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云邊融合系統(tǒng)與應用 版權信息
- ISBN：9787563986880
- 條形碼：9787563986880 ; 978-7-5639-8688-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
云邊融合系統(tǒng)與應用 內容簡介
本教材以當前萬物互聯的環(huán)境為背景，結合5G網絡發(fā)展，分為四個部分，共11章。基礎篇從身邊的云計算出發(fā)，系統(tǒng)講述了云計算、邊緣計算和云邊融合系統(tǒng)的基本概念、系統(tǒng)架構及優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。技術篇介紹了云計算、邊緣計算和云邊融合系統(tǒng)的技術基礎，以及創(chuàng)新性地結合大規(guī)模復雜數據預測和復雜分布式系統(tǒng)優(yōu)化兩方面應用案例對云邊融合系統(tǒng)深入淺出地闡述了其相關技術。應用篇針對云邊融合在CDN、工業(yè)互聯網、能源互聯網、智慧建筑、智能交通等新型基礎設施場景中的應用進行介紹，同時對云邊融合在安防監(jiān)控、智慧農業(yè)、生態(tài)環(huán)境等典型行業(yè)應用場景進行分析。發(fā)展篇從“云邊融合 大數據 人工智能”三位一體及云邊融合技術與各領域新技術深度融合的發(fā)展戰(zhàn)略，論述了云邊融合技術、產業(yè)與應用的未來展望。每章均有小結和參考文獻，使讀者對各章的內容能清楚地理解和掌握。
本教材以當前萬物互聯的環(huán)境為背景，結合5G網絡發(fā)展，分為四個部分，共11章。基礎篇從身邊的云計算出發(fā)，系統(tǒng)講述了云計算、邊緣計算和云邊融合系統(tǒng)的基本概念、系統(tǒng)架構及優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。技術篇介紹了云計算、邊緣計算和云邊融合系統(tǒng)的技術基礎，以及創(chuàng)新性地結合大規(guī)模復雜數據預測和復雜分布式系統(tǒng)優(yōu)化兩方面應用案例對云邊融合系統(tǒng)深入淺出地闡述了其相關技術。應用篇針對云邊融合在CDN、工業(yè)互聯網、能源互聯網、智慧建筑、智能交通等新型基礎設施場景中的應用進行介紹，同時對云邊融合在安防監(jiān)控、智慧農業(yè)、生態(tài)環(huán)境等典型行業(yè)應用場景進行分析。發(fā)展篇從“云邊融合 大數據 人工智能”三位一體及云邊融合技術與各領域新技術深度融合的發(fā)展戰(zhàn)略，論述了云邊融合技術、產業(yè)與應用的未來展望。每章均有小結和參考文獻，使讀者對各章的內容能清楚地理解和掌握。
云邊融合系統(tǒng)與應用 目錄
目 錄
第 1 章 緒論 …………………………………………………………………………………… 1
1.1 背景介紹及意義 …………………………………………………………………………………… 2
1.2 國內外研究現狀 …………………………………………………………………………………… 2
1.3 本書組織結構 …………………………………………………………………………………… 7
第 2 章 云計算基礎 …………………………………………………………………………… 9
2.1 身邊的云計算 …………………………………………………………………………………… 9
2.2 云計算的產生與發(fā)展 …………………………………………………………………………………… 13
2.3 云計算的內涵與特性 …………………………………………………………………………………… 23
2.4 云計算的目標、任務與價值 …………………………………………………………………………………… 27
2.5 云計算系統(tǒng)的系統(tǒng)架構 …………………………………………………………………………………… 32
2.6 云計算的風險與挑戰(zhàn) …………………………………………………………………………………… 51
2.7 本章小結 …………………………………………………………………………………… 51
第 3 章 邊緣計算基礎 ……………………………………………………………………… 52
3.1 什么是邊緣計算 …………………………………………………………………… 52
3.2 邊緣計算的產生背景 ……………………………………………………………… 55
3.3 邊緣計算的發(fā)展歷史 ……………………………………………………………… 58
3.4 邊緣計算的系統(tǒng)架構 ……………………………………………………………… 69
3.5 邊緣計算的優(yōu)勢與挑戰(zhàn) …………………………………………………………… 74
3.6 本章小結 …………………………………………………………………………… 76
第 4 章 云邊融合系統(tǒng)基礎 ………………………………………………………………… 77
4.1 云計算與邊緣計算的差異 ………………………………………………………… 77
4.2 云邊融合基本概念 ………………………………………………………………… 86
4.3 云邊融合系統(tǒng)架構 ………………………………………………………………… 87
4.4 云邊融合面臨的問題 ……………………………………………………………… 92
4.5 本章小結 …………………………………………………………………………… 97
第 5 章 云計算系統(tǒng)的使能技術 …………………………………………………………… 99
5.1 云計算技術基礎 …………………………………………………………………… 99
5.2 分布式技術 ………………………………………………………………………… 112
5.3 虛擬化技術 ………………………………………………………………………… 121
5.4 云平臺技術 ………………………………………………………………………… 129
5.5 本章小結 …………………………………………………………………………… 132
第 6 章 邊緣計算相關技術 ………………………………………………………………… 133
6.1 邊緣計算技術基礎 ………………………………………………………………… 133
6.2 網絡通信技術 ……………………………………………………………………… 137
6.3 計算技術 …………………………………………………………………………… 141
6.4 邊緣計算系統(tǒng) ……………………………………………………………………… 144
6.5 本章小結 …………………………………………………………………………… 149
第 7 章 云邊融合相關技術 ………………………………………………………………… 150
7.1 資源協(xié)同 …………………………………………………………………………… 151
7.2 數據協(xié)同 ………………………………………………………………………… 154
7.3 智能協(xié)同 …………………………………………………………………………… 160
7.4 應用協(xié)同 …………………………………………………………………………… 167
7.5 服務協(xié)同 …………………………………………………………………………… 171
7.6 本章小結 …………………………………………………………………………… 174
第 8 章 大規(guī)模復雜數據預測 ……………………………………………………………… 176
8.1 大規(guī)模復雜數據預測問題概述 …………………………………………………… 176
8.2 典型大規(guī)模復雜數據預測方法 …………………………………………………… 178
8.3 基于改進 Transformer 的云數據中心資源預測方法 …………………………… 189
8.4 基于 ST-LSTM 神經網絡的網絡流量預測方法 ………………………………… 202
8.5 本章小結 …………………………………………………………………………… 213
第 9 章 復雜分布式系統(tǒng)優(yōu)化 ……………………………………………………………… 214
9.1 復雜分布式系統(tǒng)優(yōu)化問題概述 …………………………………………………… 214
9.2 典型復雜分布式系統(tǒng)優(yōu)化方法 …………………………………………………… 217
9.3 基于云邊融合的物聯網智能計算遷移與資源融合優(yōu)化 ………………………… 230
9.4 基于云邊融合的車聯網智能計算遷移與資源融合優(yōu)化 ………………………… 244
9.5 本章小結 …………………………………………………………………………… 278
第 10 章 云邊融合的創(chuàng)新實踐——新型基礎設施………………………………………… 279
10.1 云邊融合在 CDN 場景中的應用 ………………………………………………… 279
10.2 云邊融合在工業(yè)互聯網場景中的應用 ………………………………………… 282
10.3 云邊融合在能源互聯網場景中的應用 ………………………………………… 286
10.4 云邊融合在智慧建筑場景中的應用 …………………………………………… 290
10.5 云邊融合在智慧交通場景中的應用 …………………………………………… 294
10.6 本章小結 ………………………………………………………………………… 298
第 11 章 云邊融合的創(chuàng)新實踐 ——典型行業(yè)應用………………………………………… 299
11.1 云邊融合在安防監(jiān)控場景中的應用 …………………………………………… 299
11.2 云邊融合在農業(yè)生產場景中的應用 …………………………………………… 301
11.3 云邊融合在生態(tài)環(huán)境場景中的應用 …………………………………………… 304
11.4 云邊融合在醫(yī)療保健場景中的應用 …………………………………………… 306
11.5 云邊融合在智慧教育場景中的應用 …………………………………………… 310
11.6 本章小結 ………………………………………………………………………… 314
第 12 章 云邊融合的未來發(fā)展……………………………………………………………… 315
12.1 “云邊融合 大數據 人工智能”三位一體發(fā)展戰(zhàn)略………………………… 315
12.2 云邊融合與新技術的融合 ……………………………………………………… 321
12.3 云邊融合產業(yè)生態(tài)及其地位 …………………………………………………… 327
12.4 面向新型計算模式的云邊融合 ………………………………………………… 332
12.5 本章小結 ………………………………………………………………………… 339
第 13 章 總結與展望………………………………………………………………………… 340
13.1 總結 ……………………………………………………………………………… 340
13.2 展望 ……………………………………………………………………………… 341
參考文獻………………………………………………………………………………………… 343
展開全部
云邊融合系統(tǒng)與應用 相關資料
隨著移動互聯網、物聯網、大數據和人工智能等技術的迅猛發(fā)展，我們正邁向一 個全新的數字化時代。在這個時代中，數據的產生、傳輸和處理正以前所未有的速度 和規(guī)模持續(xù)擴展，而為了有效地應對這一挑戰(zhàn)，計算模式也在不斷演進。云計算和邊 緣計算作為兩個重要的計算模式，分別是集中式計算和分布式計算的典型范式，然而， 它們各自在面對特定應用場景時存在一些瓶頸和不足。
云計算在過去幾年中取得了顯著的成就，通過將數據和計算資源集中在云端，為 用戶提供了高度的可擴展性、彈性和計算能力。然而，隨著數據量的迅速增加，傳統(tǒng) 的云計算模式在一些情況下面臨著網絡帶寬瓶頸、數據隱私保護、實時性要求等挑戰(zhàn)。 例如，在智能交通系統(tǒng)中，要求對大規(guī)模的實時數據進行處理和分析，傳統(tǒng)的云計算 模式可能無法滿足實時性的需求，從而影響交通流量的監(jiān)測和管理。
邊緣計算是為了解決云計算模式中的一些局限性而被提出的新型計算范式。邊緣 計算將計算和數據處理推向網絡的邊緣，將計算資源部署在離數據源更近的地方，從 而減少了數據傳輸時延和網絡負載。這對于一些對實時性要求較高的應用場景（如工 業(yè)自動化、智能制造等）具有重要意義。然而，邊緣計算也存在一些挑戰(zhàn)，如計算資 源有限、擴展性受限等問題。
為了充分發(fā)揮云計算和邊緣計算的優(yōu)勢，云邊融合系統(tǒng)與應用嶄露頭角。云邊融 合系統(tǒng)將云計算和邊緣計算相結合，以實現資源的優(yōu)化配置、數據的智能處理和實時 決策。通過將數據處理和計算任務在云端和邊緣之間進行分配，云邊融合系統(tǒng)可以在 滿足實時性需求的同時，兼顧計算能力和數據隱私等問題。
本書旨在深入研究云邊融合系統(tǒng)與應用的關鍵技術、架構設計和應用場景。具體 而言，我們將分析云邊融合系統(tǒng)在數據處理、資源調度、安全性等方面的實現機制和 挑戰(zhàn)，通過案例分析展示其在智能城市、健康醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測等領域的應用前景。同 時，我們也將探討云邊融合系統(tǒng)未來可能的發(fā)展趨勢，以期為構建更加智能、高效和 可靠的計算環(huán)境提供有益的參考。
在接下來的章節(jié)中，我們將逐步深入探討云邊融合系統(tǒng)與應用的各個方面，希望 通過本書的研究，能夠為推動數字化時代的發(fā)展和應用提供一些新的思路和方法。
隨著移動互聯網、物聯網、大數據和人工智能等技術的迅猛發(fā)展，我們正邁向一 個全新的數字化時代。在這個時代中，數據的產生、傳輸和處理正以前所未有的速度 和規(guī)模持續(xù)擴展，而為了有效地應對這一挑戰(zhàn)，計算模式也在不斷演進。云計算和邊 緣計算作為兩個重要的計算模式，分別是集中式計算和分布式計算的典型范式，然而， 它們各自在面對特定應用場景時存在一些瓶頸和不足。
云計算在過去幾年中取得了顯著的成就，通過將數據和計算資源集中在云端，為 用戶提供了高度的可擴展性、彈性和計算能力。然而，隨著數據量的迅速增加，傳統(tǒng) 的云計算模式在一些情況下面臨著網絡帶寬瓶頸、數據隱私保護、實時性要求等挑戰(zhàn)。 例如，在智能交通系統(tǒng)中，要求對大規(guī)模的實時數據進行處理和分析，傳統(tǒng)的云計算 模式可能無法滿足實時性的需求，從而影響交通流量的監(jiān)測和管理。
邊緣計算是為了解決云計算模式中的一些局限性而被提出的新型計算范式。邊緣 計算將計算和數據處理推向網絡的邊緣，將計算資源部署在離數據源更近的地方，從 而減少了數據傳輸時延和網絡負載。這對于一些對實時性要求較高的應用場景（如工 業(yè)自動化、智能制造等）具有重要意義。然而，邊緣計算也存在一些挑戰(zhàn)，如計算資 源有限、擴展性受限等問題。
為了充分發(fā)揮云計算和邊緣計算的優(yōu)勢，云邊融合系統(tǒng)與應用嶄露頭角。云邊融 合系統(tǒng)將云計算和邊緣計算相結合，以實現資源的優(yōu)化配置、數據的智能處理和實時 決策。通過將數據處理和計算任務在云端和邊緣之間進行分配，云邊融合系統(tǒng)可以在 滿足實時性需求的同時，兼顧計算能力和數據隱私等問題。
本書旨在深入研究云邊融合系統(tǒng)與應用的關鍵技術、架構設計和應用場景。具體 而言，我們將分析云邊融合系統(tǒng)在數據處理、資源調度、安全性等方面的實現機制和 挑戰(zhàn)，通過案例分析展示其在智能城市、健康醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測等領域的應用前景。同 時，我們也將探討云邊融合系統(tǒng)未來可能的發(fā)展趨勢，以期為構建更加智能、高效和 可靠的計算環(huán)境提供有益的參考。
在接下來的章節(jié)中，我們將逐步深入探討云邊融合系統(tǒng)與應用的各個方面，希望 通過本書的研究，能夠為推動數字化時代的發(fā)展和應用提供一些新的思路和方法。
云邊融合系統(tǒng)與應用-01.indd 1
2024/10/18
13:49:25
云邊融合系統(tǒng)與應用
1.1 背景介紹及意義
在當今數字化時代，信息技術的快速發(fā)展和普及，促使各行各業(yè)對數據處理、實 時性和智能化的需求不斷增加。移動設備、物聯網設備以及各種傳感器等設備不斷產 生著大量的數據，這些數據涵蓋了從環(huán)境信息到用戶行為的方方面面。同時，隨著人 工智能和機器學習等技術的進步，人們對于實時數據分析、智能決策以及對未來趨勢 的預測能力有了更高期望。
然而，傳統(tǒng)的集中式計算模式在處理這些數據時可能面臨一系列挑戰(zhàn)。云計算雖 然在提供高度的計算能力和存儲資源方面表現出色，但由于數據傳輸的時延和網絡帶 寬的限制，對于某些實時性要求較高的應用場景可能顯得不太適用。同時，對于涉及 大規(guī)模數據隱私的場景，將數據集中存儲在云端可能會引發(fā)一些安全性和隱私性的顧 慮。邊緣計算模式由于將計算資源部署在網絡邊緣，可以降低數據傳輸時延，但在處 理大規(guī)模數據和復雜計算任務方面可能存在性能瓶頸。
在這樣的背景下，云邊融合系統(tǒng)與應用應運而生，它融合了云計算和邊緣計算的 優(yōu)勢，旨在彌補各自的不足，為各行各業(yè)提供更加靈活、高效、實時的數據處理和智 能決策方式。云邊融合系統(tǒng)可以將數據處理任務智能地分配到云端和邊緣節(jié)點，以實 現實時性需求和計算能力的平衡。在網絡邊緣進行數據處理和分析，不僅可以降低數 據傳輸的時延，還可以減輕云端的計算負擔，提高系統(tǒng)的整體性能。
此外，云邊融合系統(tǒng)還有助于解決大規(guī)模數據隱私和安全性的問題。敏感數據可 以在邊緣進行本地處理，減少了敏感信息在網絡上傳輸的風險。同時，云邊融合系統(tǒng) 也為智能化應用的開發(fā)和部署提供了更為便捷的平臺，開發(fā)人員可以充分利用云邊融 合系統(tǒng)的計算能力和資源，快速構建智能化的應用程序。
在工業(yè)制造、智能交通、智能城市、醫(yī)療健康等領域，云邊融合系統(tǒng)都具有重要 的應用價值。它可以實現實時監(jiān)測、預測分析、智能優(yōu)化等功能，為各行各業(yè)帶來更 高效、智能的管理和決策支持。因此，研究和探索云邊融合系統(tǒng)與應用，對于推動數 字化時代的發(fā)展，提升產業(yè)競爭力，具有深遠的意義與價值。
總之，云邊融合系統(tǒng)與應用在數據處理、實時性和智能決策方面的優(yōu)勢，將為各 行各業(yè)帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。通過深入研究云邊融合系統(tǒng)的關鍵技術、架構設計和應 用場景，我們有望為構建更加智能、高效和可靠的計算環(huán)境，開創(chuàng)全新的發(fā)展前景。
1.2 國內外研究現狀
目前，國內外針對云邊融合系統(tǒng)與應用的研究大多數集中在物聯網、工業(yè)互聯網、
智能交通、安全監(jiān)控等諸多領域的應用場景上。在智能制造領域，研究者致力于將云 邊融合系統(tǒng)應用于制造過程中的數據采集、實時監(jiān)測和生產調度。例如，在邊緣設備 上通過數據處理實現生產線的實時監(jiān)控，優(yōu)化生產計劃，提高生產效率和產品質量。 隨著城市化進程的加速，云邊融合系統(tǒng)在智能交通和城市管理方面得到廣泛應用。研 究者通過將交通信號數據、車輛定位等信息進行實時分析，實現智能交通流量控制、擁 堵預測以及城市規(guī)劃。在醫(yī)療健康領域，云邊融合系統(tǒng)用于實現醫(yī)療數據的遠程采集和 監(jiān)測。研究者探索如何通過邊緣設備對患者生理數據進行實時分析，實現遠程醫(yī)療診斷 和治療方案的優(yōu)化。在農業(yè)領域，國內外研究關注云邊融合系統(tǒng)在農作物生長監(jiān)測、灌 溉管理等方面的應用。此外，云邊融合系統(tǒng)可以實現氣象數據的實時采集和分析，為農 業(yè)生產提供數據支持。國內外研究也關注云邊融合系統(tǒng)在環(huán)境保護和氣象學領域的應 用，通過實時數據采集和分析，實現氣候變化、空氣質量等環(huán)境指標的監(jiān)測和預測。
1.2.1 云邊融合環(huán)境下的服務優(yōu)化部署
目前，針對云邊融合環(huán)境下的主要研究目的是對時延、能耗、成本和服務質量等 指標的優(yōu)化。通過對問題本身的優(yōu)化或者對現有算法的改進從而達到服務部署的優(yōu)化。
時延指標的優(yōu)化方面，Ren 等人［1］提出了云邊協(xié)同中在計算資源約束的條件下建 立時延最小化模型，分析了在傳統(tǒng)云計算中的網絡擁塞和長延遲的特殊場景，該模型 中將服務部署的問題轉化為一個凸優(yōu)化函數，并利用凸優(yōu)化理論得到計算資源分配最 佳策略。Chen 等人［2］對特定類型的服務提出部署方案，充分考慮到了不同類型服務 對于資源需求是有差異的這一特征，針對云邊協(xié)同的邊緣側物聯網數據傳輸過程中存 在巨大的傳輸延遲而影響整個系統(tǒng)的性能的問題，以減少傳輸時延為優(yōu)化目標，提出 了一種混合模擬退火蟻群算法的啟發(fā)式算法用于在云邊協(xié)同系統(tǒng)中部署物聯網數據密 集型服務。除此之外，有研究人員也考慮到了服務類型的多樣性，為滿足更多用戶對 不同類型服務部署的需求，將服務部署時延作為最優(yōu)目標并對其建模，提出了一種基 于分布式深度學習的邊緣云上服務部署的方案。該研究對服務進行類別劃分，將服務 部署到提供該資源的邊緣云上，從而能使資源利用率最大化。除對服務類別進行劃分 以外，目前還有一些研究是圍繞通過對邊緣側虛擬機和服務器的調度實現服務部署時 延最小化的目標。比如，有研究人員研究的是針對邊緣節(jié)點和云數據中心的服務部署， 主要是解決網絡高時延和服務低時延高傳輸速率需求之間的矛盾，通過部署服務器的 方式，采用 FFS IPFS 算法來實現時延最小化的優(yōu)化目標。Chen 等［2］研究的則是在邊 緣云服務器放置預算有限的情況下，在全部邊緣云的服務器上租用有限的資源，并提 出了一種全新的結合上下文內容的多臂賭博機學習算法進行服務部署，通過實驗發(fā)現 這種部署策略有效地降低了時延。在一些新興應用場景中，有研究人員首先構建了一 種云邊融合的智能物聯網架構，然后建立了關于邊緣節(jié)點之間的傳輸數據總處理時間
云邊融合系統(tǒng)與應用 作者簡介
畢敬，北京工業(yè)大學教授、博士生導師。長期致力于復雜大數據計算與分析、云邊資源協(xié)同與優(yōu)化領域的理論方法和關鍵技術創(chuàng)新研究。主持承擔了多項國家和省部級項目，包括國家自然科學基金委面上和青年項目、“十三五”科技部水體污染控制與治理科技重大專項子課題等。擔任IEEE高級會員、IEEE系統(tǒng)、人與控制論學會WiE和TAB CDI委員會秘書長、多個IEEE期刊及國際會議副主編、專題分會主席及程序委員會委員等工作。
苑海濤，副教授，碩士生導師，工業(yè)互聯網與建模仿真系副主任，全球前2%頂尖科學家、小米青年學者、北京航空航天大學青年拔尖人才、北航優(yōu)秀碩士論文指導教師，美國新澤西理工學院計算機工程博士、北京航空航天大學控制科學與工程博士。
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