5G移動緩存與大數據——5G移動緩存、通信與計算的融閤 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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陳敏 著

圖書標籤:

• 5G
• 移動緩存
• 大數據
• 邊緣計算
• 通信
• 計算融閤
• 網絡優化
• 無綫通信
• 移動互聯網
• 信息技術

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787568035613

版次：1

商品編碼：12344205

包裝：平裝

叢書名： 5G移動通信關鍵技術研究叢書

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：252

字數：383000

正文語種：中文

內容簡介

本書是關於5G移動緩存和移動大數據的一本參考書，分為5G移動緩存和移動大數據兩部分，5G移動緩存部分介紹瞭緩存架構的演進，緩存部署的關鍵問題，移動緩存策略及相關研究，以及5G移動緩存的未來應用。這部分內容不僅從宏觀上介紹瞭新型融閤緩存的網絡架構如何解決傳統網絡的瓶頸，還進一步從微觀上對幾種移動緩存策略進行瞭詳細描述，並且在後介紹瞭移動緩存網絡仿真的相關細節問題。在移動緩存領域為讀者提供瞭從認識到理解再到實踐的知識及參考。移動大數據部分介紹瞭移動大數據的獲取和處理，以及移動大數據在社會方方麵麵的應用和價值。這部分內容不僅介紹瞭移動大數據在不同應用場景下的研究現狀，也對其中的關鍵技術進行瞭詳細的分析和闡述。全書共分為15章，其中前7章為移動緩存部分，後8章為移動大數據部分。本書可作為計算機網絡和通信專業高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可供相關專業工程人員參考

作者簡介

陳敏，華中科技大學計算機學院教授、博導，嵌入與普適計算實驗室主任，2012年入選國傢第二批"青年韆人計劃"。二十三歲獲博士學位。曾先後任國立漢城大學和加拿大不列顛哥倫比亞大學博士後、韓國首爾大學助理教授。2011年入選教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”。
陳敏教授主要從事認知計算、物聯網感知、情感計算通信和機器人技術、5G網絡、軟件定義網絡、醫療大數據、人體局域網等領域的研究工作。在國際學術期刊和會議上發錶論文200餘篇，發錶論文榖歌學術引用總數超過9000次，H-index = 48，SCI他引次數超過2500次。擔任IEEE計算機協會大數據技術委員會主席。獲IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等國際大會佳論文奬。榮獲 2017 年度 IEEE通信學會Fred W. Ellersick Prize。

精彩書評

由於頻譜資源稀缺以及頻譜效率提升空間受限於香農極限，業界逐漸認識到，5G需求的實現，不僅應著眼於通信資源的開發，還應關注緩存與計算資源帶來的機遇。為瞭滿足5G網絡速度更快、時延更低、連接更多、效率更高的願景，有必要對現有的網絡架構和網元功能進行全新的改進設計。此外，隨著移動設備和基礎設施全覆蓋的實現，手機已無處不在。其驚人的普及速度刺激瞭科學傢的創造力——把數以百萬計的手機作為潛在傳感器，其産生的數據將蘊含用戶更豐富的信息。通過對移動大數據進行處理分析和建模，它將在公眾健康、人口流動、城市計算等領域帶來全新的研究思路和發展活力，並為人們的生活水平的提高提供動力。本書是一本全麵係統論述5G移動緩存與移動大數據關鍵技術及其應用的著作。在當前5G移動緩存和移動大數據研究逐漸興起和發展的關鍵時期，期望本書的齣版能對國內外5G移動緩存和移動大數據的研究、開發、應用和相關人纔培養起到推動作用。

目錄

1移動緩存與計算概述(1)
1.1移動通信係統的緩存與計算(1)
1.2邊緣緩存與計算的移動性(3)
1.3緩存，計算與通信的聯係(4)
1.4移動緩存與計算的應用(5)
2未來網絡中緩存架構的演進：從核心網到5G超密蜂窩網(7)
2.1數據命名網絡架構(7)
2.25G超密蜂窩網(10)
2.3基於虛擬化的5G網絡架構(14)
3緩存部署與內容流行度建模(19)
3.1緩存內容(19)
3.2緩存部署(26)
45G移動性緩存策略(30)
4.15G網絡移動性緩存策略研究(30)
4.25G網絡綠色移動編碼緩存策略研究(40)
55G緩存應用(53)
5.15G緩存與車聯網(53)
5.25G緩存與增強現實(62)
6邊緣計算卸載(68)
6.15G網絡邊緣計算卸載策略研究(68)
6.2移動自組微雲模式描述(69)
6.3移動自組微雲模式分析(71)
6.4卸載策略模型的建立與求解(74)
6.5實驗結果與分析(78)
6.6小結(84)
7OPENT緩存建模與網絡仿真(85)
7.1數據命名網絡中的緩存建模與仿真(85)
7.2無綫網絡中緩存建模與仿真(93)
8移動大數據概述(103)
8.1移動大數流研究概述(105)
8.2移動網絡中的大數據産生與收集(108)
9基於移動大數據的用戶畫像(113)
9.1數據集與數據預處理(113)
9.2賬號閤並(117)
9.3接入點分類(119)
9.4結論(124)
10公眾健康的移動網絡數據(126)
10.1移動網絡數據(126)
10.2流動性和公眾健康(130)
10.3移動數據應用於公眾健康的挑戰(134)
10.4總結(137)
11移動大數據與社會計算(138)
11.1用戶交互(138)
11.2人口統計學(141)
11.3環境(143)
11.4流行病(145)
11.5移動電話網絡(147)
12移動大數據與城市計算(155)
12.1關於移動大數據(155)
12.2移動大數據與城市計算研究(167)
12.3城市功能區劃分(170)
12.4基於冪律模型的人口預測(175)
12.5結果評估(178)
12.6結論(182)
13移動大數據與三元空間計算(183)
13.1三元空間概述(183)
13.2三元空間中基於活動特徵的社團發現方法(185)
13.3三元空間中基於張量的社團活動分析方法(189)
13.4三元空間中麵嚮社團的推薦服務模式(192)
14移動大數據與電信業務優化(199)
14.1移動大數據與用戶流失預測(200)
14.2移動大數據與信息傳播(201)
14.3移動大數據與中心用戶識彆(203)
14.4移動大數據與電信業務實踐(204)
15移動大數據與個人隱私(210)
15.1引言(210)
15.2數據集介紹(213)
15.3用戶軌跡的獨特性(214)
15.4敏感屬性多樣性分析(221)
參考文獻(226)

前言/序言

自20世紀80年代以來，移動通信技術已經經曆瞭四代的演進與發展，第五代移動通信5G也即將應運而生。但由於頻譜資源稀缺以及頻譜效率提升空間受限於香農極限，業界逐漸認識到，5G需求的實現，不僅應著眼於通信資源的開發，還應關注緩存與計算資源帶來的機遇。為瞭滿足5G網絡速度更快、時延更低、連接更多、效率更高的願景，有必要對現有的網絡架構和網元功能進行全新的改進設計。此外，隨著移動設備和基礎設施全覆蓋的實現，手機已無處不在。其驚人的普及速度刺激瞭科學傢的創造力——把數以百萬計的手機作為潛在傳感器，其産生的數據將蘊含用戶更豐富的信息。通過對移動大數據進行處理分析和建模，它將在公眾健康、人口流動、城市計算等領域帶來全新的研究思路和發展活力，並為人們的生活水平的提高提供動力。本書是一本全麵係統論述5G移動緩存與移動大數據關鍵技術及其應用的著作。在當前5G移動緩存和移動大數據研究逐漸興起和發展的關鍵時期，期望本書的齣版能對國內外5G移動緩存和移動大數據的研究、開發、應用和相關人纔培養起到推動作用。全書共分為15章，兩個部分。前7章為5G移動緩存部分。其中，第1章是移動緩存與計算概述，介紹瞭當前移動通信網絡麵臨的挑戰，並簡述瞭引入緩存與計算資源的必要性以及其帶來的應用前景。第2章介紹瞭未來網絡中緩存架構的演進，即緩存從核心到邊緣的發展曆程，並詳述瞭其中的關鍵問題和技術。第3章介紹瞭5G移動緩存部署的關鍵問題，介紹瞭大數據分析和機器學習在緩存內容流行度建模上的應用，以及緩存部署策略的研究現狀和研究問題。第4章介紹瞭兩種移動緩存策略，策略引入用戶移動性研究和內容編碼技術，將問題建模為0-1非綫性規劃問題，並進一步轉化為子模態優化問題，終利用貪心算法給齣問題的解決方案。第5章介紹瞭5G移動緩存在車聯網和增強現實中的應用，給齣瞭車聯網和增強現實環境下的服務需求，並展示瞭基於緩存技術的車聯網和增強現實網絡架構和技術問題。第6章介紹瞭邊緣計算卸載策略，策略給齣瞭基於D2D的邊緣計算任務卸載模型，利用遠端雲和移動微雲進行任務卸載。第7章介紹瞭5G移動緩存在OPNET上的仿真過程，其中分彆詳述瞭核心網緩存和邊緣網緩存模型的建立，參數設置的關鍵方法和步驟。後8章為5G移動大數據部分。第8章對移動大數據進行瞭概述，介紹瞭移動大數據研究領域文獻的分類，同時也對移動大數據的産生和收集中的關鍵技術和挑戰進行瞭簡要介紹。第9章介紹瞭移動大數據融閤的關鍵技術，詳述瞭數據集預處理的方法和賬號閤並及接入點分類問題的研究。第10～14章詳細介紹瞭移動大數據在公眾健康、社會計算、城市計算、三元空間計算及電信業務優化上的應用。其中第10章給齣瞭移動網絡數據分類的方法，並詳述瞭基於移動網絡數據的流行性和行為建模具體方法，說明瞭移動數據應用於公眾健康的挑戰。第11章介紹瞭移動大數據在社會計算中的應用，給齣瞭通過移動呼叫和移動電話網絡圖對人口屬性、環境屬性及其他社會問題進行分析預測的方法。第12章介紹瞭移動大數據在城市功能劃分、區域人口預測上的應用前景和方法細節。第13章介紹瞭移動大數據在三元空間計算中的應用方法，詳細闡述瞭社團發現、社團活動分析方法和社團推薦服務模式的具體技術方案。第14章介紹瞭移動大數據對電信業務優化的作用，基於移動大數據分析，給齣用戶流失預測方法、核心用戶識彆技術的具體細節。後，第15章給齣瞭移動大數據分析在用戶隱私保護上的技術方案和研究進展，個人隱私保護也是掣肘移動大數據未來應用的關鍵問題。在本書編寫過程中廣泛參考瞭許多專傢、學者的文章著作以及相關技術文獻，作者在此錶示衷心感謝。5G移動緩存和移動大數據分析是當前正在發展的新技術，有些內容、學術觀點尚不成熟或無定論，同時由於作者水平有限，雖然盡瞭大努力，疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。

《邊緣智能：融閤通信、計算與海量數據的下一代移動網絡》 引言 隨著5G技術的飛速發展，移動通信已不再僅僅是信息傳輸的通道，它正以前所未有的速度演進為一個集通信、計算、存儲與服務於一體的復雜生態係統。在這一變革浪潮中，海量數據的爆炸式增長與日益增長的智能應用需求，對傳統的雲中心計算模式提齣瞭嚴峻挑戰。網絡的延遲、帶寬限製以及數據傳輸成本，都成為製約實時智能體驗的關鍵瓶頸。為瞭打破這些桎梏，一種全新的網絡架構正在孕育而生——邊緣智能。 本書《邊緣智能：融閤通信、計算與海量數據的下一代移動網絡》深入探討瞭這一前沿領域，係統性地闡述瞭邊緣智能的理論基礎、核心技術、關鍵挑戰以及未來發展方嚮。它並非僅僅聚焦於某單一技術點，而是以宏觀的視角，審視瞭通信、計算、海量數據以及智能應用之間的深度融閤，勾勒齣下一代移動網絡的麵貌。本書旨在為研究人員、工程師、政策製定者以及對未來網絡充滿好奇的讀者，提供一個全麵、深入且富有洞察力的理解框架。 第一部分：下一代移動網絡的願景與挑戰 在本書的第一部分，我們將首先勾勒齣下一代移動網絡的宏偉願景。這不是簡單的帶寬提升，而是對通信能力的根本性重塑。想象一下，超低延遲的交互體驗，如身臨其境的增強現實（AR）與虛擬現實（VR），無縫連接的智能交通係統，以及能夠實時感知和響應環境的物聯網設備。這一切的實現，都將建立在一個更加智能、更加敏捷的網絡基礎之上。 然而，實現這一願景並非坦途。我們正麵臨著前所未有的挑戰。 海量數據的洪流： 5G及未來的通信技術將連接數以億計的設備，從高清視頻流到海量傳感器數據，信息的生産和流動速度將達到驚人的程度。如何高效地收集、處理、存儲和分析這些數據，是網絡設計必須解決的首要難題。傳統依賴於遠端數據中心的處理模式，在麵對如此龐大的數據量時，將麵臨巨大的吞吐量和響應時間壓力。 延遲的極限： 許多新興應用，如自動駕駛、遠程手術、工業自動化控製等，對網絡延遲的要求近乎苛刻，需要毫秒甚至微秒級的響應。將數據傳輸至遙遠的雲端進行處理，再將結果傳迴，所産生的延遲是不可接受的。 帶寬的瓶頸： 盡管5G顯著提升瞭峰值速率，但當海量設備同時接入並傳輸大量數據時，網絡邊緣的帶寬壓力依然巨大。集中式處理模式難以應對如此分散且集中的流量需求。 能耗與成本： 將所有數據都傳輸到雲端進行計算和存儲，將帶來巨大的能耗和網絡基礎設施成本。如何優化資源利用，降低運營成本，是可持續發展的關鍵。 安全與隱私： 隨著數據處理能力的下沉，網絡邊緣的安全和隱私保護問題將變得更加突齣。如何確保數據在傳輸和處理過程中的安全，以及用戶隱私不受侵犯，是構建信任的基礎。 本書將深入剖析這些挑戰，並在此基礎上，提齣邊緣智能作為應對這些挑戰的根本性解決方案。 第二部分：邊緣智能的核心理念與技術支撐 在明確瞭挑戰之後，本書將聚焦於邊緣智能的核心理念及其技術支撐。邊緣智能並非單一的技術組閤，而是一個多學科交叉融閤的産物，它將計算和智能處理能力推嚮網絡邊緣，盡可能靠近數據源和用戶。 計算的分布化： 邊緣智能的核心在於計算資源的分布式部署。我們將探討如何將傳統的雲計算能力，部分或全部地遷移到更靠近用戶和設備的網絡邊緣，例如基站、接入點、甚至終端設備本身。這包括輕量級的服務器、高性能的網絡功能虛擬化（NFV）節點，以及針對邊緣環境優化的計算硬件。 智能的融閤： 邊緣智能不僅僅是計算的下沉，更是智能算法的融閤。我們將深入研究如何將人工智能（AI）和機器學習（ML）算法部署到邊緣節點，實現本地化的數據分析、決策製定和模式識彆。這涉及到模型壓縮、輕量級AI框架、以及如何在資源受限的環境下高效運行AI模型。 通信的賦能： 5G通信技術為邊緣智能提供瞭強大的通信支撐。超高帶寬、超低延遲以及海量連接的能力，使得邊緣節點能夠以前所未有的效率進行數據交換和協同。本書將探討5G的各項特性，如服務化架構（SBA）、網絡切片（Network Slicing）以及邊緣通信協議，如何與邊緣計算深度融閤，共同構建一個高效的智能網絡。 數據的本地化處理： 邊緣智能強調數據的本地化處理，即在靠近數據生成點的邊緣節點完成大部分的數據分析和預處理。這不僅能夠顯著降低對核心網絡的帶寬需求，更能有效減少數據傳輸的延遲，並提升數據隱私和安全。本書將探討數據預處理、特徵提取、以及如何平衡本地處理與雲端協同的策略。 第三部分：邊緣智能的關鍵技術與應用場景 本書的第三部分將深入剖析實現邊緣智能的關鍵技術，並展望其在各個領域的廣闊應用前景。 邊緣計算架構： 我們將詳細介紹現有的邊緣計算架構，包括中心化邊緣、分布式邊緣和混閤邊緣等模型，並分析它們的優缺點。同時，我們將探討如何設計高效、可擴展且具有彈性的邊緣計算平颱，以滿足不同應用場景的需求。 邊緣智能算法與模型： 針對資源受限的邊緣環境，我們將研究適用於邊緣部署的AI/ML算法。這包括聯邦學習（Federated Learning），它允許在不傳輸原始數據的情況下，對分布在各邊緣節點上的模型進行協同訓練；以及模型壓縮、量化、剪枝等技術，以降低模型的計算復雜度和存儲需求。 網絡協同與編排： 邊緣智能的實現離不開網絡資源的有效協同與智能編排。我們將探討如何利用軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）技術，對邊緣計算和通信資源進行動態調度和管理，以實現按需分配和優化資源利用。 安全與隱私保障： 鑒於數據在邊緣處理的特性，安全與隱私保護至關重要。本書將探討邊緣安全的技術手段，如數據加密、訪問控製、差分隱私以及區塊鏈在邊緣安全中的應用。 具體應用場景的深度解析： 智能交通係統： 自動駕駛汽車需要實時處理傳感器數據，與路側單元（RSU）進行低延遲通信，實現協同決策和安全預警。邊緣智能能夠為車輛提供本地化的感知、預測和規劃能力。 工業互聯網： 智能工廠需要對生産綫上的海量傳感器數據進行實時分析，以實現故障預測、質量控製和生産優化。邊緣計算能夠為工業設備提供低延遲、高可靠性的智能服務。 智慧城市： 智慧安防、環境監測、智能電網等應用，都需要在城市邊緣部署計算和智能處理能力，以實現對海量數據的實時感知和快速響應。 沉浸式媒體與遊戲： AR/VR應用對延遲和帶寬的要求極高，邊緣計算可以將渲染和處理任務推嚮邊緣，從而提供流暢、逼真的沉浸式體驗。 遠程醫療與健康監測： 醫療設備産生的海量健康數據需要在邊緣進行初步分析和處理，以實現實時健康監測和早期預警，同時保護患者隱私。 第四部分：挑戰、機遇與未來展望 在本書的最後部分，我們將再次審視邊緣智能麵臨的挑戰，並展望其帶來的巨大機遇。 標準化與互操作性： 邊緣智能涉及眾多技術和參與者，建立統一的標準和實現良好的互操作性是其廣泛應用的關鍵。 商業模式與生態構建： 如何構建可持續的商業模式，吸引産業鏈各方參與，形成蓬勃發展的邊緣智能生態係統，是需要深入思考的問題。 網絡安全與隱私的持續演進： 隨著邊緣智能的普及，網絡安全和隱私保護的挑戰也將持續演進，需要不斷創新和完善技術與策略。 政策法規與倫理考量： 邊緣智能的廣泛應用將觸及數據所有權、責任界定等倫理和法律問題，需要政府、行業和社會各界共同探討和規範。 本書將為讀者提供一個清晰的路徑，幫助理解邊緣智能不僅僅是一個技術概念，更是未來數字社會發展的關鍵驅動力。它將推動我們進入一個更加智能、互聯、響應迅速的世界，釋放前所未有的創新潛力和社會價值。 結論 《邊緣智能：融閤通信、計算與海量數據的下一代移動網絡》是一部集理論深度、技術廣度和應用前瞻性於一體的著作。它係統性地梳理瞭當前移動網絡發展的痛點，並以前瞻性的視角，深入剖析瞭邊緣智能這一顛覆性技術。通過對通信、計算、海量數據與智能應用的深度融閤的探討，本書為讀者描繪瞭下一代移動網絡的藍圖，並提供瞭應對未來挑戰的解決方案。它不僅是技術研究人員的案頭必備，更是希望理解數字未來發展方嚮的每一位讀者的不二之選。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，“5G移動緩存與大數據——5G移動緩存、通信與計算的融閤”，仿佛直接點亮瞭我對未來數字世界的好奇心。我一直關注著5G技術的演進，但對於它如何與我們生活中不斷增長的數據量以及復雜的計算需求相結閤，卻有著更深層次的疑問。特彆是“移動緩存”這個概念，讓我充滿瞭想象。我理解緩存是為瞭加速數據訪問，那麼在5G高速、低延遲的移動網絡下，這種“移動緩存”又會有何不同？它是否意味著數據能夠更智能、更高效地被預加載到更靠近用戶的節點，從而實現前所未有的流暢體驗？我期待書中能揭示其背後的技術細節，例如它是如何與5G的邊緣計算能力協同工作的，又會帶來哪些新的挑戰和機遇。而“通信與計算的融閤”這一核心理念，更是抓住瞭我關注的焦點。這是否意味著未來的網絡不再僅僅是傳輸數據的管道，而是能夠直接承擔一部分計算任務，實現“網絡即計算”的範式轉移？我希望能從書中瞭解到，這種融閤將如何優化資源分配，提高處理效率，以及為諸如大規模物聯網、實時AI分析等應用提供更強大的技術支撐。這本書能否讓我清晰地看到，5G如何構建一個更加智能、互聯、高效的未來，是我最期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題實在是太吸引人瞭，“5G移動緩存與大數據——5G移動緩存、通信與計算的融閤”。光是看這個名字，就讓人浮想聯翩，似乎能看到未來數字生活的圖景。我一直對5G技術的發展充滿好奇，尤其是它如何能與我們日常生活中産生的海量數據更好地結閤。我期待這本書能夠深入淺齣地解釋5G的精髓，比如它到底是如何實現超高速、超低延遲的，這背後有哪些關鍵的技術突破？而“移動緩存”這個概念，聽起來就很有意思，它是不是意味著我們手機裏的數據存儲和訪問方式會發生根本性的變化？是不是能讓我們的應用運行得更快，看視頻更流暢，甚至在信號不好的地方也能獲得更好的體驗？更不用說“通信與計算的融閤”，這更是讓人眼前一亮，這是否意味著網絡和處理能力不再是兩個獨立的環節，而是深度整閤，共同提升效率？我希望這本書能用生動的案例，或者形象的比喻，來解釋這些相對抽象的技術概念，讓我這個非技術背景的讀者也能有所收獲。我特彆想知道，這種融閤究竟會給我們的生活帶來哪些實際的改變，比如智能傢居、自動駕駛、AR/VR這些新興領域，在這種技術融閤的加持下，會發展到什麼程度？是不是真的能實現科幻電影裏的場景？這本書能否解答我的這些疑惑，是我最期待的地方。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，尤其是“5G移動緩存與大數據——5G移動緩存、通信與計算的融閤”這個副標題，我立刻被它所描繪的未來技術圖景所吸引。我一直對5G技術如何重塑我們的數字生活充滿好奇，而“移動緩存”這個概念更是讓人眼前一亮。在我看來，傳統的緩存更多的是在設備內部或者服務器端，那麼“移動緩存”是否意味著一種分布式的、更靠近用戶的緩存機製？它能否有效緩解5G網絡在高密度用戶場景下的壓力，同時提升用戶體驗？我希望這本書能詳細闡述其背後的原理和實現方式，例如是否涉及到新的數據管理策略、邊緣計算節點的部署，亦或是更智能的流量調度算法。同時，“通信與計算的融閤”這個提法，更是觸及瞭技術發展的核心趨勢。這是否意味著我們將看到網絡和計算能力不再是獨立的模塊，而是相互滲透、協同工作？我期待書中能夠探討這種融閤帶來的具體優勢，比如如何實現更低的端到端延遲，如何支持更復雜的實時分析，以及如何為AIoT（人工智能物聯網）等新興應用提供強大的支撐。我希望這本書能提供一些具有啓發性的觀點，不僅讓我理解這些技術概念，更能讓我窺見它們將如何深刻地改變未來的信息基礎設施和應用生態。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，“5G移動緩存與大數據——5G移動緩存、通信與計算的融閤”，聽起來就充滿瞭一種前沿科技的魅力，讓我充滿瞭探索的欲望。我一直對5G技術的發展及其潛力感到興奮，但同時我也對它的實際應用和對我們生活的影響感到好奇。而“移動緩存”這個概念，對我來說是比較新鮮的，我很好奇它在5G環境下具體指的是什麼，它是否意味著我們數據存儲和訪問的方式會有革命性的變化，能夠讓我們在移動設備上獲得更快、更流暢的體驗？我期待書中能夠深入淺齣地解釋這個概念，並說明它在5G網絡中的重要性。另外，副標題中的“通信與計算的融閤”更是讓我産生瞭濃厚的興趣。這聽起來像是打破瞭傳統的網絡和計算各自為政的模式，將兩者緊密結閤，形成一種新的協同工作方式。我希望書中能夠詳細闡述這種融閤是如何實現的，它能夠帶來哪些具體的優勢，比如在處理海量數據、支持實時應用、或者賦能邊緣智能方麵，是否能夠提供更高效、更智能的解決方案。我特彆想瞭解，這種融閤是否會催生齣全新的應用場景，例如在智慧城市、自動駕駛、或者沉浸式體驗等領域，能帶來哪些意想不到的突破。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被它宏大的主題所吸引——“5G移動緩存與大數據”。這個名字就預示著它將觸及信息技術前沿的幾個關鍵領域。作為一個長期關注科技發展的人，我對於“5G”帶來的革命性變化一直充滿期待，而“大數據”更是我們這個時代繞不開的話題。我特彆想瞭解，這本書是如何將這兩個看似獨立的領域巧妙地聯係起來的。比如，5G的超大帶寬和低延遲，是否能夠為大數據的高效采集、傳輸和處理提供前所未有的便利？而“移動緩存”這個詞，更是激發瞭我的興趣。我理解的緩存通常是用來加速數據訪問的，那麼在5G環境下，“移動緩存”的齣現，是否意味著我們在手機、平闆甚至其他移動設備上的數據存儲和訪問方式會發生根本性的變革？它能否讓我們在移動場景下，依然能夠享受到接近本地存儲的訪問速度？更進一步，書中關於“通信與計算的融閤”的闡述，是否能揭示一種全新的架構模式，將網絡傳輸能力與本地或邊緣計算能力深度結閤，從而實現更智能、更高效的信息處理？我非常好奇，這種融閤將如何在實際應用中落地，例如在物聯網、邊緣AI、或者實時數據分析等領域，它能帶來哪些顛覆性的創新？我希望這本書能夠提供一些前瞻性的思考和潛在的應用場景，讓我能更清晰地把握5G時代下大數據發展的未來脈絡。