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边缘计算(第2版物联网工程专业系列教材)

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作者施巍松,刘芳,孙辉等

出版社中国科技出版传媒股份有限公司

ISBN9787030676474

出版时间2020-09

装帧平装

开本16开

定价58元

货号11015188

上书时间2024-09-24

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商品详情

品相描述：全新

商品描述

作者简介
    裴庆祺（1975-），男，博士，西安电子科技大学教授、博士生导师，综合业务网理论与关键技术国家重点实验室（ISN）成员，2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。近年来，主要从事无线通信网络、信息安全等领域的研究，承担或参与了20余项国家自然基金、国家863计划、新一代移动通信重大专项等项目。研究成果分别荣获2013年国家技术发明二等奖、2008年中国电子学会电子信息科学技术奖一等奖、2009年陕西省科学技术奖一等奖、2011年高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）技术发明奖二等奖、2014年陕西省科学技术二等奖等科技奖励。在国内外重要期刊和会议上发表论文80余篇，其中SCI检索30余篇，EI检索80余篇，授权国家发明专利47项、申请国际PCT专利5项、登记软件著作权26项。参与制定多项标准，已获颁布的包括中国国家标准2项、中国电子行业标准2项、IEC国际标准3项。,    施巍松，IEEE Fellow，美国韦恩州立大学Charles  H．Gershenson杰出教授，美国国家科学基金会杰出青年教授奖获得者(NSF：CAREER Award)，全国百篇优秀博士论文获得者。2013～2015年间任美国国家科学基金会(NSF)项目主任，2012～2016年间担任IEEE计算机协会lnternel专业技术委员会主席。中国科学院海外评审专家，中国自动化学会边缘计算专业委员会副主任委员，是边缘计算这一研究领域的早期提出者之一，并积极致力于边缘计算的推广。,    孙辉，博士，安徽大学计算机科学与技术学院讲师。主要从事新型计算机系统结构、新型存储系统、边缘计算等领域的研究，现主要从事面向公共安全领域内视频监控系统的边缘计算、存储等框架及关键技术的研究工作。主持国家级及省部级项目4项。在IEEE TC、MASCOTS、SEC、IGSC等重要期刊和会议上发表学术论文近10篇，申请发明专利9项，登记软件著作权1项。,    刘芳，博士，湖南大学教授，博士生导师，曾任国防科技大学计算机学院副教授，中山大学“百人计划”中青年杰出人才。作为负责人主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目、国防预研项目等。从事大数据处理与存储、边缘计算、智能交互设计等领域的研究。在PIEEE、TPDS、TC、DAC、UbiComp等期刊和会议上发表学术论文80余篇，授权或申请国家发明专利20余项。获军队科技进步二等奖、国家级教学比赛一等奖、省部级教学成果一等奖。

目录
第1章  边缘计算的需求与意义
  1.1  什么是边缘计算
  1.2  边缘计算的产生背景
  1.3  边缘计算的发展历史
    1.3.1  分布式数据库模型
    1.3.2  对等网络模型
    1.3.3  内容分发网络模型
    1.3.4  移动边缘计算
    1.3.5  雾计算
    1.3.6  海云计算
    1.3.7  物端计算
    1.3.8  边缘计算的发展现状
  本章小结
  参考文献
第2章  边缘计算基础
  2.1  分布式计算
  2.2  边缘计算的基本概念
  2.3  边缘计算的关键技术
    2.3.1  计算迁移
    2.3.2  5G通信技术
    2.3.3  新型存储系统
    2.3.4  轻量级函数库和内核
    2.3.5  边缘计算编程模型
  2.4  边缘计算与云计算
    2.4.1  云计算的概念
    2.4.2  云计算特点
    2.4.3  边缘计算与云计算对比
  2.5  边缘计算与大数据
  2.6  边缘计算的优势与挑战
  本章小结
  参考文献
第3章  边缘智能
  3.1  边缘智能的定义
    3.1.1  背景
    3.1.2  定义
  3.2  边缘智能的技术栈
    3.2.1  边缘智能算法
    3.2.2  边缘智能编程库
    3.2.3  边缘智能数据处理平台
    3.2.4  边缘智能操作系统
    3.2.5  边缘智能芯片
    3.2.6  边缘智能设备
  3.3  边缘智能中的协同计算
    3.3.1  边云协同
    3.3.2  边边协同
    3.3.3  边物协同
    3.3.4  云边物协同
  3.4  支撑边缘智能的计算框架
    3.4.1  OpenEI：面向边缘智能的开放数据处理框架
    3.4.2  NestDNN：动态分配多任务资源的移动端深度学习框架
    3.4.3  AdaDeep：应用驱动的模型选择框架
    3.4.4  DeepCham：自适应移动目标识别框架
    3.4.5  DDNN：分布式神经网络框架
  本章小结
  参考文献
第4章  边缘计算典型应用
  4.1  智慧城市
  4.2  智能制造
  4.3  智能交通
  4.4  智能家居
  4.5  智能医疗
  4.6  面向公共安全的边缘视频系统
  4.7  基于边缘计算的灾难救援
  4.8  工业互联网边缘计算
    4.8.1  基于工业互联网边缘计算的智慧油田系统解决方案
    4.8.2  基于工业互联网边缘计算电网输变配用一体化解决方案
    4.8.3  基于工业互联网边缘计算的石化智能化生产监控与优化解决方案
    4.8.4  面向个性化定制的自适应可重构生产系统
  本章小结
  参考文献
第5章  边缘计算系统平台
  5.1  面向智慧城市的边缘计算系统
    5.1.1  面向智慧城市的边缘计算系统框架
    5.1.2  智慧城市中边缘计算任务迁移及调度
  5.2  面向智能汽车的边缘计算系统
    5.2.1  为什么需要EdgeOSV
    5.2.2  车载应用的划分
    5.2.3  OpenVDAP
    5.2.4  AC4AV
    5.2.5  面向智能汽车的安全协同计算框架
  5.3  面向智能家居的边缘计算系统
    5.3.1  为什么需要EdgeOSH
    5.3.2  EdgeOSH架构
    5.3.3  EdgeOSH的功能性问题
    5.3.4  面临的问题
  5.4  面向个人计算的边缘计算系统
    5.4.1  EdgeOSP整体架构
    5.4.2  EdgeOSP的软件结构
    5.4.3  EdgeOSP的典型应用实例
    5.4.4  面临的问题
  5.5  协同平台
    5.5.1  协同平台背景模型
    5.5.2  协同平台的典型应用举例
    5.5.3  面临的问题
  本章小结
  参考文献
第6章  边缘计算的挑战
  6.1  可编程性
  6.2  程序自动划分
  6.3  命名规则
  6.4  数据抽象
  6.5  调度策略
  6.6  服务管理
  6.7  隐私保护及安全
  6.8  优化指标
  6.9  软硬件选型
  6.10  理论基础
  6.11  商业模式
  6.12  和垂直行业紧密合作
  6.13  边缘节点落地问题
  本章小结
  参考文献
第7章  边缘计算资源调度
  7.1  资源调度概述
    7.1.1  背景
    7.1.2  应用场景
    7.1.3  架构
    7.1.4  性能指标
  7.2  资源调度的研究方向
    7.2.1  卸载决策
    7.2.2  资源分配
    7.2.3  资源配置
  7.3  资源调度的主要技术
    7.3.1  集中式方法
    7.3.2  分布式方法
  7.4  边缘计算卸载模型 LabC
    7.4.1  LabC 系统模型
    7.4.2  LabC 应用案例分析
    7.4.3  LabC 在车联网中的实例
  7.5  基于区块链的边缘资源分配问题
    7.5.1  基于区块链的不可篡改性的边缘资源分配问题
    7.5.2  基于区块链的去中心化特性的边缘资源分配问题
  7.6  基于深度强化学习的VEC协作数据调度
    7.6.1  系统模型
    7.6.2  数据缓存的多队列模型
    7.6.3  基于 MDP 的数据调度分析
    7.6.4  基于 DQN 的数据协作调度方案
  7.7  无服务器边缘计算中的有效资源配置
  本章小结
  参考文献
第8章  边缘计算系统实例
  8.1  边缘计算系统概览
    8.1.1  Cloudlet
    8.1.2  PCloud
    8.1.3  ParaDrop
    8.1.4  Cachier与Precog
    8.1.5  FocusStack
    8.1.6  SpanEdge
    8.1.7  AirBox
    8.1.8  CloudPath
    8.1.9  Firework
    8.1.10  海云计算
    8.1.11  边缘计算代表性商业系统
    8.1.12  边缘计算系统的比较
  8.2  Cloudlet
    8.2.1  计算迁移
    8.2.2  资源发现与选择
    8.2.3  动态VM合成
  8.3  ParaDrop
    8.3.1  整体架构
    8.3.2  服务降落伞
    8.3.3  ParaDrop工作流
    8.3.4  系统分析
  8.4  Firework
    8.4.1  Firework概念
    8.4.2  整体架构
    8.4.3  可编程性
    8.4.4  范例分析
  8.5  HydraOne
    8.5.1  计算系统实验平台概览
    8.5.2  系统架构
    8.5.3  使用实例
  8.6  边缘计算开源系统
    8.6.1  面向物联网端的边缘计算开源平台
    8.6.2  面向边缘云服务的边缘计算开源平台
    8.6.3  面向云边融合的边缘计算开源平台
    8.6.4  边缘计算开源平台对比与选择
  本章小结
  参考文献
第9章  边缘计算安全与隐私保护
  9.1  安全概述、基础和目标
  9.2  安全威胁及挑战
    9.2.1  物理安全
    9.2.2  网络安全
    9.2.3  数据安全
    9.2.4  应用安全
  9.3  主要安全技术
    9.3.1  身份认证
    9.3.2  访问控制
    9.3.3  入侵检测
    9.3.4  隐私保护
    9.3.5  可信执行
    9.3.6  安全多方计算
    9.3.7  区块链
  9.4  边缘计算为物联网安全带来的机遇
    9.4.1  隐私保护
    9.4.2  态势感知
    9.4.3  设备更新
    9.4.4  安全协议
  9.5  边缘计算安全实例
    9.5.1  边缘计算的数据保护模型
    9.5.2  海豚攻击：听不见的声音命令
    9.5.3  ContexIoT：基于边缘计算的权限访问系统
    9.5.4  Octopus：基于边缘计算的物联网安全认证
    9.5.5  区块链+边缘计算：去中心化的IoT认证方案
  本章小结
  参考文献
结束语

内容摘要

中的t·边缘’’与数据中心相对，这里“贴近”一词包含多种含义。首先可以表示网络距离近，由于网络规模缩小，带宽、延迟、抖动等不稳定因素都易于控制与改进。还可以表示为空间距离近，这意味着边缘计算资源与用户处在同一个情景之中(如位置)，根据这些情景信息可以为用户提供个性化的服务(如基于位置信息的服务)。空间距离与网络距离有时可能并没有关联，但应用可以根据自己的需要选择合适的计算节点。

网络边缘的资源主要包括手机、PC等用户终端，WiFi接人点、蜂窝网络基站与路由器等基础设施，摄像头、机顶盒等嵌入式设备，Cloudlet等小型计算中心等。这些资源数量众多，相互独立，分散在用户周围，可称为边缘节点。边缘计算就是要将空间距离或网络距离上与用户临近的这些独立分散的资源统一起来，为应用提供计算、存储和网络服务。

如果从仿生的角度理解边缘计算，可以做这样的类比：云计算相当于人的大脑，边缘计算相当于人的神经末端。当针刺到手时，人总是先下意识地收手，然后大脑才会意识到针刺到手，因为将手收回的过程是由神经末端直接处理的非条件反射。这种非条件反射加快人的反应速度，避免受到更大的伤害，同时让大脑专注于处理高级智慧。未来是万物互联的时代，不可能让云计算成为每个设备的“大脑”，而边缘计算则是让设备拥有自己的“大脑”。1．2边缘计算的产生背景

近年来，物联网、大数据、云计算、智能技术的快速发展，给互联网产业带来深刻的变革，也对计算模式提出新的要求。

物联网(Intemetofthings，IoT)技术…旨在利用射频识别技术、无线数据通信技术、全球定位系统等，按物联网约定的通信协议将实物与互联网连接起来，进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理互联网资源。随着计算机技术和网络通信技术的发展，物联网的概念得到较大的延伸，即定义为几乎所有信息技术与计算机、网络技术的结合，实现实物与实物之间数据信息的实时共享，实现具有智能化的实时数据收集、传递、处理和执行。“无人参与的计算机信息感知”的概念开始逐渐应用到可穿戴设备、智能家居、环境感知、智能运输系统、智能制造等领域中“”。物联『回技术主要涉及以下关键技术。

①传感器技术从自然信源获取信息，并进行处理(变换)和识别的技术。传感器技术也是计算机应用中的关键技术，通过对被测对象的某一确定的信息进行感受(或响应)与检出，并使之按照一定规律转换成可输出信号。

②无线射频识别技术(radio frequency identification，RFID) 是将无线射频技术和嵌入式技术融为一体的综合技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识

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