通信行业六大专项技术课程总结分享(一)


本期重点:

5G网络规划与建设

电信数据全生命周期安全

云计算全面认知与前沿场景

一、5G网络规划与建设

知识地图:

1、5G网络规划概况

  • 5G建网长期目标50M/5M,分区域按需完善,分期实现

  • 5G无线网络规划全景-构建4阶23步的5G网络规划能力

  • 5G网络规划与3G\4G网络规划的差异


  • 5G宏站站点规模估算与模型

2、传输链路规划

  • 5G低频基站传输带宽需求分析-需10G能力

  • 单站点(DRAN)资源需求建模,一个站点需要24~36芯光纤

  • 无源DWDM应对前传光纤受限场景


3、利用旧基站的问题




二、电信数据全生命周期安全

1、数据全生命周期安全

  • 数据全生命周期

数据采集安全→数据传输安全→数据存储安全→数据使用安全→数据共享安全→数据安全技能

  • 法律条规

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确指出,要“实施国家大数据战略”,“加快推动数据资源共享开放和开发应用”;要“加强数据资源安全保护”,“保障安全高效可信应用”。国务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》提出,要深化大数据在各行业的创新应用,同步建立健全大数据安全保障体系,切实保障数据安全。

  • 讨论数据全生命周期安全的意义

随着运营商大数据应用需求的快速增加,其面临的安全风险也在不断增大,为贯彻落实国家的相关要求,确保运营商大数据安全风险可管可控,在确保安全的前提下发挥数据价值,开展运营商大数据安全管理策略研究,对实现运营商大数据安全管理具有重要的意义。

基于运营商大数据系统建设的五个层级,构建大数据全生命周期安全管控如图

  • 数据处理过程中的要素

2、数据安全相关标准

3、数据分类分级模型

  • 数据分类

  • 数据分级

基于等级保护的数据分级

基于风险防控的数据分级:

  1. A级可接受风险、
  2. B级一般不可接受风险、
  3. C级严重不可接受风险

基于数据敏感性的数据分级:

  1. 极敏感级
  2. 敏感级
  3. 较敏感级
  4. 低敏感级
  5. 行业实践
  • 各行业需要根据生产中实际的数据以及数据的特点,制定分类分级原则,并针对分类分级情况开展安全防控。

4、电信数据分类

  • 用户身份相关数据(A类)

  • 用户服务内容数据(B类)

  • 用户服务衍生数据(C类)

5、电信数据分级

  • 根据数据的敏感程度以及企业的实践经验,将电信企业所涉及的用户数据由低到高划分为1-5级

  • 数据加密流程:

三、云计算全面认知与前沿场景


1、云计算的概况

  • 什么是云计算?

  • 云计算的特征

  • 云计算与我们的生活

  • 云计算演进之路

  • 云计算的四种模式

  • 公有云和私有云对比

  • 云计算架构

  • 云计算服务模式

2、云计算的主流技术

  • 云计算关键技术

  • 疫情催生下的云计算

这场突如其来的疫情,牵动了整个华夏儿女的心,全球华人的目 光聚焦武汉雷神山和火神山的建设。

催生了一个新的网络名词“云监工”。“云监工”从侧面印证我 国云计算领域取得的巨大成就。

5G+AI+云计算 打响数字化疫情防控阻击战



  • 相关技术介绍

大数据(big data):指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可 容忍时间的数据集。

物联网是大数据的重要来源,以前是人人互联、人机互联,现在是万物互联,其数 据更加庞大,因此而带来的大数据结果,将更加丰富和精确。

  • OpenStack技术

OpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起 的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。

  • 国内主流云计算提供商

  • 云计算的发展路线

  • 关于云原生(cloud native)

“云原生计算”更侧重于云软件开发后的交付与部署,主要针对以 容器为基础的云软件部署,即把一个云应用软件所需要的底层软件 组件打包到一个标准化容器中,而容器可以把一次编写的云应用程 序部署到本地数据中心或云上,进而无数的“小”容器横向连接起 来就形成了云软件般规模化扩展能力。

  • 人工智能

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用 系统的一门新的技术科学。• 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。

  • 5G时代

“5G”实际上指的是一个行业标准,即“第五代移动通信技术标准”。

3、 介绍容器和K8S

  • 容器

容器(Container)是一种轻量级的虚拟化技术,所谓的轻量级虚拟化,就是使用 了一种操作系统虚拟化技术,这种技术允许一个操作系统上用户空间被分割成几个 独立的单元在内核中运行,彼此互不干扰,这样一个独立的空间,就被称之为一个容器。

DEMO:通过docker部署一个wordpress服务,通过k8s部署一个nginx应用 。

  • Docker是什么

Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到 一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。

  • (1) 容器与虚拟机的区别

  • (2) 容器与虚拟机的区别

  • Docker的内部构建

Docker 镜像(Image)

Docker镜像就是一个只读的模板。镜像可以用来创建Docker容器。另外Docker提供了 一个很简单的机制来创建镜像或者更新现有的镜像,用户甚至可以直接从其他人那里下 载一个已经做好的镜像来直接使用。

Docker容器(Container)

Docker利用容器来运行应用。容器是从镜像创建的运行实例,它可以被启动、开始、 停止、 删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台。

Docker仓库(Repository)

仓库是集中存放镜像文件的场所。仓库注册服务器(Registy)上往往存放着多个仓库, 每个仓库中又包含了多个镜像,每个镜像有不同的标签(Tag)。

  • Docker的架构

  • K8S

传统的应用程序架构

Microservice Architecture 微服务架构

  • 为什么需要Kubernetes

容器:是个手段:package, ship and run application

容器挑战:

  1. 大规模容器管理
  2. 基于微服务原则架构分布式应用
  3. 多主机容器集群管理
  4. 按需扩展
  5. 无停机部署应用
  6. 服务发现

  • Kubernetes过去,现在,未来

2002年,虚拟机大规模流行之前出世

管理Google所有应用:数据中心80个,服务器100多万台,每周启停容器30亿次

2015年,paper:Large-scale cluster management at Google with Borg

从Borg演化的分布式框架:Mesos,Kubernetes,Omega,CloudFoundry,cgroups…

  • 容器管理技术

Google Borg的开源版本

功能简化聚焦,架构类似

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