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| 內容簡介： |
随着万物互联趋势的不断深入，数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速。同时，智能制造、无人驾驶等众多新型应用的出现，对延迟提出了更高的要求。通过将从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算、存储和网络资源，组成统一的平台为用户提供服务，边缘计算作为一种新的计算模式，使数据在源头附近就能得到及时有效的处理。这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心，它绕过了网络带宽与延迟的瓶颈。在产业界和学术界的合力推动下，边缘计算正在成为新兴万物互联应用的主流支撑平台。
本书分别从边缘计算的需求与意义、边缘计算基础、边缘智能、边缘计算典型应用、边缘计算系统平台、边缘计算的挑战、边缘计算资源调度、边缘计算系统实例以及边缘计算安全与隐私保护等方面对边缘计算进行了阐述。
本书既可作为高等院校计算机、通信、物联网、信息安全、电子机械等相关专业的教学参考书，也可作为从事边缘计算开发和科研工作人员的参考资料。
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| 目錄：
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第1章 边缘计算的需求与意义1
1.1 什么是边缘计算1
1.2 边缘计算的产生背景3
1.3 边缘计算的发展历史6
1.3.1 分布式数据库模型6
1.3.2 对等网络模型7
1.3.3 内容分发网络模型8
1.3.4 移动边缘计算8
1.3.5 雾计算9
1.3.6 海云计算9
1.3.7 物端计算10
1.3.8 边缘计算的发展现状10
本章小结12
参考文献12
第2章 边缘计算基础16
2.1 分布式计算16
2.2 边缘计算的基本概念18
2.3 边缘计算的关键技术20
2.3.1 计算迁移20
2.3.2 5G通信技术21
2.3.3 新型存储系统21
2.3.4 轻量级函数库和内核22
2.3.5 边缘计算编程模型22
2.4 边缘计算与云计算23
2.4.1 云计算的概念23
2.4.2 云计算特点24
2.4.3 边缘计算与云计算对比24
2.5 边缘计算与大数据26
2.6 边缘计算的优势与挑战27
本章小结29
参考文献29
第3章 边缘智能32
3.1 边缘智能的定义32
3.1.1 背景32
3.1.2 定义33
3.2 边缘智能的技术栈34
3.2.1 边缘智能算法34
3.2.2 边缘智能编程库36
3.2.3 边缘智能数据处理平台37
3.2.4 边缘智能操作系统38
3.2.5 边缘智能芯片39
3.2.6 边缘智能设备40
3.3 边缘智能中的协同计算41
3.3.1 边云协同41
3.3.2 边边协同42
3.3.3 边物协同43
3.3.4 云边物协同44
3.4 支撑边缘智能的计算框架44
3.4.1 OpenEI：面向边缘智能的开放数据处理框架44
3.4.2 NestDNN：动态分配多任务资源的移动端深度学习框架46
3.4.3 AdaDeep：应用驱动的模型选择框架46
3.4.4 DeepCham：自适应移动目标识别框架46
3.4.5 DDNN：分布式神经网络框架47
本章小结47
参考文献47
第4章 边缘计算典型应用52
4.1 智慧城市52
4.2 智能制造54
4.3 智能交通55
4.4 智能家居57
4.5 智能医疗59
4.6 面向公共安全的边缘视频系统61
4.7 基于边缘计算的灾难救援69
4.8 工业互联网边缘计算72
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72
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75
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78
4.8.4 面向个性化定制的自适应可重构生产系统81
本章小结83
参考文献83
第5章 边缘计算系统平台87
5.1 面向智慧城市的边缘计算系统87
5.1.1 面向智慧城市的边缘计算系统框架88
5.1.2 智慧城市中边缘计算任务迁移及调度90
5.2 面向智能汽车的边缘计算系统96
5.2.1 为什么需要EdgeOSV96
5.2.2 车载应用的划分98
5.2.3 OpenVDAP100
5.2.4 AC4AV108
5.2.5 面向智能汽车的安全协同计算框架109
5.3 面向智能家居的边缘计算系统110
5.3.1 为什么需要EdgeOSH110
5.3.2 EdgeOSH架构111
5.3.3 EdgeOSH的功能性问题113
5.3.4 面临的问题115
5.4 面向个人计算的边缘计算系统116
5.4.1 EdgeOSP整体架构117
5.4.2 EdgeOSP的软件结构119
5.4.3 EdgeOSP的典型应用实例123
5.4.4 面临的问题124
5.5 面向协同处理的边缘计算系统126
5.5.1 协同平台背景模型127
5.5.2 协同平台的典型应用举例129
5.5.3 面临的问题131
本章小结131
参考文献132
第6章 边缘计算的挑战136
6.1 可编程性136
6.2 程序自动划分138
6.3 命名规则138
6.4 数据抽象140
6.5 调度策略140
6.6 服务管理142
6.7 隐私保护及安全143
6.8 优化指标143
6.9 软硬件选型145
6.10 理论基础145
6.11 商业模式146
6.12 和垂直行业紧密合作146
6.13 边缘节点落地问题148
本章小结149
参考文献149
第7章 边缘计算资源调度152
7.1 资源调度概述152
7.1.1 背景152
7.1.2 应用场景154
7.1.3 架构156
7.1.4 性能指标160
7.2 资源调度的研究方向162
7.2.1 卸载决策162
7.2.2 资源分配163
7.2.3 资源配置165
7.3 资源调度的主要技术166
7.3.1 集中式方法167
7.3.2 分布式方法170
7.4 边缘计算卸载模型 LabC172
7.4.1 LabC 系统模型173
7.4.2 LabC 应用案例分析175
7.4.3 LabC 在车联网中的实例178
7.5 基于区块链的边缘资源分配问题178
7.5.1 基于区块链的不可篡改性的边缘资源分配问题179
7.5.2 基于区块链的去中心化特性的边缘资源分配问题180
7.6 基于深度强化学习的VEC协作数据调度181
7.6.1 系统模型182
7.6.2 数据缓存的多队列模型182
7.6.3 基于 MDP 的数据调度分析184
7.6.4 基于 DQN 的数据协作调度方案185
7.7 无服务器边缘计算中的有效资源配置185
本章小结187
参考文献188
第8章 边缘计算系统实例197
8.1 边缘计算系统概览197
8.2 Cloudlet216
8.2.1 计算迁移216
8.2.2 资源发现与选择217
8.2.3 动态VM合成220
8.3 ParaDrop221
8.3.1 整体架构222
8.3.2 服务降落伞223
8.3.3 ParaDrop工作流224
8.3.4 系统分析225
8.4 Firework228
8.4.1 Firework概念228
8.4.2 整体架构228
8.4.3 可编程性229
8.4.4 范例分析231
8.5 HydraOne232
8.5.1 计算系统实验平台概览232
8.5.2 系统架构235
8.5.3 使用实例237
8.6 边缘计算开源系统240
8.6.1 面向物联网端的边缘计算开源平台240
8.6.2 面向边缘云服务的边缘计算开源平台243
8.6.3 面向云边融合的边缘计算开源平台246
8.6.4 边缘计算开源平台对比与选择248
本章小结251
参考文献252
第9章 边缘计算安全与隐私保护255
9.1 安全概述、基础和目标255
9.2 安全威胁及挑战257
9.2.1 物理安全258
9.2.2 网络安全260
9.2.3 数据安全262
9.2.4 应用安全265
9.3 主要安全技术267
9.3.1 身份认证267
9.3.2 访问控制269
9.3.3 入侵检测271
9.3.4 隐私保护271
9.3.5 可信执行273
9.3.6 安全多方计算275
9.3.7 区块链276
9.4 边缘计算为物联网安全带来的机遇276
9.4.1 隐私保护276
9.4.2 态势感知277
9.4.3 设备更新278
9.4.4 安全协议278
9.5 边缘计算安全实例279
9.5.1 边缘计算的数据保护模型279
9.5.2 海豚攻击：听不见的声音命令280
9.5.3 ContexIoT：基于边缘计算的权限访问系统281
9.5.4 Octopus：基于边缘计算的物联网安全认证282
9.5.5 区块链 边缘计算：去中心化的IoT认证方案283
本章小结285
参考文献285
结束语288
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| 內容試閱：
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2015年是提出边缘计算的天时之年。2004年底，IBM公司把PC（personal computer，个人计算机）业务卖给联想公司时，基本上可以认为是云计算时代开始的一个标志性事件。云计算经过近10年的发展，已经完全嵌入甚至改变了人们日常生活的方方面面，比如云存储、云办公服务等。在云计算类公司的加持下，便携式终端设备逐渐由普通设备转变成一种处理云服务业务的高速缓存设备。成功的云计算公司开始思考：如何让自己的云服务业务用户体验更好？下一个新的经济增长点是什么？这时，边缘计算的提出非常自然地回答了这些问题，所以从 2015 年起，很多云计算公司开始关注并投入边缘计算。
人工智能、万物互联的大力发展，是边缘计算产生的地利因素，人们开始对万物互联充满憧憬。随着万物互联时代的到来，网络边缘设备产生的数据量快速增加，带来了更高的数据传输带宽需求，同时，智能制造、无人驾驶等众多新型应用也对数据处理的实时性提出了更高要求，传统云计算模型已经无法有效应对，因此，边缘作为提供这种计算和数据保护的最佳场所，应运而生。
除了传统的 IT 行业，边缘计算的兴起也给很多其他产业带来了巨大的商机。在电信行业，它可以在基站和边缘服务器上提供增值服务，为企业带来更大的利润。制造业更是把边缘计算当作产业升级的法宝，目前有 400 多家企业加入边缘计算联盟就是一个很好的例证。在汽车行业，以丰田公司为代表，最近也成立了汽车边缘计算联盟，这是因为他们已经看到边缘计算是下一代智能驾驶的核心关键技术。此外，在医疗、公共安全、电力、娱乐、教育等领域也都看到了边缘计算带来的优势。
边缘计算在过去三年发展迅猛，因此本书编写团队在第一版基础上, 结合人工智能、车联网、区块链等新型技术及其在边缘计算平台上的应用和发展，集中力量编写了第二版，希望能帮助有兴趣了解和研究边缘计算的读者缩短学习过程，共同推进该领域的更进一步发展。
本书共9章。第1章介绍边缘计算的概念、起源及发展历史；第2章对边缘计算的基本概念、模型、关键技术进行剖析，分析边缘计算与云计算、边缘计算与大数据之间的关联，探讨边缘计算的优势与面临的挑战；第3章介绍边缘智能的产生背景和基本定义，梳理边缘智能生态系统的技术栈；第4章给出基于边缘计算模型的几种实际应用案例，通过这些案例可以展望边缘计算在万物互联背景下的研究机遇和应用前景；第5章从智慧城市、智能汽车、智能家居、个人计算服务、协同平台等方面，介绍边缘计算的系统平台；第 6 章从可编程性、程序自动划分、命名规则、数据抽象、服务管理、数据隐私保护及安全、优化指标、理论基础以及商业模式等方面，进一步探讨边缘计算的挑战性关键问题；第7章从边缘计算资源调度的研究方向、主要方式、卸载模型等方面介绍边缘环境下资源调度的关键特征；第8章简述目前新兴的多个边缘计算系统实例，并重点介绍Cloudlet、ParaDrop、Firework和HydraOne四个有代表性的边缘计算系统；第9章从安全目标、安全威胁与挑战、主要安全技术等方面探讨边缘计算的安全，并从隐私保护、态势感知、设备更新、安全协议等角度，分析边缘计算为物联网安全带来的新机遇。
希望了解边缘计算的概念、本质和发展趋势的读者，可以重点阅读第1、2章；希望学习边缘计算技术原理的读者，可以将重点放在第2、3、4、6、7章；希望从事边缘计算研发的同仁，可重点阅读第5、6、7、8章；关心边缘计算安全和隐私问题的读者，可重点阅读第1、9章。
本书第一版和第二版的顺利完成离不开中美两国团队的协同工作和辛勤付出。团队成员为本书的顺利完成花费了大量的时间和精力，也为本书提供了许多宝贵的原始资料，在此一并表示感谢。第一版团队成员包括：中国团队成员李尤慧子博士（杭州电子科技大学）、任领美博士（山东科技大学）、陈彦明博士（安徽大学）、张庆阳博士研究生（安徽大学）、刘伟硕士研究生（安徽大学）、梁旭硕士研究生（安徽大学）、徐殷硕士研究生（安徽大学）、张星洲博士研究生（中国科学院计算技术研究所）、赵梓铭硕士研究生（国防科技大学）、郭烨婷硕士研究生（国防科技大学）、吴卫硕士研究生（西安电子科技大学）、白磊博士研究生（西安电子科技大学）；美国团队成员曹杰博士研究生（美国韦恩州立大学）、张权博士研究生（美国韦恩州立大学）、许蓝予博士研究生（美国韦恩州立大学）。第二版团队成员包括：中国团队成员宋纯贺研究员（中国科学院沈阳自动化研究所）、彭晓晖副研究员（中国科学院计算技术研究所）、张星洲博士（中国科学院计算技术研究所）、王一帆博士（中国科学院计算技术研究所）、郭烨婷博士研究生（国防科技大学）、梁家越硕士研究生（中山大学）、张庆阳博士研究生（安徽大学）、余莹硕士研究生（安徽大学）、李启元硕士研究生（安徽大学）、张波硕士研究生（安徽大学）、肖慧子博士研究生（西安电子科技大学）、罗渠元博士研究生（西安电子科技大学）、胡世红博士研究生（江南大学）、肖楷乐博士研究生（北京邮电大学）；美国团队成员许蓝予博士研究生（美国韦恩州立大学）、刘良凯博士研究生（美国韦恩州立大学）。
此外，特别感谢科学出版社的赵丽欣女士，感谢她一如既往的支持。本书第二版能与读者见面，赵丽欣女士付出了很多的时间和精力。
由于边缘计算技术非常前沿且发展迅速，加之时间仓促，很多内容无法面面俱到，书中难免存在谬误，恳请读者批评指正。意见和建议请发到weisong@wayne.edu，欢迎和我们探讨边缘计算相关的任何问题。
施巍松 刘芳 孙辉 裴庆祺
2020年8月
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