author of the report: "It's clear that fog computing is on a growth trajectory to play a crucial role in IoT, 5G, and other advanced distributed and connected systems."

    Samuel Greengard is an author and journalist based in West Linn, OR, USA.

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    “云端”不堪重负!未来,你的数据可能会转到“雾端”

    文汇网
    2018-03-03

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    业界曾普遍认为,未来计算功能将完全放在云端。然而,将数据从云端导入、导出,实际上比人们想象的要更为复杂和困难。由于接入设备(尤其是移动设备)越来越多,在传输数据、获取信息时,带宽就显得捉襟见肘。和高高在上的“云”相比,“雾”更贴近地面,更贴近终端,更现实可及。由美国思科公司最早提出的“雾计算”概念,近年来越来越受到重视。它极大地减少了发送到云端和从云端发送的数据量,不但能化解数据储存和传输的瓶颈,同时也极大降低了安全风险,非常值得期待。

    什么是“雾计算”

    “雾计算”是“云计算”的一个延伸概念,由全球领先的网络解决方案供应商———美国思科公司(Cisco)最早提出。

    雾计算是介于云计算和个人计算之间、半虚拟化的服务计算架构模型。它与我们的生活息息相关,可渗入工厂、汽车、电器、街灯,以及可接入物联网的各类终端设备,进行数据处理。

    我们可以这样来理解:“数据之雾”大量分布在网络边缘,就像比云更接近于地面的雾。网络边缘是真实数据实时产生的地方,但雾计算并不是云计算的替代物。

    在雾计算模式中,数据、数据处理和应用程序不用全部保存在云端,可有效改善占用带宽过多或负载过重等情况。

    雾计算与云计算有什么不同?

    雾计算是云计算的“近亲”,一种利用了当今虚拟化信息资源分布式特性的技术。不同的是,它不像云计算那样是一种“远离我们的存在”,雾计算与我们的生活息息相关,它就在我们的身边,存在于我们每天与之交互的众多智能物品中。

    我们可以这样来理解,“数据之雾”大量分布在网络边缘,就像比云更接近于地面的雾,网络边缘是真实数据实时产生的地方,但雾计算并不是云计算的替代物。

    通常来说,雾计算环境由传统的网络组件,如路由器、开关、机顶盒、代理服务器、基站等构成,可以安装在离物联网终端设备和传感器较近的地方。这些组件能提供不同的计算、存储和网络功能,而雾计算依靠这些组件,可创建分布于不同地方的云服务。

    雾计算以个人云、私有云、企业云等小型云为主,这和云计算完全不同。云计算是以IT运营商服务、社会公有云为主的。

    雾计算以量制胜,强调数量,不管单个计算节点能力多么弱,它都要发挥作用。云计算则强调整体计算能力,一般由一堆集中的高性能计算设备完成计算。

    雾计算扩大了云计算的网络计算模式,将网络计算从网络中心扩展到了网络边缘,从而更加广泛地应用于各种服务。

    与云计算相比,雾计算所采用的架构更呈分布式,更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备,而非服务器。所以,云计算是新一代的集中式计算,而雾计算是新一代的分布式计算。

    除了架构上的差异,云计算所能提供的应用,雾计算基本都能提供,只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。

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    云端,你是否已经习惯将自己的很多照片、音乐、视频等数据,上传到这个神奇的所在? 云计算改变了我们的工作和生活习惯,“把数据交给云去处理”让我们可以用更简单的终端设备,获得更强大的信息处理能力。

    然而,当物联网应用日益兴起,云计算开始招架不住了:指数级增长的数据量,使数据的及时传输、处理和决策,都变得越来越困难。

    于是,雾计算应运而生。如果说云计算是一个跨国公司的总部,那么雾计算则如同一个个地区分公司和职能部门,它们更贴近终端用户,可以对很多产生自本地的数据进行及时处理并快速形成决策。未来,这种新的计算和网络架构将成为无处不在的人工智能得以实现的主力。

    “云”载不动“雾”来分担

    物联网的诞生,让万物逐渐进入互联时代。它们所产生的数据量,远远比人所产生的要多得多。

    要知道,一台联网的智能汽车每秒可产生1G的数据量,而一架飞机单个航次飞行要产生10的9次方G的数据量。可以想象,若把全球每天起降的航班、火车、轮船,还有汽车、地铁都算上,将产生多么巨大的数据量。

    而这仅仅是来自交通领域的数据,遍布全球的工业制造设备所产生的数据量将更为巨大。比如,美国的智能电网每年产生的数据量超过10的21次方G。如果这些数据都要放到云端处理,就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力。

    “这就好比一个公司,如果事无巨细都要董事会来开会做决定,在公司业务规模小的时候是可能做到的,但公司发展到一定规模,就不可能实现了。”国际雾计算产学研联盟( OpenFog Consortium)大中华区主任、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授介绍。

    有机构研究表明,大约90%的终端产生的数据会在本地保存和处理,非常有必要将原来单纯的通信管道变为具有数据和信息处理能力的智慧型通信管道。尤其像很多工业控制系统,比如制造系统、智能电网、油气系统和货物包装系统,通常要求一条指令的响应在几个毫秒就完成。还有其他很多物联网应用,包括车到车通信、车到路边通信、无人驾驶飞机控制等等,对于数据处理速度的要求也相当高。杨旸介绍说:“比如自动驾驶汽车通过‘眼观六路’来判断会不会撞上一个正在过马路的行人,就必须越快越好,这只能利用车载计算资源和智能算法来完成。”

    那么,能否将终端设备做得足够强大,完全靠自己来处理所有的信息呢? 杨旸说,现在的终端设备处理能力的确比以前强大,也廉价许多,但在很多设备上还是会受限制,火灾救援机器人就是这样。当机器人进入救援现场,第一步要做的是激光扫描现场地形,然后进行数据处理,建立现场地图,最后才能进行搜救行动——如果完全靠机器人自己来处理这些任务,就会浪费宝贵的电池电量和救援时间;如果传送到云端进行处理,又难以及时作出回应。这时,设置在救援现场附近的雾计算节点,就可以发挥及时响应、提供更强大信息处理能力的作用。

    每个机器人分别将自己获得的现场数据传给雾计算节点,这个节点就能迅速拼出一幅救援地形全貌,并传回给所有救援机器人,这样就可大大提高救援效率。”杨旸说,雾计算与云计算互补,通过相互协作和资源共享,使计算、存储、控制和通信在物到云的所有可能的地方发生,形成连续不间断的及时服务。例如,在可穿戴设备系统中,一台手机就能成为一个雾计算节点,对可穿戴设备进行控制和应用数据分析。当用户在汽车里的时候,汽车亦能成为一个雾计算节点,将很多智能电话的功能转移到车上,比如显示、用户界面、音频、通讯录等。同样,路边的交通控制设备可以作为雾节点,为车辆提供交通信息。

    此外,他认为,雾和云是相互独立但互惠互利的共赢关系。云服务可用来管理雾;雾也可以作为云的代理,为终端用户提供本地化的云服务,以及作为终端的代理与云进行交互。甚至,雾可以作为滩头堡,为云收集和分析数据。有些功能天生在雾里开展比较有利,而另一些功能在云里执行则比较有效。判断哪些功能在云、哪些功能在雾里开展,以及云和雾怎么交互,是雾计算技术研究和推广的关键之一。

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    雾计算试验网将现身上海科技大学

    早在2012年,美国思科公司的弗拉维·博诺米博士和他的同事在一篇论文中提出了“雾计算”的概念。随后,弗拉维成功获得融资,在硅谷创办了一家高科技公司,专注于研发面向智能制造领域的雾计算技术。

    2015年11月,ARM、思科、戴尔、英特尔、微软等公司和普林斯顿大学共同创建了国际雾计算产学研联盟。该联盟由物联网领域的众多领军者联合组成,目前汇聚了来自超过65家企业和高校的几百位行业领袖及学术精英。

    国际雾计算产学研联盟在2017年2月发布OpenFog参考架构,这是一个旨在支持物联网、5G和人工智能应用的数据密集型需求的通用技术框架。该参考架构修改完善后即将成为IEEE国际标准,这是确保复杂数据处理过程中的高性能、互操作性和安全性所必需的。

    2017年1月,经国际雾计算产学研联盟董事会投票表决,上海科技大学成功当选为其大中华区主任单位,中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员、上海科技大学兼职教授杨旸博士代表上海科技大学担任联盟大中华区主任。

    去年4月24日,国际雾计算产学研联盟大中华区在上海宣布成立。同日,上海科技大学与中国科学院上海微系统与信息技术研究所宣布联合创办“上海雾计算实验室”,这也是世界首个专门从事雾计算技术研究的实验室。它的成立标志着我国的雾计算技术研究与国际同行站在了同一起跑线。

    当前,上海科技大学正在建设国内首个雾计算实验网络。它可以支持智能驾驶、机器人、智慧楼宇等物联网垂直行业应用的通信和计算需求等。

    在上海雾计算实验室,记者看到了科研人员自主研发的雾计算节点。这个与普通计算机主机机箱差不多大小的机器,可以从容指挥好几个机器人绕过障碍物,并将东西搬运到相应的位置。该实验室周明拓研究员介绍,利用雾计算节点,机器人的工作效率有了不少提升,反应速度可加快数十倍,而能耗比原来降低了一半以上。

    他说,目前实验室已经研发出多种雾计算节点设备,今年会在校园里布设一个雾计算实验网络。雾计算的一大特点,就是可以调用附近的各种计算资源,投入数据处理,“比如,你用手机打联网游戏,如果接入雾计算网络,手机就能调用周边同样联网的各种设备的计算能力,来处理图形、加速程序,玩家可获得更绚丽的图片观感,也更少碰到卡壳的烦恼。”

    而据杨旸透露,实验室在进行技术研发的同时,还在积极推进国内外标准化制定和商业模式探索。“虽然思科公司已经率先推出了基于雾计算技术的相关产品,但雾计算相关技术的研发和产业化还处于初始阶段,在更广阔的物联网应用领域,中国学者和企业将大有可为。”

    雾计算的应用案例:

    解决交通拥堵

    交通拥堵是一个日益严重的问题,它有可能使主要城市瘫痪,阻碍增长和繁荣。一些城市正在采取通勤者们可能认为极端或者昂贵的措施,比如提高公路收费或者限制车牌发出的数量。

    雾计算的开放式架构给市政管理者提供了治理交通拥堵的新武器。雾计算可以灵活利用和交通相关的大数据,使得城市能够通过连接和分析以前未连接的基础设施设备、路边传感器和车载设备,来采取措施减少拥堵,以便基于实时数据重新规划交通。

    大规模包裹无人机送货

    使用无人机 (也称“飞行机器人”和“无人飞行器”) 这一概念备受关注。无人机在一定程度上可以降低成本、减少拥堵和对环境的影响。然而无人机的部署也面临挑战:网络的带宽和可用性、无人机中枢管理、监管考虑等。这一案例充分展示了雾计算环境中无人机投递包裹的优点、要求和限制。

    实时地下成像

    实时地下成像和检测可用于石油、天然气的勘探,监控建筑物地下结构的变化,及时掌握由此可能产生的风险对环境造成的影响。利用雾节点的网状网络,是进行实时地下成像的一个全新的方法。

    视频监控

    监控仪和安全摄像机在世界各地正在以创纪录的数量被部署,用来确保材料、人员和场所的安全。这些监控设备正在生产大量数据,每个摄像机每天都会生产超过1TB的数据。

    监控设备系统必须实时分析这些数据来确保公众安全。由于延时挑战、网络可用性和向云传输数据的成本,传统的基于云的模型已经不适用了,而雾计算在监控领域大有用武之地。

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    国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)成员大会在香港召开

    2018年1月31日-2月1日,国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)2018年度首次成员大会在香港召开。国际开放雾计算产学研联盟大中华区主席、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授代表大中华区回顾总结了2017年全年的工作。

    2018年1月31日-2月1日,国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)2018年度首次成员大会在香港召开。国际开放雾计算产学研联盟大中华区主席、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授代表大中华区回顾总结了2017年全年的工作。

    2017年,在国际开放雾计算产学研联盟大中华区主席、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授的积极领导和大力推动下,联盟大中华区循序渐进地推动雾计算领域的产学研协同发展,2017年分别在中国大陆、香港、台湾、新加坡等地举办了超过三十场雾计算相关的科研和推广活动,工作成果显著,大中华区成立后新增南洋理工大学、趣链科技、中国电子标准化研究院、中国信通院等4个成员单位,增长比例超过联盟总体增长比例。报告同时也展望了2018年的大中华区的工作计划。会议中联盟测试床工作组主席周明拓博士汇报了测试床工作组的最新工作进展。

    本次成员大会中,来自联盟包括学术界和产业界各成员单位的专家学者们分享介绍了联盟的发展现状,以及他们在雾计算架构、管理机制、通信协议、安全机制和测试床方面的最新研究成果以及目前尚未解决的问题,明确了下一步的研究方向。

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    中国雾计算大会在香港圆满举行

    2018年2月2日,中国雾计算大会在香港圆满举行。本次雾计算大会由国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)大中华区和上海雾计算实验室共同承办,并得到了中国通信学会的大力支持。会议邀请了国内外工业界和学术界相关领域的专家学者齐聚香港,分享各自最新的研究成果。本次会议共吸引了来自上海、江苏、香港、澳门、台湾、加拿大、美国等国内外六十余名专家学者和研究生参会。

    2018年2月2日,中国雾计算大会在香港圆满举行。本次雾计算大会由国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)大中华区和上海雾计算实验室共同承办,并得到了中国通信学会的大力支持。会议邀请了国内外工业界和学术界相关领域的专家学者齐聚香港,分享各自最新的研究成果。本次会议共吸引了来自上海、江苏、香港、澳门、台湾、加拿大、美国等国内外六十余名专家学者和研究生参会。

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    2月2日上午,大会在国际开放雾计算产学研联盟主席Helder Antunes先生的演讲中开场。

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    中国通信学会的常务副秘书长宋彤发来视频致辞,祝贺2018年中国雾计算首次大会在香港举办,中国通信学会作为IEEE Communication Society的长期合作伙伴,将一如既往地全力支持雾计算和联盟在国内发展。

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    国际开放雾计算产学研联盟大中华区主席、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授对“支持5G物联网应用研发的雾计算”做了报告。

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    Intel美国的首席工程师Katalin K. Bartfai-Walcott女士介绍了“雾计算技术:架构概述”。

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    ADLINK的首席技术官(CTO)Angelo Corsaro先生做了“智慧城市新时代”的分享。

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    中国信息通信研究院的刘阳博士分析了“中国的工业物联网和边缘计算”现状。

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    来自香港中文大学网络编码中心的Alfred Ho教授给大家演示了分批稀疏编码技术。

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    最后,以上专家学者和听众们一起针对“雾计算的标准和趋势”进行了热烈的圆桌讨论。

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    2月2日下午,来自台湾交通大学的黄经尧教授介绍了台湾的雾计算测试床的最新研究。

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    Intel中国的高级经理易明博士做主题为“雾计算:启用自治和人工智能”的报告。

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    香港中文大学的黄建伟教授分享了“众包移动资源的一般框架”的研究成果。

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    台湾交通大学的邵家健教授对“物联网+雾计算安全、挑战和机遇”做出分析报告。

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    最后,Cisco中国的全球杰出工程师刘军博士针对“物联网中的雾计算应用”做了报告。

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    专家们的精彩报告让本次大会现场始终气氛热烈,与会人员认真聆听了一天的报告,都感觉参加本次大会收获很大,对雾计算相关领域的研究和发展有了更深刻的了解和认识,非常有益于未来的科研工作和产业规划。

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    China Fog Computing Forum

    Hong Kong

    Friday, 2 Feb 2018

    Fog computing is rapidly emerging as the necessary architecture in IoT, 5G and other advanced digital scenarios, due to latency, cloud networking and bandwidth challenges in traditional architectural approaches. Please join us for the first China Fog Computing Conference in 2018 on fog computing in Hong Kong, hosted by the OpenFog Consortium Great China Region. This free event will help you understand why fog computing is considered to be one of the top technologies. You will learn:

    - Why fog computing is the necessary architecture for IoT, 5G and AI

    - How customers are deploying fog computing via real-world use cases

    - Technical advantages and challenges of fog computing

    - The OpenFog Reference Architecture

    - Security challenges in fog computing

    TIME:

    9:00am-17:00pm, Friday, 2 Feb 2018

    LOCATION:

    Sung Room, 4th Floor, SHERATON HONG KONG HOTEL & TOWERS, 20 Nathan Road, Kowloon, Hong Kong

    REGISTRATION:

    Please send email to lizq@shanghaitech.edu.cn and mingtuo.zhou@wico.sh to register for the conference

    Registration Deadline: January 22, 2018

    ROOM RESERVATIONS:

    Single/Double Room Rate: 1600 HKD/1800 HKD night + tax + fees

    Deadline to book rooms at this rate is January 18, 2018.

    Click here to make your room reservation.

    SPEAKERS:

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    Helder Antunes, Senior Director, Corporate Strategic Innovation Group at Cisco; Chair, OpenFog Consortium

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    Yang Yang, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology (SIMIT) | ShanghaiTech University

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    Angelo Corsaro, Chief Technology Officer (CTO) at ADLINK Technology Inc

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    Katalin K. Bartfai-Walcott, Principal Engineer, Fog Computing Architecture, Intel Corporation; OpenFog Consortium, Manageability and Orchestration Work Group Chair

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    Yang Liu, the II-IDS Research Project Lead of the technology and standards research institute, CAICT

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    Norikatsu Takaura, Senior Researcher, Center for Technology Innovation – Electronics, Hitachi

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    Hank Ching-Yao Huang, Professor, National Chiao-Tung University

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    Ming Yi, Senior Policy Manager, Intel

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    Jianwei Huang, IEEE Fellow, Professor, The Chinese University of Hong Kong

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    John K. Zao, Professor, National Chiao Tung University, Chair, IEEE Communication Society Standard Working Group on Fog Computing and Networking Architecture Framework

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    Jun Liu, Global Distinguished Engineer, Cisco

     

    Agenda

    8:00-9:00

    Registration

    9:00-9:05

    Opening Comments

    Helder Antunes, Senior Director, Corporate Strategic Innovation Group at Cisco; Chair, OpenFog Consortium

    9:05-9:35

    Talk 1: Fog Computing for 5G/IoT Development

    Yang Yang, IEEE Fellow, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology (SIMIT) & ShanghaiTech University

    9:35-10:05

    Talk 2: The New Age of Smart Cities

    Angelo Corsaro, CTO, ADLINK

    10:05-10:35

    Talk 3: The Technology of Fog Computing: Architectural Overview

    Katalin K. Bartfai-Walcott, Principal Engineer, Intel USA

    10:35-11:00

    Tea Break & Demo

    11:00-11:30

    Talk 4: Industrial Internet of Things and Edge Computing in China

    Yang Liu, the II-IDS Research Project Lead of the technology and standards research institute, CAICT

    11:30-12:00

    Talk 5: The Era of Fog Computing and Testbed for Interoperability

    Norikatsu Takaura, Senior Researcher, Center for Technology Innovation – Electronics, Hitachi

    12:00-12:45

    Panel Topic: Standardization and Technical Trends

    Moderator(s):John K. Zao

    Panelist(s): Yang Yang, Angelo Corsaro, Katalin K. Bartfai-Walcott, Yang Liu, Ming Yi

    12:45-14:00

    Lunch

    14:00-14:30

    Talk 6: Fog Testbed at GCR Taiwan

    Hank Ching-Yao Huang, Professor, National Chiao Tung University

    14:30-15:00

    Talk 7: Fog Computing: Enabling Autonomy and AI

    Ming Yi, Senior Policy Manager, Intel

    15:00-15:30

    Talk 8: A General Framework for Crowdsourcing Mobile Resources

    Jianwei Huang, IEEE Fellow, Professor & Director of the Network Communications and Economics Lab, The Chinese University of Hong Kong

    15:30-16:00

    Tea Break & Demo

    16:00-16:30

    Talk 9: IoT + Fog Security, Challenges and Opportunities

    John K. Zao, National Chiao Tung University, Chair, IEEE Communication Society Standard Working Group on Fog Computing and Networking Architecture Framework

    16:30-17:00

    Talk 10: Fog Application in IoT

    Jun Liu, Global Distinguished Engineer, Cisco

    18:00-20:30

    Dinner

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    Fog and Fogonomics

    Challenges and Practices of Fog Computing, Networking, Strategy, and Economics

    Call for Contributors

    With the development of Internet of Things technology, connected devices will generate huge amounts of data every single day. It becomes a big challenge to analyze and create actionable information from the data. Fog computing, as a promising solution to extend the capability of Clouds, has attracted considerable attention. Fogs are lightweight distributed technology platforms. To improve efficiency and reduce the amount of data transported to the cloud for processing, analysis and storage, it extends cloud computing and services to the edge of the network, bringing the advantages and power of the cloud closer to where data is created and acted upon. Fog computing aims to create a smart environment with networked devices, which distributes computing, storage, control, and networking functions in the most logical, efficient place between the data source and the cloud. To successfully build upon, integrate with, or create a fog environment requires an understanding of its common inner mechanics, architectural layers, and models, as well as an understanding of the business and economic factors that result from the adoption and real-world use of fog-based services.

    This book aims to establish concrete, technology-centric coverage with a focus on the system model, architectures, and well-defined building blocks for fog computing platforms and solutions. Subsequent to the technology-centric coverage, the book proceeds to establish business models and metrics that allow for the economic assessment of fog-based ICT resources, especially for mobile resources. In some cases, the fog enables new business models, strategies, and competitive differentiation, as with ecosystems of connected, smart, digital products and services. In other cases, costs can be minimized through statistical workload aggregation effects or backhaul data transport reduction, customer experience and safety can be enhanced through reduced response time, and revenue and competitive advantage can be enhanced through new fog-enabled business models.

    We are soliciting chapter contributions with technical and economic insights for the scopes of this book. Topics of interest include, but are not limited to:

    1. Fog Computing Reference Architecture

    2. Fog Standardization Activities

    3. Manageability of Fog Networks

    4. Interoperability between Cloud, Fog, Edge and Things

    5. Software Infrastructure for Fog Services

    6. Fog-Enabled Applications

    7. Fog-Enabled Competitive Strategies

    8. Economic Modeling and Analysis of Fog Computing and Networking

    9. Fogonomics and Potential Advantages

    10. Mobile Data Trading and Task Offloading

    11. Fog Business Models and Challenges

    12. Distributed SLA Negotiation

    13. Fog Security and Privacy

    14. Fog As A Service Technology

    15. Fog Services and Case Studies

    Important Dates

    Chapter Abstract Submission (<2 pages, including a chapter structure): 15 Jan. 2018

    Invitation for Chapter Contributors: 1 Feb. 2018

    Full Chapter Submission (magazine-style): 15 Mar. 2018

    Review Result to Chapter Contributors: 1 May 2018

    Final Version Submission: 1 Jun. 2018

    Final Acceptance Notification: 1 Jul. 2018

    Camera-Ready Submission: 1 Aug. 2018

    Editors

    Yang Yang, SIMIT, Chinese Academy of Sciences, yang.yang@wico.sh

    Jianwei Huang, The Chinese University of Hong Kong, jwhuang@ie.cuhk.edu.hk

    Tao Zhang, Cisco, tazhang2@cisco.com

    Joe Weinman, joeweinman@gmail.com

    Publisher: Wiley

    Publication Date: First Quarter, 2019

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    IEEE Globecom 2017雾计算Tutorial圆满完成

    IEEE Globecom 2017于12月4-8日在新加坡举办,在8日上午举行的学术讲座(Tutorial) - “Fog as a Service Technology (FA2ST): a New Approach for the Development of 5G Applications”中,上海雾计算实验室联合主任杨旸教授、罗喜良教授对雾计算在5G开发中的应用做了精彩演讲。

    IEEE Globecom 2017于12月4-8日在新加坡举办,吸引了来自世界各地的2000多位科学家、研究人员和行业从业者,是世界通信界最重要的一次学术盛事。

    在8日上午举行的学术讲座(Tutorial) - “Fog as a Service Technology (FA2ST): a New Approach for the Development of 5G Applications”中,上海雾计算实验室联合主任杨旸教授、罗喜良教授对雾计算的本质和其在5G中的应用做了精彩演讲,雾计算实验室顾问、思科公司(美国)首席科学家张涛博士,同时台湾大学Ai-Chun Pang教授分别就雾计算研发背景和雾计算无线接入网做了精彩演讲。

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    上海雾计算实验室参展IEEE Globecom 2017

    IEEE Globecom 2017大会于12月4-8日在新加坡举办,上海雾计算实验室机“Fog-enabled Robot SLAM”项目成功参展。

    IEEE Globecom是通信领域全球最高规格、最大规模、最具影响力的顶级学术会议,覆盖包括语音、数据、图像和多媒体通信等热点问题的技术和其他活动。

    IEEE Globecom 2017于12月4-8日在新加坡举办,吸引了来自世界各地的2000多位科学家、研究人员和行业从业者。上海雾计算实验室"Fog-enabled Robot SLAM"项目在本次大会上成功展示,并获得参会人员的热烈关注和积极反馈。大家对雾计算、机器人SLAM等提出了很多有意义的问题,这次活动不但成功展示了雾计算实验室的研究成果,宣传了雾计算实验室,也借此机会成功地宣传了雾计算技术和国际开放雾计算产学研联盟,对实验室以后的工作做了很好的铺垫作用。

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    第四届《通信与计算机科学技术融合》国际学术研讨会在京召开

    11月23-24日,由中国科学院计算技术研究所主办的“第四届《通信与计算机科学技术融合》国际学术研讨会”在京召开。上海雾计算实验室联合主任杨旸博士受邀参会并做报告。陈俊亮、戴浩、李国杰、李幼平、邬贺铨等多位院士,澳大利亚悉尼科技大学毛国强教授,澳大利亚悉尼大学李永会教授,新加坡信息与通信研究所通信与网络实验室主任孙素梅等30余位国内外通信网络与计算科学领域知名专家学者参加了本次研讨会。

    11月23-24日,由中国科学院计算技术研究所主办的“第四届《通信与计算机科学技术融合》国际学术研讨会”在京召开。上海雾计算实验室联合主任杨旸博士受邀参会并做报告。陈俊亮、戴浩、李国杰、李幼平、邬贺铨等多位院士,澳大利亚悉尼科技大学毛国强教授,澳大利亚悉尼大学李永会教授,新加坡信息与通信研究所通信与网络实验室主任孙素梅等30余位国内外通信网络与计算科学领域知名专家学者参加了本次研讨会。

    此次研讨会以通信网络与人工智能计算的融合为主题,与会专家分别就“从5G看计算与通信技术融合”、“机器学习应用于未来无线通信”、“融合AI的空天地一体化多级计算存储通信系统”等内容进行了报告,并展开了热烈的讨论和思想碰撞。

    专家认为通信网络与计算科学的融合旨在利用日益强大的计算能力以提升网络的智能性和灵活性,将计算能力和通信能力有效协同,从全局角度提升网络整体服务能力的突破口,突破移动通信网络发展瓶颈。

    中国科学院计算技术研究所创办的《通信与计算机科学技术融合》国际学术研讨会已连续举办了四届(2014-2017),已经成为领域品牌会议,持续吸引国内外高水平专家参加,有效促进了通信与计算机科学技术的交叉融合,推进了该领域科技合作的发展。

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    中国科学院百人学者论坛 —上海雾计算学术研讨会

    上海雾计算学术研讨会暨中国科学院百人学者论坛于2017年11月18-19日在中国科学院上海微系统与信息技术研究所成功举办。研讨会由中国科学院百人学者论坛主办, 中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中科院无线传感网与通信重点实验室、上海雾计算实验室、上海无线通信研究中心、国际开放雾计算(OpenFog)产学研联盟大中华区共同承办。

    上海雾计算学术研讨会暨中国科学院百人学者论坛于2017年11月18-19日在中国科学院上海微系统与信息技术研究所成功举办。研讨会由中国科学院百人学者论坛主办, 中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中科院无线传感网与通信重点实验室、上海雾计算实验室、上海无线通信研究中心、国际开放雾计算(OpenFog)产学研联盟大中华区共同承办。

    雾计算(Fog Computing)是一种将数据、计算处理、应用程序、网络传输服务等分散在网络边缘设备上而非全部集中在云上的一种计算模式,是云计算(Cloud Computing)的延伸概念。本次研讨会以 “雾计算的应用场景、理论问题和技术挑战” 为主题。旨在推广雾计算在教育、科研及产业领域的深度合作与协同创新,促进产学研领域更广泛、深入的研发合作与交流。

    11月18日大会中,中科院微系统与信息技术研究所袁晓兵副所长致欢迎辞。之后,华中科技大学葛晓虎教授做“5G移动通信与计算能耗研究”报告;中科院微系统所沈斐副研究员做“雾计算网络的能效分析和架构优化设计”报告;中科院微系统所王昆仑博士做“高能效无线通信与边缘存储”报告。专家学者还饶有兴致地对实验室的雾计算Open 5G和Open Fog验证和实验平台进行了考察和参观。

    11月19日大会中,中科院微系统所狄增峰处长致辞,对参会嘉宾表示欢迎和感谢。中科院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室主任、上海雾计算实验室联合主任杨旸教授做“支持5G物联网应用研发的雾计算”报告;悉尼科技大学毛国强教授做“边缘计算、雾计算、云计算及其在智能交通系统中的应用”报告;中山大学陈旭教授做“Computation Offloading for Fog Computing”报告。研讨会还邀请了思科(中国)全球杰出工程师刘军、中科院苏州生物医学工程技术研究所贾宏博研究员、中科院计算所高通量计算机研究中心尤海航研究员、中科院计算所无线通信技术研究中心周一清研究员、中国科学技术大学龚晨研究员、上海交通大学华存卿教授、华东师范大学刘虹副研究员、中科院微系统与信息技术研究所张武雄副研究员和陈南希博士等分别做了精彩报告,与听众分享了雾计算与其他计算方式的异同、在5G与IoT技术中的垂直应用和发展、雾计算技术架构、面临的挑战和在车联网中的应用等内容。来自西安电子科技大学、华为公司等单位的众多专家学者参加了本次研讨会,现场气氛热烈。

    各位专家的报告客观生动,深入浅出的经验交流让与会人员得到了很好的启发,开拓了大家的视野,使大家对雾计算的应用前景又有了新的认识和思考,为未来的科研工作启迪了方向。

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    中山大学边缘雾计算研讨会

    2017年11月11日,中山大学边缘雾计算研讨会在东校园中卡楼102讲学厅圆满举行。本次研讨会由中山大学数据科学与计算机学院、电子与信息工程学院联合举办,由美国亚利桑那州立大学章君山教授、清华大学牛志升教授和香港中文大学黄建伟教授任指导委员会主席,中山大学肖侬教授和马啸教授任荣誉会议主席,陈旭教授和陈翔副教授任会议组织主席,周知副研究员任会务主席。会议邀请了国内工业界与学术界相关领域的专家学者齐聚中大,分享各自最新的研究成果,共话边缘雾计算的未来与发展。本次研讨会共吸引了广东、北京、上海、天津、浙江、江苏、福建、陕西、湖南、重庆等省市百余名专家学者和研究生参会。

    2017年11月11日,中山大学边缘雾计算研讨会在东校园中卡楼102讲学厅圆满举行。本次研讨会由中山大学数据科学与计算机学院、电子与信息工程学院联合举办,由美国亚利桑那州立大学章君山教授、清华大学牛志升教授和香港中文大学黄建伟教授任指导委员会主席,中山大学肖侬教授和马啸教授任荣誉会议主席,陈旭教授和陈翔副教授任会议组织主席,周知副研究员任会务主席。会议邀请了国内工业界与学术界相关领域的专家学者齐聚中大,分享各自最新的研究成果,共话边缘雾计算的未来与发展。本次研讨会共吸引了广东、北京、上海、天津、浙江、江苏、福建、陕西、湖南、重庆等省市百余名专家学者和研究生参会。阅读更多

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    Fog World Congress 2017

    Fog World Congress(FWC) 2017于10月30日至11月1日在美国圣克拉拉,由OpenFog联盟和IEEE通信学会联合举办,作为雾计算的第一次国际大会首次将产业和研究人员聚集在一起探讨雾计算和网络的最新技术与发展。

    Fog World Congress(FWC) 2017于10月30日至11月1日在美国圣克拉拉,由OpenFog联盟和IEEE通信学会联合举办,作为雾计算的第一次国际大会首次将产业和研究人员聚集在一起探讨雾计算和网络的最新技术与发展。

    上海雾计算实验室联合主任杨旸博士作为本次大会的重要演讲嘉宾之一,主要分享了雾计算、5G、物联网等话题。上海雾计算实验室在本次FWC大会共发表4篇论文,是国际开放雾计算产学研联盟发表论文数最多的成员单位,并在大会展示了“基于雾计算的机器人SLAM”项目的短期成果。

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    中山大学边缘雾计算研讨会

    中山大学边缘雾计算研讨会定于 2017 年 11 月 11 日在中山大学东校区举行,地点为广州市广州大学城外环东路 132 号中山大学-卡内基梅隆大学联合工程学院 102 讲学厅,本次研讨会由中山大学数据科学与计算机学院及电子与信息工程学院主办。

    边缘/雾计算(Edge and Fog Computing)技术通过将计算存储能力与业务服务能力向网络边缘迁移,使应用、服务和内容可以实现本地化、近距离、分布式部署,从而有力支撑未来5G 与智能物联网应用的高容量、强计算、以及低延时、高可靠等任务业务需求。同时,充分利用边缘/雾计算,通过网络大数据深度学习与挖掘,实现智能化移动网络信息感知与性能优化,促进通信、计算和存储的深度协同融合。由于潜力巨大和应用广泛,边缘/雾计算已成为当前学术界和产业界极其关注的研究热点之一。本研讨会的内容将围绕边缘/雾计算的基础理论与关键技术展开,探讨和交流边缘/雾计算分布式资源协同调度、边缘-云端融合计算、通信、计算和存储资源协同、以及边缘/雾计算编程架构等多个方向的最新研究进展与成果。 Read More

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    Call for Papers: Fog Networks - JCN

    Publication Date: June 2018

    Fog computing as an extension of cloud computing is able to deploy data storage, computing and communication, control and management along the cloud to things continuum. From a systematic perspective, fog networks provide a distributed computing system with a hierarchical topology. Fog networks aim at meeting stringent latency requirements, reducing power consumption of end devices, providing real-time data processing and control with localized computing resources, and decreasing the burden of backhaul traffic to centralized data centers. However, in the era of fog computing and networks, we need to rethink about end-to-end network architecture, fog-enabled service management mechanisms, computing offloading and task allocation among fog-cloud or fog-fog nodes, context-aware computing and communication tradeoff analysis, fogonomics and operational models, and scalability and security issues. Read More

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    Sherman Shen和Winston Seah参观上海雾计算实验室

    10月25日上午,IEEE Fellow、加拿大工程院院士、滑铁卢大学(University of Waterloo)教授Sherman Shen 和惠灵顿维多利亚大学(Victoria University of Wellington)教授Winston Seah,在SHIFT联合主任杨旸教授的陪同下参观了上海雾计算实验室。

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    全球网络技术大会(GNTC)

    全球网络技术大会(GNTC)将于2017年11月28日至30日在北京举行。

    以“新技术•新架构•新网络”为主题的“GNTC全球网络技术大会” 将于2017年11月28日-11月30日在北京长城饭店会议中心火热开幕。去年,共有超过2000名网络通信领域相关代表和观众参与GNTC网络技术大会,盛况空前。今年,作为主办方的天地互连下一代互联网国家工程中心将邀请更多全球顶尖技术专家,增设多场峰会与热点Workshop,在3天会议里分享最纯粹的技术趋势,展示最新最全的网络技术应用案例,与在座行业精英共话全球网络重构。

    作为中国本土规模最大的网络技术盛会,本届大会设有2场大会演讲、1场圆桌论坛、8场技术峰会(议题包含SDN、NFV、IPv6、5G、NB-IoT、网络安全、云和数据中心、边缘网络和边缘计算、互联网基础设施等)以及数场Workshop(P4、CORD、ONAP、网络测试等),涵盖新一代网络技术的各个热点。全方位呈现产业和技术最新发展情况,为各方代表提供一个沟通交流的平台,促进合作共赢,推动网络重构发展进程。

    国际开放雾计算产学研联盟测试床工作组主席周明拓博士,是本次大会的重要演讲嘉宾。

    想要了解更多的信息或注册大会,请访问 大会网站
     

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    Call for Papers: Fog Services and Enabling Technologies

    http://www.comsoc.org/commag/cfp/fog-services-and-enabling-technologies

    Recently, Fog computing has received considerable attention in various application domains such as time-sensitive transactions in intelligent manufacture, smart transportation, and cellular networks. Fog computing derives benefits from the increasingly smarter and capable devices that reside not only at the network perimeter but also along the cloud-to-things continuum. This means that Fog-enabled services can be deployed anywhere in a network. Such continuous service provisioning and management have great potential to elevate the intelligence within computing networks to realize context-awareness, timely response, and network traffic offloading. As a new way of delivering services, Fog computing has the great potential to reshape the landscape of the ICT industry and provide tremendous novel business opportunities to customers. Read More

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    AT&T副总裁David H. Lu和Chi-Ming Chen博士参观上海雾计算实验室

    10月16日,AT&T副总裁David H. Lu和Chi-Ming Chen博士,在SHIFT联合主任杨旸教授的陪同下参观了上海雾计算实验室。

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    雾计算与通信:技术与经济学术研讨会

    2017年9月30日,“雾计算与通信:技术与经济学术研讨会”在香港中文大学蒙民伟工程学楼举行。

    2017年9月30日,“雾计算与通信:技术与经济学术研讨会”在香港中文大学蒙民伟工程学楼举行。此次学术研讨会由香港中文大学杨伟豪教授、刘绍强教授和黄建伟教授组织,并邀请了内地、香港、新加坡各高校相关领域的教授、学者,共同分享最新的研究成果,探讨“雾计算”(Fog Computing)的未来与发展。阅读更多

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    热烈祝贺SHIFT联合主任杨旸教授当选OpenFog联盟大中华区委员会主席、周明拓博士当选OpenFog测试床工作组主席

    经国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)成员投票选举,2017年9月12日,在美国西雅图举行的该联盟全球成员大会上,上海雾计算实验室联合主任杨旸教授当选为该联盟大中华区委员会主席(OpenFog GCR Chair),实验室成员周明拓博士当选为该联盟测试床工作组主席(OpenFog Testbed Working Group Chair)。

    经国际开放雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)成员投票选举,2017年9月12日,在美国西雅图举行的该联盟全球成员大会上,上海雾计算实验室联合主任杨旸教授当选为该联盟大中华区委员会主席(OpenFog GCR Chair),实验室成员周明拓博士当选为该联盟测试床工作组主席(OpenFog Testbed Working Group Chair)。

    国际开放雾计算产学研联盟于2015年11月由科技行业领导者思科、因特尔、微软、ARM、戴尔和普林斯顿大学在美国发起成立,旨在加快雾计算技术的研究、产业化和广泛部署,目前在全世界已有超过60多个成员机构。该联盟大中华区于2017年4月在上海科技大学成立,包括中国大陆、香港、台湾和新加坡等地区,目前已有上海科技大学、中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中兴公司、中国电子技术标准化研究院、富士康、台湾新竹交通大学、台湾工研院、南洋理工大学、香港中文大学等十多个联盟成员。在任职期间,杨旸教授与大中华区其他联盟成员、上海雾计算实验室联合主任罗喜良教授,及上海科技大学和中科院上海微系统与信息技术研究所其他同事一起通力合作,领导和推动了该联盟在大中华区的相关研究、教育和产业化工作,扩大了联盟在大中华区的行业影响力。 

    联盟测试床工作组是联盟技术认证委员会(Certification Committee)的工作机构之一,主要负责联盟成员的开放雾计算测试床框架的创建、运行和演进。测试床工作组与联盟其他成员组织紧密合作,将开放雾计算联盟的参考架构及实现应用于测试平台,并定义开放雾计算技术解决方案的测试标准以及评估测试方法。

    更多信息请访问:
    https://www.openfogconsortium.org/(联盟总部网站)
    https://www.openfogconsortium.cn/(联盟大中华区网站)
    http://shift.shanghaitech.edu.cn/(上海雾计算实验室网站)
     

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    Prof. Xiliang Luo’s Research Group Won “Excellent Paper Award” from IEEE ICUFN 2017

    During the Ninth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), which was held in Milan, Italy, from July 4th to July 7th, the paper “DL CSI Acquisition and Feedback in FDD Massive MIMO via Path Aligning” from Prof. Xiliang Luo’s research group was selected by the technical program committee (TPC) to receive the “Excellent Paper Award”.

    During the Ninth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), which was held in Milan, Italy, from July 4th to July 7th, the paper “DL CSI Acquisition and Feedback in FDD Massive MIMO via Path Aligning” from Prof. Xiliang Luo’s research group was selected by the technical program committee (TPC) to receive the “Excellent Paper Award”. 

    ICUFN is co-organized by Korea Institute of Communications and Information Sciences (KICS), IEEE Communication Society, and the Institute of Electronics, Information, and Communication Engineers (IEICE). The topics in 2017 ICUFN include next-generation information and networking solutions, big data and cloud, autonomous systems, and ubiquitous IoT. 

    The TPC only selected 2 papers as “Excellent Paper Awards” from more than 200 accepted papers. The paper from Prof. Xiliang Luo’s research group proposed to align the downlink channel paths to facilitate the channel state information (CSI) acquisition and feedback in FDD massive MIMO systems. In a sense, this work paved the way for a scalable CSI feedback framework and can be utilized as a design philosophy for FDD massive MIMO in next-generation cellular networks.

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    上海雾计算实验室发布第一代雾节点原型

    2017年7月2日,由国际雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)和上海科技大学联合举办的”国际雾计算产学研联盟大中华区论坛”在上海科技大学信息学院科技报告厅隆重举行。

    201772日,由国际雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium)和上海科技大学联合举办的国际雾计算产学研联盟大中华区论坛在上海科技大学信息学院科技报告厅隆重举行。

    会议由联盟大中华区委员会主任杨旸教授主持,上海科技大学副校长兼教务长印杰教授和中国科学院上海微系统与信息技术研究所副所长谢晓明博士致欢迎词。

    中国科学院上海微系统与信息技术研究所副所长谢晓明博士,上海科技大学副校长兼教务长印杰教授,美国普林斯顿大学Robert S. Fish教授,国际雾计算产学研联盟联合创始人张涛博士,上海科技大学信息学院副院长周宇教授,联盟大中华区主任杨旸教授,共同为上海科技大学雾计算节点揭幕。 

    国际雾计算产学研联盟联合创始人张涛博士,美国普林斯顿大学Robert S. Fish教授,挪威奥斯陆大学张彦教授,香港中文大学黄建伟教授,中山大学陈旭教授,美国内华达大学杨磊教授,联盟大中华区主任杨旸教授各自就雾计算的发起、标准化工作、在5GIoT中的应用、雾计算经济学等方向做了精彩的发言。研讨会上,参会人员积极交流互动,各位专家针对雾计算当前研究的进展、雾计算技术挑战及雾计算未来应用前景等方面和大家进行了广泛和深入的探讨。各位专家的报告生动有趣、深入浅出,让大家对雾计算这个当今国际研究热点的认识越来越清晰,也对今后雾计算的研究方向和所面临的机遇和挑战有了新的认识和思考,对推动大中华区雾计算的研究和发展具有重要意义。

     

    国际雾计算产学研联盟 – OpenFog Consortiumhttp://www.openfogconsortium.org

    国际雾计算产学研联盟大中华区 – OpenFog GCR: http://www.openfogconsortium.cn

     

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    OpenFog GCR Workshop

    One workshop focusing on recent advances in fog computing is going to be held on July 2nd in SIST Auditorium at ShanghaiTech University. As one prototype of fog node from SHIFT, “ShanghaiTech Node” will also be unveiled.

     

    OpenFog Greater China Region Workshop Agenda

     

    Time        9:00-12:00, Sunday 2 July 2017

    Venue      Auditorium, SIST Building, ShanghaiTech University

    Address    393 Middle Huaxia Road, Pudong, Shanghai, 201210

     

    Sunday 2 July 2017

    9:00-9:05

    Welcome Speech

    Jie Yin, Xiaoming Xie

    9:05-9:30

    The Road Ahead for Fog Computing

    Tao Zhang

    9:30-9:55

    Fog Standardization in the IEEE

    Robert S. Fish

    9:55-10:15

    Announcement of ShanghaiTech Node

    Jie Yin, Xiaoming Xie, Tao Zhang, Robert S. Fish, Yu Zhou, Yang Yang, Xiliang Luo

    10:15-10:40

    Photo and Tea Break

    10:40-11:05

    Mobile Edge Computing for Internet of Things

    Yan Zhang

    11:05-11:30

    Economics of Wi-Fi Networks

    Jianwei Huang

    11:30-11:55

    Data Analytics for Wind Energy Integration: Spatio-Temporal Wind Power Analysis and Stochastic Optimization

    Lei Yang

    11:55-12:20

    Socially-Aware Mobile Edge Computing

    Xu Chen

    12:30

    Lunch

     

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    国际雾计算产学研联盟----中国(北京)雾计算论坛

    国际雾计算产学研联盟----中国(北京)雾计算论坛将于6月27日上午在清华大学罗姆楼召开。

    主办单位:国际雾计算产学研联盟(OpenFog Consortium GCR)

                        中国通信学会学术工作委员会

    承办单位:清华大学

    时间地点:2017年6月27日上午,清华大学罗姆楼5-206

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    SHIFT实验室第一次技术研讨会在信息学院召开

    5月31日下午,SHIFT实验室第一次技术研讨会在信息学院1C-501会议室召开。

    5月31日下午,SHIFT实验室第一次技术研讨会在信息学院1C-501会议室召开。微系统所杨旸、信息科学与技术学院罗喜良、中山大学陈旭等10余名教授参加了本次会议。杨旸老师主持本次会议。

    会上,陈旭老师做了名为“Hybrid Mobile Task Offloadings in Fog Computing”的技术报告,与会的各位老师也纷纷发言积极讨论,提出了许多宝贵意见与建议,希望今后会有进一步合作机会。

    最后,实验室各成员明确了后续工作和下一步的工作计划。

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    Call for paper (Deadline June 15, 2017)

    https://www.fogworldcongress.com/cfp

    The first Fog World Congress will be held in Santa Clara, California, USA, from 30 Oct to 1 Nov 2017. You are very encouraged to submit your latest research results to this important conference and meet with colleagues with similar R&D interests in fog computing. Please note the deadline for paper submission is now 15 June. Thanks a lot.. Read More

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    Is China Outsmarting America in A.I.?

    HONG KONG — Sören Schwertfeger finished his postdoctorate research on autonomous robots in Germany, and seemed set to go to Europe or the United States, where artificial intelligence was pioneered and established.

    HONG KONG — Sören Schwertfeger finished his postdoctorate research on autonomous robots in Germany, and seemed set to go to Europe or the United States, where artificial intelligence was pioneered and established.Instead, he went to China.“You couldn’t have started a lab like mine elsewhere,” Mr. Schwertfeger said.The balance of power in technology is shifting. China, which for years watched enviously as the West invented the software and the chips powering today’s digital age, has become a major player in artificial intelligence, what some think may be the most important technology of the future. Experts widely believe China is only a step behind the United States. Read More

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    我国雾计算技术研究和产业布局时不我待

    国际雾计算产学研联盟大中华区委员会主任杨旸

    “有别于云计算,雾计算采取分散的架构、比较接近终端用户,可利用靠近服务需求的计算资源进行数据处理,从而改善由于庞大的数据量传送至云计算中心带来的带宽不足或时延过长的情况。” 在近日举行的“2017中国(上海)国际物联网大会”上,国际雾计算产学研联盟大中华区委员会主任、上海雾计算实验室主任杨旸教授提出这样的观点。Read More

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    Delegation of OpenFog Consortium Visited Four Leading Companies in China

    April 27, 2017 – A delegation of OpenFog Consortium visited  China Unicom, China Academy of Information and Communications Technology  (CAICT),iSoftStone, and National Institute of Clean and Low Carbon Energy of Shenhua Group (NICE).

    BEIJING, April 27, 2017 – A delegation of OpenFog Consortium, including Helder Antunes (Chairman), Tao Zhang (Co-Founder), Yang Yang (Director of Greater China Region), and Ming-Tuo Zhou (SIMIT, Chinese Academy of Sciences), visited  China Unicom, China Academy of Information and Communications Technology  (CAICT), iSoftStone, and National Institute of Clean and Low Carbon Energy of Shenhua Group (NICE) today. China Unicom and Shenhua Group are among the Fortune Global 500 companies. China Unicom is one of the world leading telecom operators in terms of its customer base and market capitalization. With the merging of Information Technology (IT) and Operation Technology (OT), the telecom infrastructures of China Unicom could be enabled by fog computing technologies to meet a variety of user requirements in vertical industries. Shenhua Group is demanding fog-based technical solutions for high energy efficiency and safety guarantees in its coal mining business.  CAICT is a leading telecom standardization organization in China and is very interested in further collaborations with OpenFog Consortium. iSoftStone is a leading Chinese company providing IoT-based solutions for smart city applications and believes fog computing could be the key enabler of various intelligent software and smart applications for the effective management of giant cities.
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    2017中国(上海)国际物联网大会成功举办

    4月25日至26日,为期两天的“2017中国(上海)国际物联网大会”在上海嘉定举办。

    本次大会是在中国科学院、工业与信息化部和中国科学技术协会的大力支持下,由中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中国电子学会联合主办,中国电子学会物联网专家委员会、上海嘉定工业开发区管委会和上海物联网有限公司承办。大会吸引了超过1500名行业精英和业界领袖。Read More

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    Successful Workshop Held by OpenFog Consortium Greater China Region

    On April 24th, The Fog Computing workshop, organized by OpenFog and ShanghaiTech University (ShanghaiTech), was held in the auditorium of the School of Information Science and Technology (SIST), ShanghaiTech University.

    On April 24th, The Fog Computing workshop, organized by OpenFog and ShanghaiTech University (ShanghaiTech), was held in the auditorium of the School of Information Science and Technology (SIST), ShanghaiTech University. Together with the workshop, the OpenFog Consortium Greater China Regional Committee and the Shanghai Institute of Fog Computing Technology (SHIFT) were officially launched.  Officials and researchers from ShanghaiTech, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology (SIMIT), China Institute of Communications, Intel, CISCO, etc. attended this event.

    Dr.Yang Yang, Director of the OpenFog Consortium Greater China Regional Committee, and Dr. Xiliang Luo, associate professor. of ShanghaiTech, served as the chairs of the meeting. Mr. Helder Antunes, the OpenFog Chairman, announced the establishment of the OpenFog Consortium Greater China Regional Committee. Prof. Jie Yin, the vice President & provost of ShanghaiTech, and Academician Xi Wang, Director of Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, inaugurated the Shanghai Institute of Fog Computing Technology.

    Fog Computing is an extension of Cloud Computing. Fog computing extends the cloud computing model, and it can be widely used in a variety of services. Especially the application of Internet of things. With the rapid development of Internet of things, Fog Computing technology will have broad prospects for development

    Leading researchers from Singapore, Taiwan, Hongkong, and other countries/regions gave enlightening talks on fog computing. During the panel session, eight panelists offered their views on the significance, methods, and application fields of fog computing technology.

    The OpenFog Consortium (OpenFog) is a public-private ecosystem formed to accelerate the adoption of fog computing. It was founded by ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft and Princeton University in November 2015 and currently has over 50 member organizations throughout the world.

    On January 16, following the election results of the Board of Directors of the OpenFog Consortium, ShanghaiTech was elected as Director unit of Greater China Region, ShanghaiTech Distinguished Professor-in-Residence Yang Yang was appointed Director of the OpenFog Consortium Greater China Region (GCR) Committee. During the term, ShanghaiTech will lead and promote the research, development, testing, and standardizing efforts in the GCR, including Taiwan, Hong Kong, Singapore, and mainland China. The OpenFog GCR Committee will accelerate the adoption of fog computing to solve the bandwidth, latency and communications challenges associated with the Internet of Things, Artificial Intelligence, Robotics, the Tactile Internet and other advanced concepts in the digitized world.

    The Shanghai Institute of Fog Computing Technology (SHIFT) was jointly established by ShanghaiTech University and Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology. The institute will serve the construction of Zhangjiang Comprehensive National Science Center, and actively participate in major strategic projects and major infrastructure projects including advanced sensors and networking, Smart grid, Smart cars and new energy vehicles, Big data and cloud computing. Finally built a major strategic project scientific research and experimental base with world leading level.

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    ShanghaiTech Leads OpenFog Consortium Greater China

    On January 16, following the election results of the Board of Directors of the OpenFog Consortium, ShanghaiTech Distinguished Professor-in-Residence Yang Yang was appointed Director of the OpenFog Consortium Greater China Region (GCR) Committee.

    On January 16, following the election results of the Board of Directors of the OpenFog Consortium, ShanghaiTech Distinguished Professor-in-Residence Yang Yang was appointed Director of the OpenFog Consortium Greater China Region (GCR) Committee. During his term, Professor Yang, representing ShanghaiTech will lead and promote the research, development, testing, and standardizing efforts in the GCR, including Taiwan, Hong Kong, Singapore, and mainland China. The OpenFog GCR Committee will accelerate the adoption of fog computing to solve the bandwidth, latency and communications challenges associated with the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence, Robotics, the Tactile Internet and other advanced concepts in the digitized world.

    The OpenFog Consortium (OpenFog) is a public-private ecosystem formed to accelerate the adoption of fog computing. It was founded by ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft and Princeton University in November 2015 and currently has over 50 member organizations throughout the world.

    Website of the OpenFog Consortium:https://www.openfogconsortium.org/