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出版者:人民邮电出版社

作者:洪峰

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-2

价格:13.00元

装帧:

isbn号码:9787115084064

丛书系列:

图书标签:

• IP电话
• VoIP
• 通信技术
• 网络电话
• SIP
• H
• 323
• RTP
• QoS
• 网络工程
• 电信技术

现代企业数字化转型中的核心技术：云计算与边缘计算的深度融合 图书名称： 现代企业数字化转型中的核心技术：云计算与边缘计算的深度融合 图书简介： 在信息技术飞速演进的今天，企业正经历一场深刻的数字化转型浪潮。这场转型不再仅仅是简单的IT系统升级，而是涉及到业务流程、数据管理、客户交互乃至组织架构的全面重塑。在这场变革中，计算能力和数据处理的范式正在经历前所未有的变化。本书深入探讨了支撑这一转型的两大关键技术支柱——云计算与边缘计算——它们是如何相互作用、融合发展，共同构建下一代企业级智能基础设施的。 本书旨在为IT架构师、技术管理者、系统工程师以及对前沿计算技术感兴趣的专业人士提供一份详尽而实用的技术蓝图。我们摒弃了浮于表面的概念介绍，而是专注于技术栈的底层原理、架构设计、实际部署挑战及其解决方案。 第一部分：云计算的演进与企业级深化 本部分首先回顾了云计算从IaaS、PaaS到SaaS的经典发展历程，重点分析了为什么成熟的公有云和私有云模型仍需进行适应性调整以满足现代业务的特定需求。 云原生架构的再审视： 我们详细剖析了容器化（如Docker和Kubernetes）在现代应用部署中的核心地位。不仅涵盖了基础的部署与编排，更深入探讨了服务网格（Service Mesh，如Istio）在微服务间通信、安全和服务治理方面的复杂实践。如何利用Operator模式实现对有状态服务的自动化运维，是本章节的实践重点。 多云与混合云的战略选择： 随着技术成熟，企业不再局限于单一云提供商。本书详尽对比了主流云厂商（AWS、Azure、Google Cloud）在关键服务（计算、存储、数据库）上的差异化优势与锁定风险。重点讲解了如何通过OpenStack、VMware Tanzu或KubeVirt等技术栈，在物理数据中心和公有云之间建立统一的控制平面和一致的DevOps流程。 云安全的新范式： 传统的边界安全模型在云环境中已然失效。我们将探讨“零信任”架构在云环境中的落地，包括身份和访问管理（IAM）的精细化策略制定、云安全态势管理（CSPM）工具的应用，以及数据在传输和静态存储中的加密标准与合规性要求。 第二部分：边缘计算的崛起与核心驱动力 边缘计算的兴起并非是对云计算的简单替代，而是对计算能力进行空间上的重定位，以应对低延迟、带宽限制和数据主权的要求。 边缘计算的分类与应用场景： 本书将边缘计算划分为“近场边缘”（如工厂车间、零售门店的本地服务器）和“远场边缘”（如5G基站、区域数据中心）。我们通过详细的案例分析，展示了边缘计算在工业物联网（IIoT）、自动驾驶、实时视频分析和远程医疗等领域的决定性作用。 硬件加速与小型化部署： 边缘环境对能效和体积要求极为苛刻。本部分深入讨论了针对边缘场景优化的硬件平台，包括嵌入式系统、低功耗FPGA和定制化ASIC。重点分析了如何在资源受限的边缘节点上高效运行AI推理模型（如TensorRT、OpenVINO的优化技巧）。 边缘操作系统与轻量级运行时： 传统的Linux发行版在资源占用上难以满足边缘需求。本书介绍了专门为边缘优化的操作系统（如Alpine Linux、CoreOS的变体）以及如何使用k3s或MicroK8s等轻量级Kubernetes发行版，在资源受限的环境中实现应用的快速部署和管理。 第三部分：云与边的深度融合架构（Fog-to-Cloud Continuum） 本书的核心价值在于揭示如何构建一个无缝连接的计算连续体，实现数据和工作负载的智能调度。 数据智能流的构建： 我们详细阐述了数据在边缘采集、预处理、过滤，然后根据价值密度上传至云端进行深度分析的完整流程。探讨了Kafka、MQTT等消息队列协议在云边协同网络中的带宽优化策略，以及如何在边缘侧实现数据一致性校验和去重。 分布式工作负载的生命周期管理： 部署在边缘的应用，其更新和维护面临巨大的网络挑战。本书引入了“GitOps”思想在云边协同中的应用，探讨了如何使用FluxCD或ArgoCD配合特定的边缘部署代理，实现对数千个分布式节点的配置漂移检测和自动修复。 联邦学习（Federated Learning）在云边协同中的实践： 联邦学习是解决数据隐私和本地化处理需求的理想模型。我们将深入探讨如何设计一个中央云服务器（协调器）与多个边缘节点（参与者）之间的通信协议，确保模型聚合的效率和安全性，同时严格遵守数据不出域的原则。 统一可观测性与故障排查： 当故障发生在数千个地理分散的边缘设备上时，传统的集中式监控工具难以奏效。本书介绍了如何利用eBPF技术对内核和应用进行轻量级探查，并将关键指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）通过优化的Agent，安全可靠地汇聚到云端的Prometheus/Grafana或ELK Stack进行集中分析。 第四部分：前瞻与挑战 最后，本书展望了量子计算对未来计算架构的潜在影响，并探讨了当前云边融合架构面临的实际挑战，包括标准化缺失、安全边界模糊化以及人才技能鸿沟等问题。本书旨在提供一套前瞻性、可操作性的技术框架，助力企业构建适应未来十年业务需求的、具有韧性与智能的数字化基础设施。 本书特色： 技术深度： 深入剖析Kubernetes、eBPF、联邦学习等前沿技术的原理和架构实现。 实践导向： 包含大量针对特定场景（如工业控制、实时AI）的架构设计实例和部署建议。 视野广阔： 将计算能力视为一个连续统一的整体，而非孤立的云或边。 --- 注：本书内容完全围绕云计算、边缘计算、微服务、数据流处理和分布式系统架构展开，不涉及任何关于IP电话（VoIP）技术、SIP协议、软交换或VoIP终端设备的相关技术细节。

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