本书紧密结合当前边缘计算领域zui新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战、以及多个应用的zui新研究进展。
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计算机\物联网
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从网格计算到云计算，从桌面计算到对等计算，从普适计算到物联网计算，再到如今的边缘计算，各种计算范式层出不穷。边缘计算强调数据就近处理，实现了快速应用响应、缓解网络拥塞、降低云负载、有益于隐私保护。它与云计算相辅相成，共同实现万物互联计算，促进算力网络演化。硬件技术的发展和新型应用需求的出现会不断催生出更多边缘原生应用。
该书详细讨论了边缘计算的历史、架构、方向与挑战，并结合作者在相关领域的研究，介绍了包括计算卸载、服务部署、视频分析、边缘协同、联邦学习等相关技术与最新进展。该书作者与我在同一课题组中共事多年，长期从事分布式计算相关领域的研究。多年来，该书作者坚持脚踏实地、务实创新。该书很适于帮助读者理解边缘计算的核心技术和应用前景，也很适合为有兴趣进入该领域研究工作的读者提供比较全面的基础。
陈道蓄
南京大学计算机科学与技术系教授、CCF杰出教育奖获得者
本书特色
全方位系统性介绍了边缘计算的原理。
深入剖析了边缘计算相关的应用研究问题，通过给出各个问题的本质分析与思考，能够帮助读者更好地构建对边缘计算的认识。
引入了当前最新研究进展，使读者更为深入、透彻地理解边缘计算。
内容简介
本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的最新研究进展。撰写本书时最艰难的是选择从哪些应用视角来讲述边缘计算。最终，我们选择了计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等当下应用最为广泛的若干应用进行了阐述。
第1章 边缘计算概述
1.1 边缘计算的概念
1.2 边缘计算的主要特点
1.3 边缘计算的架构
1.4 边缘计算的核心技术
1.5 边缘计算的历史与现状
1.6 边缘计算的发展趋势
1.7 本章小结
思考题
参考文献
第2章 边缘计算架构原理
2.1 边缘计算架构概述
2.2 边缘计算架构要素
2.2.1 云中心
2.2.2 边缘服务器
2.2.3 终端设备
2.3 边缘计算总体架构
2.3.1 云边端架构
2.3.2 边端架构
2.3.3 端端架构
2.3.4 其他架构
2.4 边缘计算软件架构
2.5 开源框架
2.6 架构选型
2.7 本章小结
思考题
参考文献
第3章 边缘计算核心技术
3.1 异构计算技术
3.1.1 CPU、GPU、FPGA等
3.2 虚拟化技术
3.3 软件定义网络技术
3.4 无线传输技术
3.4.1 无线局域网传输技术
3.4.2 无线广域网传输技术（含5G/6G等）
3.4.3 低功耗广域网传输技术
3.4.4 边缘接入的典型通信服务协议
3.5 微服务架构技术
3.6 其他有关技术
3.7 本章小结
思考题
参考文献
第4章 主要研究方向与挑战
4.1 方法论与关键词
4.2 计算卸载
4.3 服务部署
4.4 资源调度
4.5 多边协同
4.6 边缘智能
4.7 本章小结
思考题
参考文献
第5章 边缘计算与人工智能
5.1 智能边缘（AI4Edge）
5.2 边缘智能（Edge4AI）
5.3 面向边缘计算的机器学习框架
5.4 本章小结
思考题
参考文献
第6章 边缘计算中的安全与隐私保护
6.1 概述
6.2 边缘计算安全
6.3 边缘计算安全技术
6.3.1 数据保密
6.3.2 身份认证
6.3.3 访问控制
6.3.4 隐私保护
6.4 基于硬件的安全技术
6.4.1 可行计算硬件
6.5 基于软件的安全技术
6.5.1 区块链
6.5.2 联邦学习
6.6 本章小结
思考题
参考文献
第7章 边缘计算建模与仿真
7.1 概述
7.2 面向边缘计算的仿真软件
7.2.1 iFogSim
7.3 案例研究
7.4 本章小结
思考题
参考文献
第8章 边缘计算卸载技术
8.1 概述
8.2 计算卸载流程
8.2.1 卸载方式（0-1卸载、部分卸载）
8.2.2 卸载时延
8.2.3 用户移动性
8.3 计算卸载评价指标
8.4 应用案例分
8.5 本章小结
思考题
参考文献
第9章 边缘服务部署技术
9.1 概述
9.2 服务部署
9.3 服务迁移
9.4 服务缓存
9.5 服务状态管理
9.6 应用案例分析
9.7 本章小结
思考题
参考文献
第10章 面向视频分析的边缘资源分配技术
10.1 概述
10.2 视频分析应用
10.3 基于边缘的视频分析系统及性能评价
10.4 应用案例分析
10.5 本章小结
思考题
参考文献
第11章 面向超分辨率的边缘调度技术
11.1 概述
11.2 超分辨率技术
11.3 基于边缘的超分辨率系统及性能评价
11.4 应用案例分析
11.5 本章小结
思考题
参考文献
第12章 基于多边缘协同的神经网络推断加速技术
12.1 概述
12.2 神经网络推断任务
12.3 多边缘协同
12.4 基于多边缘协同的神经网络推断加速系统及性能评价
12.5 应用案例分析
12.6 本章小结
思考题
参考文献
第13章 基于博弈论的多边缘协同调度技术
13.1 概述
13.2 博弈论
13.3 基于博弈论的多边缘协同系统及性能评价
13.4 应用案例分析
13.5 本章小结
思考题
参考文献
第14章 面向联邦学习的边缘调度技术
14.1 概述
14.2 联邦学习
14.3 面向边缘的联邦学习框架分析
14.4 应用案例分析
14.5 本章小结
思考题
参考文献
第15章 边缘计算的应用模式
15.1 生命健康
15.2 交通运输
15.3 电力系统
15.4 智慧城市和智能家居
15.5 智慧基建
15.6 工业互联网
15.7 新的应用模式探索
15.8 本章小结
思考题
参考文献
