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課程簡介
6G與邊緣運算基礎
- 6G技術概覽與路線圖
- 邊緣運算基礎知識與部署模型
- 6G-Edge-Cloud連續體與分布式計算範式
智慧邊緣架構
- 邊緣系統核心組件(運算、儲存、網路)
- 與IoT感測器、閘道器及6G連網的整合
- 邊緣編排與服務管理
6G能力與使能技術
- 太赫茲頻譜與低延遲通信
- AI原生網路管理與意圖驅動編排
- 針對邊緣工作負載的網路切片與動態資源分配
邊緣的數據與AI
- 聯邦學習與分布式AI處理
- 即時分析與事件驅動架構
- 多域邊緣系統中的數據治理與隱私保護
邊緣-雲端協作模型
- 混合與多重雲端整合策略
- 卸載、快取與延遲最佳化技術
- APIs、微服務與基於容器的部署
分布式邊緣網絡的安全性與信任
- 身分、認證與零信任架構
- 數據完整性、加密與受信任執行環境(TEEs)
- 跨分布式節點的韌性與災難復原
應用案例與產業應用
- 工業自動化與智慧工廠
- 無人車輛與移動基礎設施
- 醫療保健、物流與環境監測
- AR/VR及邊緣的沉浸式媒體體驗
營運與商業影響
- 邊緣即服務(Edge-as-a-Service)與新興生態系模式
- 成本最佳化與生命週期管理
- 6G-邊緣融合所需的技能要求與勞動力轉型
工作坊:設計6G-ready邊緣架構
- 映射工作負載與延遲敏感型服務
- 定義網路拓撲與資源分配
- 撰寫概念驗證部署與評估計畫
總結與後續步驟
最低要求
- 了解雲端與網路基礎知識
- 熟悉IoT與分布式系統概念
- 基本掌握邊緣或混合架構設計
受眾
- IT架構師,探索邊緣運算與下一代網絡的融合
- 企業基礎設施規劃人員與解決方案設計者
- 為6G演進做準備的雲端與IoT專業人士
21 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
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