5G移动缓存与大数据——5G移动缓存、通信与计算的融合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈敏 著

图书标签:

• 5G
• 移动缓存
• 大数据
• 边缘计算
• 通信
• 计算融合
• 网络优化
• 无线通信
• 移动互联网
• 信息技术

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568035613

版次：1

商品编码：12344205

包装：平装

丛书名： 5G移动通信关键技术研究丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：252

字数：383000

正文语种：中文

内容简介

本书是关于5G移动缓存和移动大数据的一本参考书，分为5G移动缓存和移动大数据两部分，5G移动缓存部分介绍了缓存架构的演进，缓存部署的关键问题，移动缓存策略及相关研究，以及5G移动缓存的未来应用。这部分内容不仅从宏观上介绍了新型融合缓存的网络架构如何解决传统网络的瓶颈，还进一步从微观上对几种移动缓存策略进行了详细描述，并且在后介绍了移动缓存网络仿真的相关细节问题。在移动缓存领域为读者提供了从认识到理解再到实践的知识及参考。移动大数据部分介绍了移动大数据的获取和处理，以及移动大数据在社会方方面面的应用和价值。这部分内容不仅介绍了移动大数据在不同应用场景下的研究现状，也对其中的关键技术进行了详细的分析和阐述。全书共分为15章，其中前7章为移动缓存部分，后8章为移动大数据部分。本书可作为计算机网络和通信专业高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供相关专业工程人员参考

作者简介

陈敏，华中科技大学计算机学院教授、博导，嵌入与普适计算实验室主任，2012年入选国家第二批"青年千人计划"。二十三岁获博士学位。曾先后任国立汉城大学和加拿大不列颠哥伦比亚大学博士后、韩国首尔大学助理教授。2011年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。
陈敏教授主要从事认知计算、物联网感知、情感计算通信和机器人技术、5G网络、软件定义网络、医疗大数据、人体局域网等领域的研究工作。在国际学术期刊和会议上发表论文200余篇，发表论文谷歌学术引用总数超过9000次，H-index = 48，SCI他引次数超过2500次。担任IEEE计算机协会大数据技术委员会主席。获IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等国际大会佳论文奖。荣获 2017 年度 IEEE通信学会Fred W. Ellersick Prize。

精彩书评

由于频谱资源稀缺以及频谱效率提升空间受限于香农极限，业界逐渐认识到，5G需求的实现，不仅应着眼于通信资源的开发，还应关注缓存与计算资源带来的机遇。为了满足5G网络速度更快、时延更低、连接更多、效率更高的愿景，有必要对现有的网络架构和网元功能进行全新的改进设计。此外，随着移动设备和基础设施全覆盖的实现，手机已无处不在。其惊人的普及速度刺激了科学家的创造力——把数以百万计的手机作为潜在传感器，其产生的数据将蕴含用户更丰富的信息。通过对移动大数据进行处理分析和建模，它将在公众健康、人口流动、城市计算等领域带来全新的研究思路和发展活力，并为人们的生活水平的提高提供动力。本书是一本全面系统论述5G移动缓存与移动大数据关键技术及其应用的著作。在当前5G移动缓存和移动大数据研究逐渐兴起和发展的关键时期，期望本书的出版能对国内外5G移动缓存和移动大数据的研究、开发、应用和相关人才培养起到推动作用。

目录

1移动缓存与计算概述(1)
1.1移动通信系统的缓存与计算(1)
1.2边缘缓存与计算的移动性(3)
1.3缓存，计算与通信的联系(4)
1.4移动缓存与计算的应用(5)
2未来网络中缓存架构的演进：从核心网到5G超密蜂窝网(7)
2.1数据命名网络架构(7)
2.25G超密蜂窝网(10)
2.3基于虚拟化的5G网络架构(14)
3缓存部署与内容流行度建模(19)
3.1缓存内容(19)
3.2缓存部署(26)
45G移动性缓存策略(30)
4.15G网络移动性缓存策略研究(30)
4.25G网络绿色移动编码缓存策略研究(40)
55G缓存应用(53)
5.15G缓存与车联网(53)
5.25G缓存与增强现实(62)
6边缘计算卸载(68)
6.15G网络边缘计算卸载策略研究(68)
6.2移动自组微云模式描述(69)
6.3移动自组微云模式分析(71)
6.4卸载策略模型的建立与求解(74)
6.5实验结果与分析(78)
6.6小结(84)
7OPENT缓存建模与网络仿真(85)
7.1数据命名网络中的缓存建模与仿真(85)
7.2无线网络中缓存建模与仿真(93)
8移动大数据概述(103)
8.1移动大数流研究概述(105)
8.2移动网络中的大数据产生与收集(108)
9基于移动大数据的用户画像(113)
9.1数据集与数据预处理(113)
9.2账号合并(117)
9.3接入点分类(119)
9.4结论(124)
10公众健康的移动网络数据(126)
10.1移动网络数据(126)
10.2流动性和公众健康(130)
10.3移动数据应用于公众健康的挑战(134)
10.4总结(137)
11移动大数据与社会计算(138)
11.1用户交互(138)
11.2人口统计学(141)
11.3环境(143)
11.4流行病(145)
11.5移动电话网络(147)
12移动大数据与城市计算(155)
12.1关于移动大数据(155)
12.2移动大数据与城市计算研究(167)
12.3城市功能区划分(170)
12.4基于幂律模型的人口预测(175)
12.5结果评估(178)
12.6结论(182)
13移动大数据与三元空间计算(183)
13.1三元空间概述(183)
13.2三元空间中基于活动特征的社团发现方法(185)
13.3三元空间中基于张量的社团活动分析方法(189)
13.4三元空间中面向社团的推荐服务模式(192)
14移动大数据与电信业务优化(199)
14.1移动大数据与用户流失预测(200)
14.2移动大数据与信息传播(201)
14.3移动大数据与中心用户识别(203)
14.4移动大数据与电信业务实践(204)
15移动大数据与个人隐私(210)
15.1引言(210)
15.2数据集介绍(213)
15.3用户轨迹的独特性(214)
15.4敏感属性多样性分析(221)
参考文献(226)

前言/序言

自20世纪80年代以来，移动通信技术已经经历了四代的演进与发展，第五代移动通信5G也即将应运而生。但由于频谱资源稀缺以及频谱效率提升空间受限于香农极限，业界逐渐认识到，5G需求的实现，不仅应着眼于通信资源的开发，还应关注缓存与计算资源带来的机遇。为了满足5G网络速度更快、时延更低、连接更多、效率更高的愿景，有必要对现有的网络架构和网元功能进行全新的改进设计。此外，随着移动设备和基础设施全覆盖的实现，手机已无处不在。其惊人的普及速度刺激了科学家的创造力——把数以百万计的手机作为潜在传感器，其产生的数据将蕴含用户更丰富的信息。通过对移动大数据进行处理分析和建模，它将在公众健康、人口流动、城市计算等领域带来全新的研究思路和发展活力，并为人们的生活水平的提高提供动力。本书是一本全面系统论述5G移动缓存与移动大数据关键技术及其应用的著作。在当前5G移动缓存和移动大数据研究逐渐兴起和发展的关键时期，期望本书的出版能对国内外5G移动缓存和移动大数据的研究、开发、应用和相关人才培养起到推动作用。全书共分为15章，两个部分。前7章为5G移动缓存部分。其中，第1章是移动缓存与计算概述，介绍了当前移动通信网络面临的挑战，并简述了引入缓存与计算资源的必要性以及其带来的应用前景。第2章介绍了未来网络中缓存架构的演进，即缓存从核心到边缘的发展历程，并详述了其中的关键问题和技术。第3章介绍了5G移动缓存部署的关键问题，介绍了大数据分析和机器学习在缓存内容流行度建模上的应用，以及缓存部署策略的研究现状和研究问题。第4章介绍了两种移动缓存策略，策略引入用户移动性研究和内容编码技术，将问题建模为0-1非线性规划问题，并进一步转化为子模态优化问题，终利用贪心算法给出问题的解决方案。第5章介绍了5G移动缓存在车联网和增强现实中的应用，给出了车联网和增强现实环境下的服务需求，并展示了基于缓存技术的车联网和增强现实网络架构和技术问题。第6章介绍了边缘计算卸载策略，策略给出了基于D2D的边缘计算任务卸载模型，利用远端云和移动微云进行任务卸载。第7章介绍了5G移动缓存在OPNET上的仿真过程，其中分别详述了核心网缓存和边缘网缓存模型的建立，参数设置的关键方法和步骤。后8章为5G移动大数据部分。第8章对移动大数据进行了概述，介绍了移动大数据研究领域文献的分类，同时也对移动大数据的产生和收集中的关键技术和挑战进行了简要介绍。第9章介绍了移动大数据融合的关键技术，详述了数据集预处理的方法和账号合并及接入点分类问题的研究。第10～14章详细介绍了移动大数据在公众健康、社会计算、城市计算、三元空间计算及电信业务优化上的应用。其中第10章给出了移动网络数据分类的方法，并详述了基于移动网络数据的流行性和行为建模具体方法，说明了移动数据应用于公众健康的挑战。第11章介绍了移动大数据在社会计算中的应用，给出了通过移动呼叫和移动电话网络图对人口属性、环境属性及其他社会问题进行分析预测的方法。第12章介绍了移动大数据在城市功能划分、区域人口预测上的应用前景和方法细节。第13章介绍了移动大数据在三元空间计算中的应用方法，详细阐述了社团发现、社团活动分析方法和社团推荐服务模式的具体技术方案。第14章介绍了移动大数据对电信业务优化的作用，基于移动大数据分析，给出用户流失预测方法、核心用户识别技术的具体细节。后，第15章给出了移动大数据分析在用户隐私保护上的技术方案和研究进展，个人隐私保护也是掣肘移动大数据未来应用的关键问题。在本书编写过程中广泛参考了许多专家、学者的文章著作以及相关技术文献，作者在此表示衷心感谢。5G移动缓存和移动大数据分析是当前正在发展的新技术，有些内容、学术观点尚不成熟或无定论，同时由于作者水平有限，虽然尽了大努力，疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。

《边缘智能：融合通信、计算与海量数据的下一代移动网络》 引言 随着5G技术的飞速发展，移动通信已不再仅仅是信息传输的通道，它正以前所未有的速度演进为一个集通信、计算、存储与服务于一体的复杂生态系统。在这一变革浪潮中，海量数据的爆炸式增长与日益增长的智能应用需求，对传统的云中心计算模式提出了严峻挑战。网络的延迟、带宽限制以及数据传输成本，都成为制约实时智能体验的关键瓶颈。为了打破这些桎梏，一种全新的网络架构正在孕育而生——边缘智能。 本书《边缘智能：融合通信、计算与海量数据的下一代移动网络》深入探讨了这一前沿领域，系统性地阐述了边缘智能的理论基础、核心技术、关键挑战以及未来发展方向。它并非仅仅聚焦于某单一技术点，而是以宏观的视角，审视了通信、计算、海量数据以及智能应用之间的深度融合，勾勒出下一代移动网络的面貌。本书旨在为研究人员、工程师、政策制定者以及对未来网络充满好奇的读者，提供一个全面、深入且富有洞察力的理解框架。 第一部分：下一代移动网络的愿景与挑战 在本书的第一部分，我们将首先勾勒出下一代移动网络的宏伟愿景。这不是简单的带宽提升，而是对通信能力的根本性重塑。想象一下，超低延迟的交互体验，如身临其境的增强现实（AR）与虚拟现实（VR），无缝连接的智能交通系统，以及能够实时感知和响应环境的物联网设备。这一切的实现，都将建立在一个更加智能、更加敏捷的网络基础之上。 然而，实现这一愿景并非坦途。我们正面临着前所未有的挑战。 海量数据的洪流： 5G及未来的通信技术将连接数以亿计的设备，从高清视频流到海量传感器数据，信息的生产和流动速度将达到惊人的程度。如何高效地收集、处理、存储和分析这些数据，是网络设计必须解决的首要难题。传统依赖于远端数据中心的处理模式，在面对如此庞大的数据量时，将面临巨大的吞吐量和响应时间压力。 延迟的极限： 许多新兴应用，如自动驾驶、远程手术、工业自动化控制等，对网络延迟的要求近乎苛刻，需要毫秒甚至微秒级的响应。将数据传输至遥远的云端进行处理，再将结果传回，所产生的延迟是不可接受的。 带宽的瓶颈： 尽管5G显著提升了峰值速率，但当海量设备同时接入并传输大量数据时，网络边缘的带宽压力依然巨大。集中式处理模式难以应对如此分散且集中的流量需求。 能耗与成本： 将所有数据都传输到云端进行计算和存储，将带来巨大的能耗和网络基础设施成本。如何优化资源利用，降低运营成本，是可持续发展的关键。 安全与隐私： 随着数据处理能力的下沉，网络边缘的安全和隐私保护问题将变得更加突出。如何确保数据在传输和处理过程中的安全，以及用户隐私不受侵犯，是构建信任的基础。 本书将深入剖析这些挑战，并在此基础上，提出边缘智能作为应对这些挑战的根本性解决方案。 第二部分：边缘智能的核心理念与技术支撑 在明确了挑战之后，本书将聚焦于边缘智能的核心理念及其技术支撑。边缘智能并非单一的技术组合，而是一个多学科交叉融合的产物，它将计算和智能处理能力推向网络边缘，尽可能靠近数据源和用户。 计算的分布化： 边缘智能的核心在于计算资源的分布式部署。我们将探讨如何将传统的云计算能力，部分或全部地迁移到更靠近用户和设备的网络边缘，例如基站、接入点、甚至终端设备本身。这包括轻量级的服务器、高性能的网络功能虚拟化（NFV）节点，以及针对边缘环境优化的计算硬件。 智能的融合： 边缘智能不仅仅是计算的下沉，更是智能算法的融合。我们将深入研究如何将人工智能（AI）和机器学习（ML）算法部署到边缘节点，实现本地化的数据分析、决策制定和模式识别。这涉及到模型压缩、轻量级AI框架、以及如何在资源受限的环境下高效运行AI模型。 通信的赋能： 5G通信技术为边缘智能提供了强大的通信支撑。超高带宽、超低延迟以及海量连接的能力，使得边缘节点能够以前所未有的效率进行数据交换和协同。本书将探讨5G的各项特性，如服务化架构（SBA）、网络切片（Network Slicing）以及边缘通信协议，如何与边缘计算深度融合，共同构建一个高效的智能网络。 数据的本地化处理： 边缘智能强调数据的本地化处理，即在靠近数据生成点的边缘节点完成大部分的数据分析和预处理。这不仅能够显著降低对核心网络的带宽需求，更能有效减少数据传输的延迟，并提升数据隐私和安全。本书将探讨数据预处理、特征提取、以及如何平衡本地处理与云端协同的策略。 第三部分：边缘智能的关键技术与应用场景 本书的第三部分将深入剖析实现边缘智能的关键技术，并展望其在各个领域的广阔应用前景。 边缘计算架构： 我们将详细介绍现有的边缘计算架构，包括中心化边缘、分布式边缘和混合边缘等模型，并分析它们的优缺点。同时，我们将探讨如何设计高效、可扩展且具有弹性的边缘计算平台，以满足不同应用场景的需求。 边缘智能算法与模型： 针对资源受限的边缘环境，我们将研究适用于边缘部署的AI/ML算法。这包括联邦学习（Federated Learning），它允许在不传输原始数据的情况下，对分布在各边缘节点上的模型进行协同训练；以及模型压缩、量化、剪枝等技术，以降低模型的计算复杂度和存储需求。 网络协同与编排： 边缘智能的实现离不开网络资源的有效协同与智能编排。我们将探讨如何利用软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术，对边缘计算和通信资源进行动态调度和管理，以实现按需分配和优化资源利用。 安全与隐私保障： 鉴于数据在边缘处理的特性，安全与隐私保护至关重要。本书将探讨边缘安全的技术手段，如数据加密、访问控制、差分隐私以及区块链在边缘安全中的应用。 具体应用场景的深度解析： 智能交通系统： 自动驾驶汽车需要实时处理传感器数据，与路侧单元（RSU）进行低延迟通信，实现协同决策和安全预警。边缘智能能够为车辆提供本地化的感知、预测和规划能力。 工业互联网： 智能工厂需要对生产线上的海量传感器数据进行实时分析，以实现故障预测、质量控制和生产优化。边缘计算能够为工业设备提供低延迟、高可靠性的智能服务。 智慧城市： 智慧安防、环境监测、智能电网等应用，都需要在城市边缘部署计算和智能处理能力，以实现对海量数据的实时感知和快速响应。 沉浸式媒体与游戏： AR/VR应用对延迟和带宽的要求极高，边缘计算可以将渲染和处理任务推向边缘，从而提供流畅、逼真的沉浸式体验。 远程医疗与健康监测： 医疗设备产生的海量健康数据需要在边缘进行初步分析和处理，以实现实时健康监测和早期预警，同时保护患者隐私。 第四部分：挑战、机遇与未来展望 在本书的最后部分，我们将再次审视边缘智能面临的挑战，并展望其带来的巨大机遇。 标准化与互操作性： 边缘智能涉及众多技术和参与者，建立统一的标准和实现良好的互操作性是其广泛应用的关键。 商业模式与生态构建： 如何构建可持续的商业模式，吸引产业链各方参与，形成蓬勃发展的边缘智能生态系统，是需要深入思考的问题。 网络安全与隐私的持续演进： 随着边缘智能的普及，网络安全和隐私保护的挑战也将持续演进，需要不断创新和完善技术与策略。 政策法规与伦理考量： 边缘智能的广泛应用将触及数据所有权、责任界定等伦理和法律问题，需要政府、行业和社会各界共同探讨和规范。 本书将为读者提供一个清晰的路径，帮助理解边缘智能不仅仅是一个技术概念，更是未来数字社会发展的关键驱动力。它将推动我们进入一个更加智能、互联、响应迅速的世界，释放前所未有的创新潜力和社会价值。 结论 《边缘智能：融合通信、计算与海量数据的下一代移动网络》是一部集理论深度、技术广度和应用前瞻性于一体的著作。它系统性地梳理了当前移动网络发展的痛点，并以前瞻性的视角，深入剖析了边缘智能这一颠覆性技术。通过对通信、计算、海量数据与智能应用的深度融合的探讨，本书为读者描绘了下一代移动网络的蓝图，并提供了应对未来挑战的解决方案。它不仅是技术研究人员的案头必备，更是希望理解数字未来发展方向的每一位读者的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题实在是太吸引人了，“5G移动缓存与大数据——5G移动缓存、通信与计算的融合”。光是看这个名字，就让人浮想联翩，似乎能看到未来数字生活的图景。我一直对5G技术的发展充满好奇，尤其是它如何能与我们日常生活中产生的海量数据更好地结合。我期待这本书能够深入浅出地解释5G的精髓，比如它到底是如何实现超高速、超低延迟的，这背后有哪些关键的技术突破？而“移动缓存”这个概念，听起来就很有意思，它是不是意味着我们手机里的数据存储和访问方式会发生根本性的变化？是不是能让我们的应用运行得更快，看视频更流畅，甚至在信号不好的地方也能获得更好的体验？更不用说“通信与计算的融合”，这更是让人眼前一亮，这是否意味着网络和处理能力不再是两个独立的环节，而是深度整合，共同提升效率？我希望这本书能用生动的案例，或者形象的比喻，来解释这些相对抽象的技术概念，让我这个非技术背景的读者也能有所收获。我特别想知道，这种融合究竟会给我们的生活带来哪些实际的改变，比如智能家居、自动驾驶、AR/VR这些新兴领域，在这种技术融合的加持下，会发展到什么程度？是不是真的能实现科幻电影里的场景？这本书能否解答我的这些疑惑，是我最期待的地方。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被它宏大的主题所吸引——“5G移动缓存与大数据”。这个名字就预示着它将触及信息技术前沿的几个关键领域。作为一个长期关注科技发展的人，我对于“5G”带来的革命性变化一直充满期待，而“大数据”更是我们这个时代绕不开的话题。我特别想了解，这本书是如何将这两个看似独立的领域巧妙地联系起来的。比如，5G的超大带宽和低延迟，是否能够为大数据的高效采集、传输和处理提供前所未有的便利？而“移动缓存”这个词，更是激发了我的兴趣。我理解的缓存通常是用来加速数据访问的，那么在5G环境下，“移动缓存”的出现，是否意味着我们在手机、平板甚至其他移动设备上的数据存储和访问方式会发生根本性的变革？它能否让我们在移动场景下，依然能够享受到接近本地存储的访问速度？更进一步，书中关于“通信与计算的融合”的阐述，是否能揭示一种全新的架构模式，将网络传输能力与本地或边缘计算能力深度结合，从而实现更智能、更高效的信息处理？我非常好奇，这种融合将如何在实际应用中落地，例如在物联网、边缘AI、或者实时数据分析等领域，它能带来哪些颠覆性的创新？我希望这本书能够提供一些前瞻性的思考和潜在的应用场景，让我能更清晰地把握5G时代下大数据发展的未来脉络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，“5G移动缓存与大数据——5G移动缓存、通信与计算的融合”，仿佛直接点亮了我对未来数字世界的好奇心。我一直关注着5G技术的演进，但对于它如何与我们生活中不断增长的数据量以及复杂的计算需求相结合，却有着更深层次的疑问。特别是“移动缓存”这个概念，让我充满了想象。我理解缓存是为了加速数据访问，那么在5G高速、低延迟的移动网络下，这种“移动缓存”又会有何不同？它是否意味着数据能够更智能、更高效地被预加载到更靠近用户的节点，从而实现前所未有的流畅体验？我期待书中能揭示其背后的技术细节，例如它是如何与5G的边缘计算能力协同工作的，又会带来哪些新的挑战和机遇。而“通信与计算的融合”这一核心理念，更是抓住了我关注的焦点。这是否意味着未来的网络不再仅仅是传输数据的管道，而是能够直接承担一部分计算任务，实现“网络即计算”的范式转移？我希望能从书中了解到，这种融合将如何优化资源分配，提高处理效率，以及为诸如大规模物联网、实时AI分析等应用提供更强大的技术支撑。这本书能否让我清晰地看到，5G如何构建一个更加智能、互联、高效的未来，是我最期待的。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，尤其是“5G移动缓存与大数据——5G移动缓存、通信与计算的融合”这个副标题，我立刻被它所描绘的未来技术图景所吸引。我一直对5G技术如何重塑我们的数字生活充满好奇，而“移动缓存”这个概念更是让人眼前一亮。在我看来，传统的缓存更多的是在设备内部或者服务器端，那么“移动缓存”是否意味着一种分布式的、更靠近用户的缓存机制？它能否有效缓解5G网络在高密度用户场景下的压力，同时提升用户体验？我希望这本书能详细阐述其背后的原理和实现方式，例如是否涉及到新的数据管理策略、边缘计算节点的部署，亦或是更智能的流量调度算法。同时，“通信与计算的融合”这个提法，更是触及了技术发展的核心趋势。这是否意味着我们将看到网络和计算能力不再是独立的模块，而是相互渗透、协同工作？我期待书中能够探讨这种融合带来的具体优势，比如如何实现更低的端到端延迟，如何支持更复杂的实时分析，以及如何为AIoT（人工智能物联网）等新兴应用提供强大的支撑。我希望这本书能提供一些具有启发性的观点，不仅让我理解这些技术概念，更能让我窥见它们将如何深刻地改变未来的信息基础设施和应用生态。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，“5G移动缓存与大数据——5G移动缓存、通信与计算的融合”，听起来就充满了一种前沿科技的魅力，让我充满了探索的欲望。我一直对5G技术的发展及其潜力感到兴奋，但同时我也对它的实际应用和对我们生活的影响感到好奇。而“移动缓存”这个概念，对我来说是比较新鲜的，我很好奇它在5G环境下具体指的是什么，它是否意味着我们数据存储和访问的方式会有革命性的变化，能够让我们在移动设备上获得更快、更流畅的体验？我期待书中能够深入浅出地解释这个概念，并说明它在5G网络中的重要性。另外，副标题中的“通信与计算的融合”更是让我产生了浓厚的兴趣。这听起来像是打破了传统的网络和计算各自为政的模式，将两者紧密结合，形成一种新的协同工作方式。我希望书中能够详细阐述这种融合是如何实现的，它能够带来哪些具体的优势，比如在处理海量数据、支持实时应用、或者赋能边缘智能方面，是否能够提供更高效、更智能的解决方案。我特别想了解，这种融合是否会催生出全新的应用场景，例如在智慧城市、自动驾驶、或者沉浸式体验等领域，能带来哪些意想不到的突破。