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399千字
字数
2021-09-01
发行日期
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主编推荐语
本书为边缘计算的发展提供了重要的理论支撑和方向引导，对边缘计算技术的产业落地具有重要意义。
内容简介
从边缘计算产生的动机开始，阐述了边缘计算发展的底层逻辑。
从边缘计算系统运转和使用的维度，清晰讲述了边缘计算的关键原理与核心技术。
从实际系统开发的角度，介绍了两种边缘计算原型系统的实现方式。
本书介绍边缘计算的基础理论、概念模型、系统架构、设计原理、关键技术、原型系统、应用案例等，重点介绍了边缘计算的概念及原理，并且从真实系统运行的视角，自顶向下地剖析边缘计算的关键技术，解答了边缘计算“是什么”“为什么”“怎么办”三个关键的基础问题，然后在阐述技术的基础上，提供了系统实现的手段和做法。
本书可作为计算机科学、物联网工程、互联网+、电子信息、通信工程、人工智能、智慧城市等专业高年级本科生或研究生的教材，也可供科研人员和从业者参考。
目录
- 版权信息
- 本书特色
- 作者简介
- 推荐序一
- 推荐序二
- 自序
- 前言
- 第1章 边缘计算概述
- 1.1 边缘计算的背景与概念
- 1.1.1 边缘计算的历史背景
- 1.1.2 边缘计算的概念
- 1.1.3 边缘计算带来的改变
- 1.2 边缘计算发展的历史必然性
- 1.2.1 催生边缘计算的技术
- 1.2.2 计算形态变革的内在逻辑
- 1.2.3 边缘计算将深刻改变计算方式
- 1.3 边缘计算的重要意义
- 1.4 边缘计算中的关键问题
- 1.4.1 关键词
- 1.4.2 关键研究问题概述
- 1.4.3 边缘计算架构
- 1.4.4 操作系统与编程模型
- 1.4.5 计算卸载与资源分配
- 1.4.6 虚拟化与服务管理
- 1.4.7 服务集群管理
- 1.4.8 人工智能与大数据
- 1.4.9 移动性管理
- 1.4.10 系统与应用
- 1.5 发展趋势与技术挑战
- 1.5.1 发展趋势
- 1.5.2 关键机构与成果
- 1.6 本书的写作逻辑
- 习题
- 参考文献
- 第2章 边缘计算架构原理
- 2.1 边缘计算架构概述
- 2.1.1 系统评价及设计要求
- 2.1.2 边缘计算架构设计面临的独特挑战
- 2.2 总体系统架构
- 2.2.1 两类边缘：主干网边缘和泛在边缘
- 2.2.2 云-边-端架构
- 2.2.3 边-端架构
- 2.2.4 多接入边缘计算
- 2.2.5 分布式D2D/D4D架构（泛在边缘架构）
- 2.2.6 AIoT架构
- 2.3 软件计算架构
- 2.3.1 一般边缘计算软件架构
- 2.3.2 多接入边缘计算架构
- 2.3.3 AIoT软件架构
- 2.3.4 卫星边缘计算架构
- 2.3.5 编程模型
- 2.4 边缘计算操作系统与开源框架
- 2.4.1 EdgeX Foundry
- 2.4.2 StarlingX
- 2.4.3 其他开源框架
- 2.4.4 融合边缘的前端物联网操作系统
- 习题
- 参考文献
- 第3章 边缘接入技术
- 3.1 无线传输机制
- 3.1.1 无线局域网传输机制
- 3.1.2 无线个域网传输机制
- 3.1.3 无线广域网传输机制
- 3.1.4 低功耗广域网传输机制
- 3.1.5 新型无线传输机制
- 3.1.6 总结
- 3.2 无线接入的通信服务协议
- 3.2.1 MQTT
- 3.2.2 AMQP
- 3.2.3 Kafka
- 3.2.4 STOMP
- 3.3 可靠的数据传输
- 3.3.1 考虑移动性的可靠数据传输
- 3.3.2 基于博弈的数据接入
- 3.4 多接入边缘网络与超密集网络
- 习题
- 参考文献
- 第4章 计算任务卸载
- 4.1 任务卸载概述
- 4.1.1 任务卸载概念与步骤
- 4.1.2 计算卸载的时延模型
- 4.1.3 边缘计算任务卸载评价指标
- 4.2 任务卸载方式
- 4.2.1 0-1卸载
- 4.2.2 部分卸载
- 4.2.3 任务切分技术及实例分析
- 4.2.4 子任务卸载策略
- 4.3 不同场景下任务卸载策略研究
- 4.3.1 单用户边缘网络场景
- 4.3.2 多用户边缘网络场景
- 4.3.3 异构服务器边缘网络场景
- 4.4 不同架构下任务卸载策略研究
- 4.4.1 云-边-端架构中的卸载策略
- 4.4.2 边-边架构中的卸载策略
- 4.4.3 多接入边缘架构中的计算卸载
- 4.4.4 定制化边缘架构中的计算卸载
- 4.4.5 用户高移动性网络场景中的计算卸载
- 4.4.6 分布式D2D网络中的计算卸载
- 4.5 开源工具概述
- 4.5.1 Slacker
- 4.5.2 EdgeCloudSim
- 4.5.3 EdgeX Foundry
- 4.5.4 Apache Edgent
- 4.5.5 KubeEdge
- 4.6 边缘卸载策略展望与挑战
- 4.6.1 资源协同调度的挑战与展望
- 4.6.2 用户移动性管理的挑战与展望
- 习题
- 参考文献
- 第5章 虚拟化技术
- 5.1 虚拟化技术概述
- 5.2 虚拟化技术发展历史
- 5.3 虚拟化技术分类
- 5.3.1 指令架构级虚拟化
- 5.3.2 硬件抽象级虚拟化
- 5.3.3 操作系统级虚拟化
- 5.3.4 库函数级虚拟化
- 5.3.5 编程语言级虚拟化
- 5.4 轻量级虚拟化
- 5.4.1 虚拟机与容器
- 5.4.2 Docker
- 5.4.3 Unikernel
- 5.4.4 Firecraker
- 5.4.5 总结
- 5.5 微服务
- 5.5.1 服务架构的发展历程
- 5.5.2 微服务架构特点
- 5.5.3 微服务架构面临的挑战
- 5.6 服务网格
- 5.6.1 服务网格的发展历程
- 5.6.2 服务网格工具：Istio
- 5.6.3 服务网格工具对比
- 5.7 无服务架构
- 5.7.1 发展历史
- 5.7.2 Serverless开源工具
- 习题
- 参考文献
- 第6章 边缘服务管理支撑技术
- 6.1 NFV架构
- 6.1.1 NFV概述
- 6.1.2 服务功能链备份
- 6.1.3 虚拟化内容分发网络
- 6.1.4 NFV与移动场景中的边缘计算
- 6.1.5 NFV MANO架构
- 6.2 软件定义网络
- 6.2.1 SDN架构
- 6.2.2 分布式SDN的一致性更新
- 6.2.3 SDN与NFV的区别与联系
- 6.3 网络切片技术
- 6.3.1 网络切片
- 6.3.2 切片管理
- 6.3.3 切片与NFV服务链
- 6.3.4 网络切片研究项目
- 6.4 数据放置、检索与存储
- 6.4.1 数据放置、检索与存储定义
- 6.4.2 针对不同场景的数据放置与检索服务架构
- 6.4.3 移动性预测检索
- 6.4.4 数据定位服务
- 6.4.5 分布式数据存储
- 6.5 开源框架
- 6.6 总结
- 习题
- 参考文献
- 第7章 边缘服务缓存
- 7.1 边缘服务缓存评价指标
- 7.1.1 面向应用的评价指标
- 7.1.2 服务缓存的评价方法
- 7.2 不同架构下的服务缓存策略研究
- 7.2.1 云-边架构中的服务缓存策略
- 7.2.2 边-边架构中的服务缓存策略
- 7.2.3 多接入边缘架构中的服务缓存策略
- 7.2.4 定制化边缘架构中的服务缓存策略
- 7.2.5 算力优先网络
- 7.2.6 命名数据网络
- 7.3 应用案例分析
- 7.3.1 内容缓存案例及系统实现
- 7.3.2 服务缓存案例及系统实现
- 7.4 边缘缓存策略展望与挑战
- 7.4.1 服务发现、服务交付和移动性
- 7.4.2 异构边缘计算系统中的协作
- 7.4.3 低成本容错部署模型
- 7.4.4 无线大数据的利用
- 7.4.5 系统集成
- 7.4.6 资源管理
- 7.4.7 卸载策略的其他优化
- 7.4.8 考虑卸载与未卸载数据的流量范式
- 7.4.9 隐私安全以及用户信任相关
- 习题
- 参考文献
- 第8章 边缘系统部署
- 8.1 边缘系统部署的典型场景
- 8.1.1 静态部署场景
- 8.1.2 动态部署场景
- 8.2 边缘服务器部署问题
- 8.2.1 部署问题的评价指标及限制条件
- 8.2.2 静态部署问题
- 8.2.3 动态部署问题
- 8.3 部署方案性能评估工具
- 8.3.1 OPNET
- 8.3.2 NS
- 8.3.3 SSFNet
- 8.3.4 MiniNet
- 习题
- 参考文献
- 第9章 边缘计算与人工智能
- 9.1 边缘场景中的人工智能
- 9.1.1 人工智能技术回顾
- 9.1.2 典型的人工智能技术
- 9.1.3 边缘计算与人工智能的结合
- 9.2 人工智能在边缘计算中的应用
- 9.2.1 利用机器学习进行计算卸载决策优化
- 9.2.2 利用机器学习进行服务器部署决策优化
- 9.2.3 利用机器学习进行资源分配决策优化
- 9.2.4 基于边缘计算系统的深度学习应用
- 9.3 边缘网络中的人工智能技术
- 9.3.1 分布式机器学习
- 9.3.2 联邦学习与边缘网络
- 9.3.3 TinyML
- 9.3.4 Fregata
- 9.3.5 AIoT系统
- 9.4 移动端开源机器学习框架
- 9.4.1 TensorFlow Lite
- 9.4.2 Core ML
- 9.4.3 NCNN
- 9.4.4 Paddle Lite
- 9.4.5 MNN
- 9.4.6 MACE
- 9.4.7 SNPE
- 9.5 边缘人工智能展望
- 9.5.1 资源友好型边缘AI模型设计
- 9.5.2 计算感知网络技术
- 9.5.3 任务卸载到IoT设备
- 9.5.4 动态预测
- 9.5.5 ML集成
- 9.5.6 DNN性能指标权衡
- 9.5.7 新型AI模型与技术探索
- 习题
- 参考文献
- 第10章 安全与隐私保护
- 10.1 边缘计算隐私保护概述
- 10.1.1 隐私保护在边缘计算中的作用
- 10.1.2 边缘计算相比云计算在隐私保护方面的优势
- 10.2 边缘计算数据安全与隐私保护体系
- 10.2.1 基础设施安全
- 10.2.2 边缘数据安全
- 10.2.3 边缘网络安全
- 10.2.4 移动终端安全
- 10.3 通用边缘安全技术
- 10.3.1 数据加密
- 10.3.2 身份认证
- 10.3.3 隐私保护
- 10.3.4 访问控制
- 10.4 区块链与联邦学习
- 10.4.1 区块链+边缘计算
- 10.4.2 隐私保护的边缘联邦学习
- 10.5 隐私保护的开源工具和未来挑战
- 10.5.1 隐私保护的开源工具
- 10.5.2 隐私保护的未来挑战
- 习题
- 参考文献
- 第11章 应用案例分析
- 11.1 智慧远程医疗
- 11.1.1 设计思路与解决方案
- 11.1.2 存在的问题与发展方向
- 11.2 智慧交通
- 11.2.1 设计思路与解决方案
- 11.2.2 存在的问题与发展方向
- 11.3 智慧家居网关
- 11.3.1 设计思路与解决方案
- 11.3.2 存在的问题与发展方向
- 11.4 智慧工厂
- 11.4.1 设计思路与解决方案
- 11.4.2 存在的问题与发展方向
- 11.5 自动驾驶车联网
- 11.5.1 设计思路与解决方案
- 11.5.2 存在的问题与发展方向
- 11.6 可穿戴边缘计算
- 11.6.1 设计思路与解决方案
- 11.6.2 存在的问题与发展方向
- 11.7 VR/AR
- 11.7.1 设计思路与解决方案
- 11.7.2 存在的问题与发展方向
- 参考文献
- 第12章 边缘系统设计与实践
- 12.1 架构设计与硬件设备概述
- 12.1.1 AVR
- 12.1.2 MSP430
- 12.1.3 ARM
- 12.1.4 设备选择
- 12.2 前端硬件设备环境说明
- 12.3 服务器环境配置
- 12.3.1 系统安装
- 12.3.2 Web服务器的搭建
- 12.3.3 视觉算法概述
- 12.3.4 TensorFlow Lite的安装及测试
- 12.4 服务部署
- 12.4.1 Docker安装
- 12.4.2 Docker Hub
- 12.4.3 个性化Docker镜像
- 12.4.4 整合
- 12.5 利用EdgeX Foundry开源平台创建服务
- 12.5.1 EdgeX Foundry概述
- 12.5.2 环境配置及使用
- 参考文献
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