类似推荐
内容简介
《边缘计算与算力网络——5G AI时代的新型算力平台与网络连接》基于云、SDN、NFV等新技术的云化网络应用及发展趋势，对5G AI时代的新型算力平台（边缘计算）与网络连接（算力网络）进行了系统性的介绍。本书内容涵盖了边缘计算的典型应用场景、主要特征、技术架构、管控体系和相关的网络基础设施，同时还系统性地介绍了算力网络解决方案的定义、思路、模式和典型应用。 《边缘计算与算力网络——5G AI时代的新型算力平台与网络连接》不仅适合通信领域相关从业人员和高校师生阅读与参考，而且还适合对边缘计算和算力网络感兴趣的社会各界人士学习。
作者简介
雷波，高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院IP与未来网络研究中心主任、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会管理与运营组组长、边缘计算网络基础设施联合工作组（ECNI）联执主席等职务，目前聚焦在未来网络技术、新型数据中心网络、算力网络等方面的研究工作。 陈运清，教授级高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院副院长、中国电信科技委数据专业组副组长、中国互联网协会标准工作委员会副主任委员、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会副主席等职务。他长期从事电信运营宽带网络领域的研究，曾获2008年度政府特殊津贴，在未来网络、下一代互联网、IP网络架构、高智能网络等子领域均有较深厚的研究和积累。 王旭亮，毕业于日本奈良先端科学技术大学院大学并获得软件设计学硕士学位，现任中国电信股份有限公司研究院新兴信息技术研究所未来网络与融合创新部副主任，主要研究方向为云计算、SDN/NFV、边缘计算和数据中心网络等。 赵倩颖，毕业于比萨大学和圣安娜高等研究学院，获信息和网络专业硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，曾参与边缘计算、5G AI智能算力网络研究，并参与ITU-T算力网络标准化制定工作，主要研究方向未来网络、算力网络。 解云鹏，毕业于北京邮电大学，获计算机应用技术硕士学位，高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院实验室运营中心技术总监、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会架构组副组长等职务。他主要研究领域为未来网络架构、IP城域网、数据中心网络等，获得省部级奖5项，发明专利10多项，合著专著3本。 王江龙，毕业于北京邮电大学，获信息与通信工程硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，主要从事新型IP网络技术、云网融合、未来网络架构等创新领域的工作。 柏楠，毕业于北京邮电大学，现为中国电信股份有限公司研究院高级工程师，长期致力于网络运营和IT技术的研究及开发工作，近年主要从事网络云化、NFV与边缘计算的设计研发工作。 刘增义，毕业于北京邮电大学，获通信工程硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，主要从事网络功能虚拟化、算力网络、容器网络等创新领域的工作。 唐静，毕业于北京科技大学，获计算机技术硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，曾参与SDN/NFV测试平台、边缘计算、5G AI智能算力网络研究，并参与ITU-T标准化制定工作。
章节目录
第1章5G AI时代需要边缘计算与算力网络 1 1.1算力时代 1 1.1.1算力定义 1 1.1.2算力推动各行各业的发展 2 1.25G AI时代的算力平台 7 1.2.1典型算力平台：云计算 7 1.2.2新型算力平台：边缘计算 9 1.2.3端计算 10 1.2.4多样化的算力提供方 11 1.3算力平台与网络连接 11 1.3.1云计算时代的网络解决方案：云网一体 11 1.3.2从边缘计算视角看网络：ECA/ECN/ECI 12 1.3.3算网一体化布局 16 1.3.4边缘计算时代的新型网络连接：算力网络 16 1.4本章小结 17 第2章边缘计算与应用场景 19 2.1边缘计算演进与定义 19 2.2边缘计算的性能指标 24 2.3边缘计算场景与典型应用综述 25 2.3.1ICT服务商将云计算能力逐步扩展到边缘设备 25 2.3.2工业企业依托丰富的工业场景发挥现场级应用能力 27 2.4行业应用 28 2.4.1平安城市 28 2.4.2远程医疗 30 2.4.3智慧家庭 31 2.4.4车联网 33 2.4.5工业智能制造 34 2.4.6内容服务 36 2.5本章小结 40 第3章边缘计算主要特征与技术架构 41 3.1边缘计算平台行业特色能力 41 3.1.1图像识别能力 42 3.1.2图像渲染能力 43 3.1.3实时编解码能力 43 3.1.4智能分析能力 44 3.2边缘计算平台网络能力开放 45 3.2.1位置服务能力 46 3.2.2业务分流能力 46 3.2.3无线网络信息服务能力 47 3.2.4用户身份识别服务能力 48 3.2.5宽带管理服务能力 49 3.2.6QoS服务能力 49 3.2.7流程统计及计费服务能力 49 3.2.8IoT服务能力 51 3.2.9WLAN信息服务能力 52 3.2.10固定接入信息服务能力 52 3.2.11车联网服务能力 52 3.3边缘计算平台管理能力 54 3.3.1边缘App管理能力 54 3.3.2边缘资源管理能力 57 3.4本章小结 59 第4章边缘计算基础设施层 61 4.1服务器与网络接入设备 61 4.1.1边缘服务器[42] 61 4.1.2服务器虚拟化 66 4.1.3定制化的边缘接入设备 73 4.2基于FPGA的网络算力加速 83 4.2.1算力的演进：从CPU到FPGA 83 4.2.2FPGA助力网络加速 84 4.2.3FPGA助力边缘计算 85 4.2.4边缘计算算力进入FPGA时代 88 4.3数据中心网络的演进 88 4.3.1网络架构的演进 88 4.3.2网络标准的演进 93 4.3.3网络设备的演进 98 4.4构建无损的边缘数据中心网络 102 4.4.1无损网络的由来 102 4.4.2无损网络关键技术 108 4.4.3无损网络技术在边缘数据中心的应用场景 113 4.5本章小结 118 第5章边缘计算的管控体系 119 5.1边缘计算的管理架构 119 5.2运营商视角的管控体系 123 5.2.1运营商的选择 123 5.2.2变革中的网络管理 124 5.2.3运营商边缘计算的管控 143 5.3其他视角的管控体系 147 5.3.1从云服务出发构建MEC体系 147 5.3.2从应用出发构建MEC-PaaS服务 149 5.4本章小结 150 第6章从云网一体到算网一体 153 6.1从云网到边端 153 6.1.1云网边端总体能力和内涵 153 6.1.2边缘计算与云网一体化 154 6.2边缘计算对网络的新需求 155 6.2.1典型业务承载需求 155 6.2.2协同组网需求 157 6.2.3智慧化管理需求 158 6.3边缘组网关键技术 158 6.3.1泛在多样连接 159 6.3.2确定性无损转发 159 6.3.3算力按需分配 160 6.3.4网络切片 160 6.3.5网络智能化 161 6.4云边协同、算网一体的融合架构 161 6.4.1架构融合的基础要素 161 6.4.2算力网络新架构 163 6.4.3云网一体、边网协同的新型城域网 165 6.5本章小结 173 第7章算力网络 175 7.1算力网络的背景 175 7.1.1分布式算力成为业务发展新需求 176 7.1.2边缘计算驱动算力提供的多样化 178 7.1.3网络发展为多方算力资源灵活提供奠定了基础 179 7.1.4算力网络提供新的商业模式 180 7.2算力网络的定义 181 7.2.1算力网络与电力网络的类比分析 181 7.2.2算力网络与云网协同 182 7.3算力网络中多资源联合优化的数学分析 183 7.4算力网络应用案例 188 7.4.1算力网络在智能安防领域的应用案例 188 7.4.2算力网络在AR业务领域的应用案例 191 7.5本章小结 194 第8章算力网络实施方案 195 8.1算力网络体系 195 8.1.1算力网络体系架构 195 8.1.2算力网络交易平台 197 8.1.3集中式的算力网络编排管理平台 198 8.1.4分布式的算力路由层 201 8.2算力网络运行示例 202 8.2.1场景假设与角色描述 202 8.2.2资源信息分发与收集 204 8.2.3算力网络交易详解 209 8.2.4算力网络资源调度 212 8.2.5集中式方案、分布式方案、混合式方案对比 215 8.3基于AI的扩展服务模式 216 8.4本章小结 218 附录A边缘计算开源系统介绍 219 A.1StarlingX 219 A.2KubeEdge 233 附录B边缘计算自动化测试及实践 251 B.1云化网络自动化测试 251 B.2云化网元自动化测试 259 B.3测试平台实践 262 缩略语 269 参考文献 277
边缘计算与算力网络——5G+AI时代的新型算力平台与网络连接是2020年由电子工业出版社出版,作者雷波。
得书感谢您对《边缘计算与算力网络——5G+AI时代的新型算力平台与网络连接》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
