具体描述
随着万物互联趋势的不断加深，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，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、边缘计算系统实例以及边缘计算安全与隐私保护等多个方面对边缘计算进行了阐述。
本书非常适合作为高等院校计算机、通信、物联网、信息安全、电子机械相关专业的教学参考书，也可以作为从事边缘计算的开发人员和科研人员的参考资料。
作者简介
施巍松，IEEE Fellow，ACM 杰出科学家，美国韦恩州立大学Charles H Gershenson杰出教授、移动与互联网系统结构实验室主任、校级数据科学和智能健康计划主任，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（2002）。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Internet 专业技术委员会主席。 现任Elsevier Smart Health杂志主编，IEEE Internet Computing杂志副主编，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。施巍松教授的研究兴趣包括计算机系统、边缘计算和可持续计算，其本人也是边缘计算这一研究领域的早期提出者之一和主要倡导者，并长期致力于边缘计算在工业界的推广。2016年10月他联合主持了美国NSF Workshop on Grand Challenges in Edge Computing，也是 ACM/IEEE 国际边缘计算研讨会（SEC）的创始人。
刘芳，博士，国防科技大学计算机学院副教授，中国计算机学会高级会员、信息存储技术专业委员会委员、女计算机工作者委员会委员。研究兴趣包括计算机体系结构、新型存储和边缘计算，在基于边缘计算的灾难搜救与防控上开展了深入研究。主持国家自然科学基金2项、科技部课题3项，参与10余项国家/军队重大科研任务。在TPDS、TC、VEE、MSST、Middleware、DAC等重要期刊和会议上发表论文80余篇，授权国家发明专利10余项，获得军队科技进步二等奖。获得国家级教学比赛一等奖和湖南省教学比赛一等奖，省部级教学成果一等奖，军队院校育才银奖，荣立三等功。
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。
裴庆祺，博士，西安电子科技大学教授、博士生导师，IEEE 高级会员，ACM 会员，中国电子学会高级会员、中国计算机学会高级会员，中国自动化学会边缘计算专业委员会委员，全国音视频及多媒体系统与设备标准化技术委员会委员，2011年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。 主要从事认知网络与数据安全、信息系统安全防护、边缘计算等领域的研究。在IEEE TDSC、TIFS、TWC、TVT、ACM CCS、IEEE INFOCOM等重要期刊和会议上发表学术论文80余篇，其中SCI检索40余篇；授权国家发明专利60余项；申请国际PCT专利5项；登记软件著作权40余项。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。研究成果荣获国家技术发明二等奖1项、省部级一等奖3项。
目录信息
1.1 什么是边缘计算 001
1.2 边缘计算的产生背景 003
1.3 边缘计算的发展历史 006
1.3.1 分布式数据库模型 006
1.3.2 对等网络 007
1.3.3 内容分发网络 007
1.3.4 移动边缘计算 008
1.3.5 雾计算 008
1.3.6 海云计算 009
1.3.7 边缘计算的发展现状 009
本章小结 010
参考文献 010
第2章 边缘计算基础 013
2.1 分布式计算 013
2.2 边缘计算的基本概念 015
2.3 边缘计算的关键技术 017
2.3.1 计算迁移 017
2.3.2 5G通信技术 018
2.3.3 新型存储系统 018
2.3.4 轻量级函数库和内核 019
2.3.5 边缘计算编程模型 020
2.4 边缘计算与云计算 020
2.4.1 云计算的概念 020
2.4.2 云计算特点 021
2.4.3 边缘计算与云计算 021
2.5 边缘计算与大数据 023
2.6 边缘计算的优势与挑战 024
本章小结 026
参考文献 027
第3章 边缘计算典型应用 029
3.1 智慧城市 029
3.2 智能制造 030
3.3 智能交通 032
3.4 智能家居 034
3.5 协同边缘 036
3.6 云计算任务前置 038
3.7 边缘计算视频监控系统 040
3.8 基于边缘计算的灾难救援 044
本章小结 048
参考文献 048
第4章 边缘计算系统平台 052
4.1 面向智慧城市的边缘计算系统 052
4.1.1 面向智慧城市的边缘计算系统框架 053
4.1.2 智慧城市中边缘计算任务迁移及调度 055
4.2 面向智能汽车的边缘计算系统 061
4.2.1 为什么需要EdgeOSV 061
4.2.2 车载应用的划分 064
4.2.3 OpenVDAP 065
4.2.4 OpenVDAP结构 068
4.2.5 第三方服务举例 068
4.2.6 相关研究 069
4.2.7 面临的问题 071
4.3 面向智能家居的边缘计算系统 072
4.3.1 为什么需要EdgeOSH 072
4.3.2 EdgeOSH架构 073
4.3.3 EdgeOSH的功能性问题 074
4.3.4 面临的问题 077
4.4 面向个人计算的边缘计算系统 078
4.4.1 EdgeOSP整体架构 079
4.4.2 EdgeOSP的软件结构 081
4.4.3 EdgeOSP的典型应用实例 085
4.4.4 面临的问题 086
4.5 协同平台 088
4.5.1 协同平台背景模型 089
4.5.2 协同平台的典型应用举例 092
4.5.3 面临的问题 094
本章小结 094
参考文献 094
第5章 边缘计算的挑战 099
5.1 可编程性 099
5.2 程序自动划分 101
5.3 命名规则 101
5.4 数据抽象 103
5.5 调度策略 103
5.6 服务管理 104
5.7 隐私保护及安全 106
5.8 优化指标 106
5.9 理论基础 108
5.10 商业模式 108
本章小结 109
参考文献 109
第6章 边缘计算系统实例 111
6.1 边缘计算系统概览 111
6.1.1 Cloudlet 111
6.1.2 PCloud 113
6.1.3 ParaDrop 114
6.1.4 Cachier与Precog 115
6.1.5 FocusStack 118
6.1.6 SpanEdge 119
6.1.7 AirBox 121
6.1.8 CloudPath 122
6.1.9 Firework 124
6.1.10 海云计算 125
6.1.11 边缘计算开源系统 127
6.1.12 边缘计算代表性商业系统 129
6.1.13 边缘计算系统的比较 130
6.2 Cloudlet 132
6.2.1 计算迁移 132
6.2.2 资源发现与选择 134
6.2.3 动态VM合成 137
6.3 ParaDrop 138
6.3.1 整体架构 138
6.3.2 服务降落伞 139
6.3.3 ParaDrop工作流 141
6.3.4 系统分析 142
6.4 Firework 144
6.4.1 Firework概念 144
6.4.2 整体架构 145
6.4.3 可编程性 146
6.4.4 范例分析 148
本章小结 149
参考文献 150
第7章 边缘计算安全与隐私保护 153
7.1 安全概述、基础和目标 153
7.2 安全威胁及挑战 155
7.2.1 物理安全 157
7.2.2 网络安全 158
7.2.3 数据安全 160
7.2.4 应用安全 163
7.3 主要安全技术 165
7.3.1 身份认证 165
7.3.2 访问控制 167
7.3.3 入侵检测 169
7.3.4 隐私保护 170
7.3.5 可信执行 172
7.3.6 安全多方计算 173
7.4 边缘计算为物联网安全带来的机遇 174
7.4.1 隐私保护 174
7.4.2 态势感知 175
7.4.3 设备更新 175
7.4.4 安全协议 176
7.5 边缘计算安全实例 177
7.5.1 边缘计算的数据保护模型 177
7.5.2 海豚攻击：听不见的声音命令 178
7.5.3 ContexIoT：基于边缘计算的权限访问系统 179
7.5.4 Octopus：基于边缘计算的物联网安全认证 180
本章小结 181
参考文献 182
第8章 结束语 184
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
读完这本书，我感觉自己对计算的理解上升到了一个新的维度。它不仅仅是关于技术本身，更是关于如何利用技术去解决现实世界中的复杂问题。作者的笔触非常细腻，他能够捕捉到技术发展中最细微的变化，并将其与更广阔的产业和社会需求相结合。我尤其对书中关于“AIoT（人工智能物联网）”的未来展望印象深刻，它描绘了一个万物互联、智能无处不在的未来。书中对“低功耗高性能计算”的探讨，也为解决物联网设备面临的续航和算力瓶颈问题提供了思路。我喜欢这本书能够引导我思考“技术如何赋能社会”的宏大命题。它不是那种读完就忘的书，而是会让你在合上书本之后，仍然回味无穷，并且不断产生新的思考。我特别关注书中对“实时数据处理与智能分析”的案例分析，这些案例都非常贴近实际，让我能够更直观地理解技术的价值。这本书就像一位引路人，带我走进了计算技术发展的新天地，让我对未来的技术趋势有了更清晰的认识。我期待着能够将书中的理念应用到我的实际工作中，去创造更多可能性。
这绝对是一本能让人“脑洞大开”的书，它的叙述方式不像一般的技术手册那样枯燥乏味，而是带着一种探索未知的冒险精神。作者的文字非常有感染力，他用生动形象的比喻，将那些抽象复杂的概念阐释得清晰易懂。比如，他把数据比作“奔腾的河流”，而计算则像是“在河畔搭建的水车”，这种描述让我立刻就理解了数据处理的重要性，以及计算的效率如何影响最终的产出。书中对“智能节点”的定义和构建方法，我感觉非常有前景。我一直觉得，把所有数据都集中到一个中心进行处理，在很多场景下并非最优解，而且可能带来安全和延迟的问题。这本书似乎提供了一种将计算能力“下沉”到数据源头附近的解决方案，这不仅能够加速处理速度，还能在一定程度上保障数据的隐私和安全。我特别对书中提出的“自适应计算模型”很感兴趣，它似乎能够根据不同的应用场景和网络条件，动态地调整计算资源，实现最佳的性能。这对于需要处理异构数据、复杂网络环境的物联网设备来说，简直是福音。我个人非常喜欢这种“贴近实战”的书籍，能够立刻将书本知识与实际应用联系起来，而这本书无疑做到了这一点。它不是那种只讲理论的书，而是让你思考“如何做”的书。
不得不说，这本书的逻辑非常严谨，结构也相当完整。它从宏观的产业趋势出发，逐步深入到具体的关键技术，再到实际的应用案例，层层递进，让人很容易跟上作者的思路。我尤其欣赏作者在分析现有技术局限性时所展现出的深刻洞察力，以及他对未来发展趋势的精准预测。书中对“数据就近处理”的论述，我感觉是其核心理念之一。他详细阐述了为什么将计算能力部署在更靠近数据产生的地方，能够带来诸多优势，比如降低网络带宽压力、减少延迟、增强数据安全性等等。我特别关注书中关于“实时决策系统”的构建章节，这对于一些对时间敏感的行业，比如金融交易、工业自动化等，具有极其重要的指导意义。作者还分享了一些在实际项目中遇到的挑战和解决方案，这些经验之谈比干巴巴的理论知识要珍贵得多。它不是那种只会告诉你“是什么”的书，而是会带你理解“为什么”以及“怎么做”的书。书中对“智能物联网”的阐述，也让我印象深刻，它勾勒出了一个更加互联互通、更加智能化的未来生活图景。我喜欢这本书能够将一个庞大的技术概念，分解成一个个可理解、可实现的部分，并且提供清晰的指引。
这本书的语言风格相当接地气，虽然讨论的是前沿技术，但读起来一点也不感觉晦涩难懂。作者仿佛一位经验丰富的工程师，用最直接、最坦诚的方式与读者交流。他不会故弄玄虚，而是用清晰的逻辑和扎实的论据来支撑自己的观点。我喜欢书中对“分布式系统设计”的详细讲解，以及如何权衡“一致性”和“可用性”等问题。这正是我在工作中经常面临的挑战。书中提到的“边缘智能终端”的设计原则，我感觉非常有借鉴意义，它考虑到了功耗、成本、性能等多个方面的因素，是一种非常务实的设计思路。我特别对书中关于“安全与隐私”的讨论很感兴趣，尤其是在海量数据共享的时代，如何确保数据的安全和用户的隐私，是一个亟待解决的问题。这本书似乎提供了一些切实可行的方法和技术。我喜欢这种能够真正解决实际问题的书籍，而不是那些停留在理论层面的空谈。它仿佛一本“宝典”，能够帮助我克服在实际工作中遇到的技术难题。我期待在书中找到关于“如何构建一个既强大又安全的分布式计算平台”的答案。
这本书的封面设计很有意思，一种抽象的几何图形，色彩搭配也很独特，给人一种科技感十足又带点神秘的联想。翻开目录，感觉内容会相当丰富，涵盖了一些我一直很好奇的技术领域。尤其吸引我的是关于“分布式智能”和“低延迟处理”的部分，这正是我最近在思考和工作中所遇到的瓶颈，希望能在这本书里找到一些启发和解决方案。我通常喜欢深度学习和大数据相关的书籍，但这本书的切入点似乎更侧重于实际应用和落地，这对我来说是件好事，因为理论终究是要为实践服务的。读完引言，作者开篇就抛出了几个非常尖锐的问题，关于如何构建更高效、更智能的计算架构，如何应对海量数据涌入带来的挑战，这些问题都直击痛点，让我迫不及待地想深入其中一探究竟。它似乎提供了一个全新的视角来审视我们现有的计算模式，并且暗示着一种更加去中心化、更加灵活的计算未来。我特别关注书中对“实时数据分析”和“边缘AI”的探讨，因为这些技术在物联网、自动驾驶、智能制造等领域都有着巨大的潜力，能够极大地提升效率和用户体验。这本书的排版也很舒适，字体大小适中，章节划分清晰，阅读起来不会感到疲惫。我非常期待通过阅读这本书，能够拓展我的技术视野，掌握一些前沿的计算理念和方法论。
终于在UM悠闲的校园里把它读完，前沿的著作，期待很大，但干货有限
2020.018 可以速读。核心观点是边缘可以位于云和前端中的任一环节、任一位置。其他内容没大意思。
一些文章合集 一般，可以翻一翻
缺少系统性总结，干货不是很多
一些文章合集 一般，可以翻一翻
