实现微服务中的身份验证和授权

2018年美国移动世界大会上，美国联邦通讯委员会的一位官员首次在公开场合展望6G，即第六代移动通信技术。2019年11月，中国科技部会同发展改革委、教育部、工信部、中科院、自然科学基金委组织召开6G技术研发工作启动会。

近日，美国、日韩、欧洲等纷纷投入6G研究计划，而中国移动、紫光展锐、vivo、赛迪智库等国内机构相继发布了6G系列白皮书。普遍观点认为，6G将在2030年左右到来。

还有十年，我们或将和6G相遇，6G的关键词有哪些？当6G来临，我们的生活会发生怎么样的变化？

01空天地一体化的网络覆盖

运营商移动网络专家许浩认为，6G和5G的主要区别是更大的范围和更强的网络能力：“后者代表更高的带宽、更低的时延、更多的连接数，而前者指的是天空地一体通信。”

按照芬兰奥卢大学发布的全球首个6G白皮书《6G无线智能无处不在的关键驱动与研究挑战》，6G的大多数性能指标相比5G将提升10~100倍，比如峰值传输速度将达到100Gbps-1Tbps，而5G仅为10Gbps。

除了传输能力显著提升，无线网络不再困于地面，而将实现地面、卫星和机载网络的无缝连接，可以说，6G几乎没有“盲点”。
 

关于实验的设定、重现和完整的性能比较可以参见交互式查询性能[3]和图分析性能[4]。

六  拥抱开源

GraphScope 的白皮书、代码已经在 github.com/alibaba/graphscope 开源[5]，项目遵守 Apache License 2.0。 欢迎大家 star、试用，参与到图计算 中来。 也欢迎大家贡献代码，一起打造业界最好的图计算系统。 我们的目标是持续更新该项目，不断提升功能的完整性和系统的稳定性。 也欢迎大家关注网站 graphscope.io 来跟进项目的最新状态。
 

然后我们通过上面的代码选用模型以及做一些训练相关的参数配置就可以十分便捷的用 GLE 开始做图分类任务。

GLE 引擎包含 Graph 与 Tensor 两部分，分别由各种 Operator 构成。Graph 部分涉及图数据与深度学习的对接，如按 Batch 迭代、采样和负采样等，支持同构图和异构图。Tensor 部分则由各类深度学习算子构成。在计算模块中，图学习任务被拆解成一个个算子，算子再被运行时分布式的执行。为了进一步优化采样性能，GLE 将缓存远程邻居、经常访问的点、属性索引等，以加快每个分区中顶点及其属性的查找。GLE 采用支持异构硬件的异步执行引擎，这使 GLE 可以有效地重叠大量并发操作，例如 I/O、采样和张量计算。GLE 将异构计算硬件抽象为资源池（例如 CPU 线程池和 GPU 流池），并协作调度细粒度的并发任务。

五  性能

GraphScope 不仅在易用性上一站式的解决了图计算问题，在性能上也达到极致，满足了企业级需求。我们使用 LDBC Benchmark 对 GraphScope 的性能进行了评估和对比测试。

如图 6 所示，在交互式查询测试 LDBC SNB Benchmark上，单节点部署的 GraphScope 与开源系统 JanusGraph 相比，多数查询快一个数量级以上；在分布式部署下，GraphScope 的交互式查询基本能达到线性加速的扩展性。

接下来我们开始用图学习引擎为论文分类。首先我们配置将数据中论文类节点的 128 维特征以及我们在上一步中计算出的 kcore 和 triangles 两个属性共同作为训练特征。然后我们从 session 中拉起图学习引擎 GIE。在拉起 GIE中 图 lg 时，我们配置了图数据，特征属性，指定了哪一类的边，以及将点集划分为了训练集、验证集和测试集。

（编辑：威海站长网）

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