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在当今数字化时代，网络安全威胁如影随形，DDoS 攻击、CC 攻击等恶意行为严重影响着企业和个人的网络业务。为了有效抵御这些威胁，国内高防 VPS 护盾云应运而生，成为网络安全防护的关键力量。

高防 VPS 护盾云是一种融合了云计算技术与高级网络防护功能的虚拟专用服务器。它通过在服务器端部署先进的流量监测与清洗系统，能够实时识别并拦截各类恶意流量。当面对大规模 DDoS 攻击时，传统服务器往往不堪一击，瞬间瘫痪，但高防 VPS 护盾云却能凭借其强大的防护能力，将恶意流量引流至专门的清洗中心，经过净化后再将正常流量回注到目标服务器，确保业务的持续稳定运行。

国内高防 VPS 护盾云具备诸多显著优势。首先，强大的抗攻击能力是其核心亮点。它能够抵御高达数百 G 甚至 T 级别的 DDoS 攻击，对 SYN Flood、UDP Flood、ACK Flood 等常见攻击手段都有很好的防御效果。其次，具备高弹性和可扩展性。随着业务的发展和攻击规模的变化，用户可以根据实际需求灵活调整防护资源，无需担心因资源不足而导致防护失效。再者，高防 VPS 护盾云还拥有快速的响应速度，一旦检测到攻击行为，能在极短的时间内启动防护机制，将攻击的影响降至最低。

从应用场景来看，国内高防 VPS 护盾云广泛适用于多个领域。游戏行业便是其中之一，游戏服务器常成为攻击目标，玩家在游戏过程中若遭遇服务器因攻击而中断，会极大影响游戏体验，导致玩家流失。高防 VPS 护盾云能够为游戏服务器保驾护航，保障游戏的流畅运行。电商平台在促销活动期间，流量会大幅增长，同时也容易吸引不法分子的攻击。借助高防 VPS 护盾云，电商平台可以确保在高流量和恶意攻击的双重压力下，依然能够正常为用户提供服务，保障交易的顺利进行。金融机构对网络安全的要求极高，任何一点安全漏洞都可能导致客户信息泄露和巨大的经济损失。高防 VPS 护盾云的多层次防护策略，能够有效保护金融机构的服务器安全，维护客户信任。

在选择国内高防 VPS 护盾云服务提供商时，需要综合考量多个因素。比如，服务商的防护能力和经验是首要考虑的，拥有多年防护经验和强大技术团队的服务商，往往能够提供更可靠的防护服务。其次，网络资源和节点分布也很关键，广泛且优质的网络节点能够确保在全球范围内都能快速响应和处理攻击。再者，客户服务质量同样重要，24/7 的技术支持能够在遇到问题时及时为用户提供帮助。

总之，国内高防 VPS 护盾云在网络安全领域发挥着不可替代的作用，为企业和个人的网络业务提供了坚实的保障。随着网络安全威胁的不断演变，高防 VPS 护盾云也将持续升级和优化，以应对日益复杂的网络安全挑战，助力构建更加安全可靠的网络环境。

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超越边缘计算：群集计算概念

1. 概述

边缘计算作为当前主要的信息技术趋势之一，起源于物联网（IoT）、云计算、网络和最近的人工智能（AI）四大IT发展的交汇处。边缘计算的目标是将云计算能力带到网络的“边缘”，以解决物联网场景中存在的延迟问题。随着物联网设备数量的激增，边缘计算不仅需要处理更多的数据，还需要在更接近数据源的位置进行处理，以减少延迟并提高效率。

1.1 边缘计算的重要性

边缘计算通过将计算和存储资源靠近数据源头，避免了不必要的网络传输，并确保数据和计算在正确的时间和地点进行。这不仅提高了系统的响应速度，还减轻了云端的压力。边缘计算的出现，标志着云计算从集中式数据中心向分布式计算环境的转变。

技术 描述 云计算 集中式计算资源，提供强大的计算和存储能力 边缘计算 将计算资源分布到网络边缘，减少延迟 物联网 通过传感器和设备收集和处理数据 人工智能 提供智能分析和决策支持

2. 群集计算的概念

群集计算被构想为一个复杂的物联网

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随着物联网（IoT）和5G技术的快速发展，“边缘计算”已经成为一个热门话题。那么什么是边缘计算？它和云计算有什么不同？它需要什么样的算法来实现？本文将从零开始，通俗易懂地带你了解边缘计算中的核心算法及其实际应用。

1. 什么是边缘计算？

简单来说，边缘计算是一种把计算任务从“云端”移到“边缘”的技术。我们可以把它比喻成一种分布式计算模型。

• 云计算：所有计算任务都在“远程服务器”上进行，就像你把所有的工作交给了图书馆的工作人员，他们会帮你查资料、回答问题，但你需要一定时间才能拿到结果。

• 边缘计算：一些计算任务在“本地”完成，比如你的家用路由器或智能摄像头可以处理部分数据，只在必要时把结果发到云端。这样响应速度快，数据传输量小。就像你可以自己查阅家里的资料，只有遇到查不到的内容才去求助图书馆。

边缘计算常用于需要低延迟、实时响应和数据隐私保护的场景，比如智能制造、自动驾驶、智能城市等。

2. 边缘计算中的主要算法

边缘计算中的算法与云计算不同，考虑到资源受限（如计算能力、存储和电量）和网络带宽问题，这些算法必须更加高效。以下是几类在边缘计算中常用的算法及其应用：

（1）数据处理与预处理算法

边缘设备需要从传感器或摄像头等采集数据，然后对数据进行过滤、压缩和处理，避免不必要的冗余数据传到云端。

• 数据过滤算法：筛选重要数据，比如只上传运动状态的图像，而不是每一帧图像。

我们可以用一个简单的阈值来筛选数据。以下代码示例展示如何在图像中检测亮度高于某个值的像素，并只保留这些信息。

import numpy as np

# 创建一个模拟的图像数据 (5x5的灰度图像)
image_data = np.array([[34, 67, 89, 45, 100],
                       [123, 200, 150, 56, 75],
                       [90, 160, 255, 0, 30],
                       [85, 66, 44, 122, 143],
                       [10, 20, 70, 80, 90]])

# 设置亮度过滤的阈值
threshold = 100

# 数据过滤：只保留亮度高于阈值的像素点
filtered_data = np.where(image_data > threshold, image_data, 0)

print("原始图像数据：\n", image_data)
print("过滤后的数据：\n", filtered_data)

• 数据压缩算法：如JPEG压缩图像，或使用更高效的压缩算法减少带宽。

在实际应用中，压缩算法可以使用JPEG或PNG库来进行压缩。我们这里模拟一种简单的“均值”压缩算法，将相邻像素合并为一个像素。

def simple_compress(image):
    # 将相邻 2x2 像素合并为一个像素点，取平均值
    h, w = image.shape
    compressed_image = image.reshape(h//2, 2, w//2, 2).mean(axis=(1, 3))
    return compressed_image

compressed_image = simple_compress(image_data)
print("压缩后的图像：\n", compressed_image)

• 数据聚合算法：对多个数据进行汇总，如传感器收集温度数据，可以在本地计算平均值、最大值、最小值等，再发送到云端。

以下示例展示了如何将传感器数据聚合为平均值、最大值和最小值。

sensor_data = [22, 24, 19, 21, 23, 24, 25, 22, 21, 20]

# 计算平均值、最大值和最小值
avg_value = sum(sensor_data) / len(sensor_data)
max_value = max(sensor_data)
min_value = min(sensor_data)

print(f"传感器数据：{sensor_data}")
print(f"平均值：{avg_value}, 最大值：{max_value}, 最小值：{min_value}")

例子：智能摄像头可以用数据过滤算法，只在检测到人类出现时才进行数据传输，避免无效数据的浪费。

（2）模型剪枝与量化（Model Pruning & Quantization）

边缘计算中，深度学习模型通常过于庞大，不适合直接运行。这时可以使用模型剪枝和模型量化算法。

• 模型剪枝：移除模型中冗余的神经元或连接，保持准确性的同时减少计算量。
• 模型量化：将模型中浮点数转换为低精度的整数表示（如将32位浮点数量化为8位整数），从而减少存储空间和计算开销。

例子：在智能手机上的人脸识别算法，通过模型剪枝和量化，可以减少内存占用，让模型在手机上流畅运行。

在深度学习模型中，剪枝和量化是用于减少模型复杂度的两种常见策略。以下是一个简单的神经网络模型剪枝的代码示例。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        return x

# 剪枝：将小于某个阈值的权重置为零
def prune_weights(model, threshold=0.1):
    with torch.no_grad():
        for param in model.parameters():
            param[torch.abs(param) < threshold] = 0

model = SimpleNet()
print("剪枝前模型参数：", model.fc1.weight)
prune_weights(model)
print("剪枝后模型参数：", model.fc1.weight)

模型量化（Model Quantization）算法：

PyTorch 提供了现成的量化工具，可以将模型从浮点数转换为整数。以下是一个简单的量化过程。

# 使用 PyTorch 量化模型
model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
print("量化后的模型：", model_int8)

（3）任务分配与调度算法

在边缘计算中，一个重要的问题是如何将任务合理分配给边缘设备或云端。

• 动态任务调度：根据当前网络带宽和设备负载，动态分配任务。例如，在车联网中，如果某辆车的计算任务量过大，可以将部分任务转移到附近车辆或路边的边缘服务器上处理。

• 卸载策略算法：决定某个任务是本地计算还是上传到云端处理。常用的算法包括贪心算法、强化学习算法等。

例子：在智能工厂中，如果某个机器人面临复杂的计算任务（如图像分析），可以将任务卸载到车间的边缘服务器中完成，而简单的控制指令则在本地执行。

贪心算法卸载策略：

假设有三种类型的任务（轻量、中等、重度），我们需要根据边缘设备的当前计算能力来决定卸载策略。

# 模拟边缘设备的计算能力
edge_device_capacity = 50  # 50单位计算能力

# 定义任务列表 [(任务ID, 计算量)]
tasks = [("task1", 10), ("task2", 20), ("task3", 35), ("task4", 15)]

# 使用贪心算法进行任务调度
selected_tasks = []
current_load = 0

for task in sorted(tasks, key=lambda x: x[1]):
    if current_load + task[1] <= edge_device_capacity:
        selected_tasks.append(task[0])
        current_load += task[1]

print("选择的任务：", selected_tasks)

（4）分布式协作算法

边缘设备通常不是单独工作的，而是与其他设备协同。要实现高效的分布式协作，需要用到以下算法：

• 联邦学习（Federated Learning）：允许多个边缘设备共同训练一个模型，而不需要将数据上传到中心服务器，从而保护数据隐私。

• 共识算法：如在区块链网络中的边缘节点之间达成共识，保证数据的一致性。

例子：在医疗场景中，不同医院可以使用联邦学习算法，基于各自的患者数据训练共享模型，而不暴露个人隐私。

在联邦学习中，各个边缘节点可以独立训练模型，并只共享模型参数。以下是一个基于PyTorch的简化联邦学习代码

import torch.optim as optim

# 定义每个设备的模型和训练数据（仅展示简单的线性回归）
device1_data = [(torch.tensor([1.0]), torch.tensor([2.0]))]
device2_data = [(torch.tensor([2.0]), torch.tensor([4.0]))]

# 定义线性模型
class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 初始化两个模型
model1 = LinearModel()
model2 = LinearModel()

# 模拟设备1和设备2分别训练模型
def train_model(model, data):
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    for epoch in range(5):
        for x, y in data:
            optimizer.zero_grad()
            output = model(x)
            loss = criterion(output, y)
            loss.backward()
            optimizer.step()
    return model

model1 = train_model(model1, device1_data)
model2 = train_model(model2, device2_data)

# 联邦学习：平均聚合两个模型的权重
with torch.no_grad():
    for param1, param2 in zip(model1.parameters(), model2.parameters()):
        param1.copy_((param1 + param2) / 2)

print("聚合后的模型参数：", model1.linear.weight)

（5）边缘AI推理算法

边缘AI需要快速、实时地处理数据，如图像分类、目标检测和语音识别。常见的算法有：

• 轻量化神经网络模型：如MobileNet、Tiny-YOLO，这些模型专门为移动设备和嵌入式设备设计。
• 自动混合精度算法（Mixed Precision Training）：通过在训练中使用不同精度的计算（如FP16和FP32混合），加快推理速度。

例子：无人机上使用轻量化的Tiny-YOLO算法，可以在飞行过程中实时检测障碍物，而不依赖云端服务器的支持。

3. 边缘计算的实际应用场景

边缘计算的算法有广泛的应用场景，让我们来看几个例子：

• 智能交通：自动驾驶汽车需要快速处理摄像头和雷达数据，边缘计算能够在车辆内部完成实时决策。
• 智慧城市：路灯和摄像头可以进行实时视频分析，只在检测到异常情况时上传数据到云端。
• 工业物联网：边缘设备可以在工厂车间中进行数据采集和分析，检测设备的运行状态，提前预测故障。
• 智能家居：边缘设备如智能音箱，可以在本地进行简单的语音识别和控制，无需每次都访问云端。

4. 未来边缘计算算法的挑战

• 资源受限：边缘设备通常计算能力、内存和电量都有限，如何优化算法，使其能在有限资源上高效运行是一个挑战。

• 数据隐私：边缘计算需要在保护用户数据隐私的前提下进行高效的计算和通信，这对算法设计提出了更高的要求。

• 安全性：边缘设备容易受到攻击，因此需要更加可靠的安全算法来保护数据和系统的安全。

5. 总结

边缘计算作为一种将计算资源和智能分析从云端移至“边缘”的技术，带来了更快的响应时间、更低的带宽需求和更好的隐私保护。而为了实现这些目标，边缘计算中使用了各种高效、轻量化的算法来处理数据、优化模型和协调任务。

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顺网科技扩容边缘云网络，保障边缘云业务及互联网游戏综合服务平台战略的落地实施

2021-04-26
分类：资讯
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4月26日顺网科技发布2020年年报，在经营情况讨论与分析中，披露了对边缘云业务的展望。

九、公司未来发展的展望
1、全面建设国内一流的互联网游戏综合服务平台；
公司依托传统的网吧业务，经过多年的探索和发展，已经陆续培养并发展了包括游戏加速器、道具交 易、租号、陪玩、游戏联运以及休闲小游戏等ToC属性的互联网游戏服务业务。并通过逐渐成熟的云游戏及云电脑产品，以及日渐形成规模的边缘云计算网络的技术优势，赋能公司整体的互联网游戏服务架构。为此，公司未来将大力融合创新各项互联网游戏服务，通过搭建一流团队，云计算技术赋能、运营和服务的创新等一系列措施，提升各项存量业务的收入规模和人均AURP值，并通过创新和服务不断扩大新用户规模、提升用户黏性。做大做强公司的互联网游戏综合服务能力，使之成为国内一流的互联网游戏综合服务平台。

2、通过网吧云电脑业务的落地优势，不断扩容以Gpu算力为核心的边缘云计算网络。围绕云游戏、云渲 染、云VR等主流需求，为各行各业提供低时延、高算力的开放式云计算服务；
云游戏作为5G时代最重要应用场景之一，随着新基建的密集部署以及云计算、边缘计算等辅助技术的快速发展，云游戏行业的规模正在迅速扩大。同时、行业云应用也在快速发展、政企侧的私有云、行业云、以及各种低时延、高算力需求的Saas及Paas的需求旺盛。公司将基于底层技术和边缘云计算Iaas层的优势，继续在边缘计算、裸金属大规模集群管理、云电脑、云渲染、云游戏等业内领先的技术优势。在已有的网 吧云电脑、云无盘、云玩、云游戏、顺网云电脑（ToC）这些产品矩阵的技术上，继续推进研发和产品化 工作，未来将陆续推出开放的PaaS层和SaaS层的应用。把领先的技术优势转化成有价值的边缘云产品及服 务，为包括游戏、VR和网吧行业在内的，所有对低时延、高算力有需求的客户赋能。

3、通过公司业务结构改革，优化业务资源配置。保障公司边缘云计算业务及互联网游戏综合服务平台战略的落地实施。
公司成功引进了业内一流，有成功经验的互联网产品及业务团队和专业人才、组建了全新的互联网游戏服务团队。并在产品、运营侧，以及研发和云游戏技术上给予了大力的支持。
在原有组织架构上进行了组织改革和创新，规划成立了独立的边缘云计算部门，打造独具特色的低时延、高算力的开放式边缘云计算平台。

4、持续优化顺网云海平台
2021年，顺网云海平台将充分利用顺网的云计算、大数据等优势技术，专注于网民的娱乐需求，持续优化服务平台。为网民提供丰富的娱乐内容和体验的同时，营造绿色可持续发展的网络环境，为网民提供更畅快的泛娱乐服务，构建可与行业长期发展的业务生态。

5、ChinaJoy持续创新，打造年轻人的互动娱乐盛会
公司与ChinaJoy深度融合，持续拓展ChinaJoy的品牌价值及影响力，丰富展会内容。顺应时势、与时俱进，ChinaJoy组委会不断创新，配合2021年ChinaJoy线下展会，将同期推出线上展会 — 第二届ChinaJoy Plus”云展，拟包含四大主题版块：头号玩咖、硬核极客、潮玩达人、次元人类，将精彩呈现游戏专区、直播+视频、电竞赛事、福利嘉年华、特色活动等丰富多彩的内容，，触达更多用户（尤其是广大未能前来ChinaJoy展会现场的全国观众）。
与此同时，第二届ChinaJoy 潮流玩具展（CJTS），将中国优秀传统文化融合到当下青年人最喜爱的潮流玩具文化中；并依此开发打造出以线上游戏动漫衍生品垂直电商与线下潮流玩具系列展示活动相结合的全生态模式。此外，顺应潮流，2021年ChinaJoy将首度全新增设多个主题展区：潮品馆展区、潮玩手办及模型主题展区（CJFM）、智能出行展区、有声出版物主题展区、科幻主题展（Sci-Fi CON），为数十万现场观众带来更全面、更丰富的数字娱乐体验。

点击阅读年报原文。

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