本书对边缘计算的发展历史与趋势、几种典型的边缘计算技术的基本架构与原理进行了阐述，并对边缘计算涉及的关键技术与最新进展、部署方案、应用场景与实践进行了详细讲解。本书涉及的内容广泛、技术思想凝炼，突出核心原理和关键技术的阐述，同时力图深入讲解边缘计算开源平台的使用过程。本书对从事边缘计算技术研发的专业人士、网络运营管理人员、相关专业高校学生以及对边缘计算技术感兴趣的读者，都具有一定的参考价值。
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内容简介
本书以 CNCF KubeEdge 为例，分理论知识和系统实现两部分，介绍了边缘计算的理论与系统实践。理论知识部分首先介绍边缘计算的概念、挑战与机遇；接着阐述边缘计算的系统架构，包括云计算和虚拟化技术；进一步引出云边端协同机制，重点讲解计算卸载、缓存管理、移动性管理和竞争定价等关键技术；最后介绍边缘计算中的 AI 部署。系统实现部分从定位、功能和整体架构3个方面介绍了主流的边缘计算平台，详细介绍了 CNCF KubeEdge 平台中功能模块间通信原理、云边组件等基础知识，最后介绍了搭建 CNCF KubeEdge 的具体步骤和使用 CNCF KubeEdge 控制树莓派LED 灯、使用 NPU 实现边缘端人脸识别、实现云边协同的联邦训练等实验的操作步骤。本书将理论与实践相结合，不仅介绍了边缘计算的理论知识，还基于 CNCF KubeEdge 平台实战操作进行了讲解。本书汇集了作者在云边端协同领域多年的科研成果，并结合华为边缘计算团队一线的工程实践经验，可为研究人员、高校学生、企业技术人员学习和部署边缘计算提供参考。
章节目录
- 扉页
- 版权页
- 推荐序
- 前言
- 目录
- 第一部分 理论知识
- 第1 章 边缘计算概述
- 1.1 边缘计算的起源与概念
- 1.2 边缘计算的优势与发展
- 1.2.1 边缘计算的优势
- 1.2.2 边缘计算的发展
- 1.3 边缘计算的挑战与机遇
- 1.3.1 边缘计算的挑战
- 1.3.2 边缘计算的机遇
- 1.3.3 边缘计算的典型应用
- 第2章 边缘计算的系统架构
- 2.1 云计算与云原生
- 2.1.1 云计算与边缘计算
- 2.1.2 云原生技术
- 2.1.3 Kubernetes 概述
- 2.1.4 主流边缘计算平台
- 2.2 云边协同架构
- 2.3 跨平台边缘设备
- 2.3.1 树莓派
- 2.3.2 Jetson Nano
- 2.3.3 华为Atlas
- 第3 章 云边端协同
- 3.1 云边端协同概述
- 3.2 预备知识
- 3.2.1 在线算法
- 3.2.2 分布式算法
- 3.2.3 强化学习
- 3.2.4 定价策略
- 3.3 计算卸载
- 3.3.1 在线任务分配与调度模型
- 3.3.2 在线任务分配与调度算法
- 3.3.3 其他在线任务分配与调度模型
- 3.4 缓存管理
- 3.4.1 缓存模型
- 3.4.2 LANDLORD 及旁路模型
- 3.4.3 边缘计算场景中的缓存问题
- 3.5 移动性管理
- 3.5.1 模型
- 3.5.2 算法
- 3.6 竞争定价
- 3.6.1 竞争定价的背景
- 3.6.2 模型和纳什均衡分析
- 3.6.3 完全信息
- 3.6.4 部分用户信息
- 第4章 边缘计算中的AI 部署
- 4.1 概述
- 4.2 技术挑战
- 4.3 云边协同推理
- 4.4 云边协同训练
- 4.4.1 云边协同的联邦学习
- 4.4.2 云边协同的迁移学习
- 4.4.3 云边协同的增量学习
- 第二部分 系统实现
- 第5章 边缘计算平台介绍
- 5.1 Baetyl
- 5.1.1 定位和功能
- 5.1.2 整体架构
- 5.2 EdgeX Foundry
- 5.2.1 定位和功能
- 5.2.2 整体架构
- 5.3 Rancher K3s
- 5.3.1 定位和功能
- 5.3.2 整体架构
- 5.4 CNCF KubeEdge
- 5.4.1 概述
- 5.4.2 定位和功能
- 5.4.3 整体架构
- 5.4.4 AI SIG、MEC SIG、Device-IoT SIG
- 第6 章 CNCF KubeEdge 系统架构
- 6.1 功能模块间的通信原理
- 6.2 云端组件
- 6.2.1 云端组件与K8s Master 的关系
- 6.2.2 边缘控制器
- 6.2.3 设备控制器
- 6.2.4 边缘存储的集成设计
- 6.2.5 云端集线器与边缘集线器的通信机制
- 6.3 边缘端组件
- 6.3.1 边缘端架构设计
- 6.3.2 边缘集线器
- 6.3.3 EdgeD
- 6.3.4 边缘自治原理
- 6.4 设备管理设计原理
- 6.4.1 CNCF KubeEdge 设备管理整体设计
- 6.4.2 DeviceTwin 组件设计原理
- 6.4.3 EventBus 设计原理
- 6.5 EdgeMesh 设计原理
- 6.5.1 ServiceMesh 简介
- 6.5.2 EdgeMesh 整体设计
- 6.5.3 EdgeMesh 转发流程
- 6.5.4 Sedna 架构设计
- 6.6 CNCF KubeEdge 的未来发展
- 第7章 CNCF KubeEdge 实战
- 7.1 CNCF KubeEdge 的搭建
- 7.1.1 依赖环境
- 7.1.2 使用keadm 部署CNCF KubeEdge
- 7.1.3 CNCF KubeEdge 集群升级
- 7.2 CNCF KubeEdge 的实验
- 7.2.1 使用CNCF KubeEdge 控制树莓派LED 灯
- 7.2.2 使用NPU 实现边缘端人脸识别
- 7.2.3 使用CNCF KubeEdge 实现云边协同的联邦训练
- 7.2.4 CNCF KubeEdge 实战小结
- 参考文献
展开全部
边缘计算理论与系统实践：基于CNCF KubeEdge的实现是2023年由人民邮电出版社出版,作者张欣。
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