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。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算，可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。

本书本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，主要特色如下：
?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。

前言·Preface
近几年，边缘计算在学术界和工业界受到广泛关注。边缘计算已延伸到我们日常生活的各个方面，支撑了智慧城市、智能安防、智慧交通等各种应用场景，很好地满足了生命健康、工业互联、国家基建等领域的迫切需求，是对未来具有深远影响的技术方向之一。
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选择，在于选择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、联邦学习等热门应用进行阐述。
本书的特点主要表现在如下几个方面：
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，通过给出对各个问题的本质分析与思考，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，使读者更深入、透彻地理解边缘计算。
本书可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
本书由南京大学计算机软件新技术国家重点实验室组织编写，南京大学的研究生陈宁、陈彧、朱安东、施霄航、闫煜婷、马志、屠成鸿、单明慧、程方文、程珂、陆熠晨、魏世亨、苏尧以及已毕业的研究生金熠波、张帅和陈智麒为本书的编写提供了大力协助与支持，在此对他们的辛勤付出表示深深的感谢。感谢家人们对作者们的长久支持。
由于作者水平有限，书中错误在所难免，殷切希望读者批评指正。

张胜　钱柱中　梁瑜　陆桑璐
2022年11月

张胜，博士，南京大学副教授，博士生导师。主要研究方向为分布式计算与网络，具体包括边缘计算、边缘智能、云计算等。发表论文90余篇，包括JSAC、TON、TMC、TPDS、TC、MobiHoc、INFOCOM、ICDCS等国际一流期刊/会议。主持和参与国家自然科学基金面上和青年项目、江苏省自然科学基金面上项目、国家重点研发项目课题、国家自然科学基金重点项目等十余个项目。两次获得中国计算机学会-腾讯犀牛鸟项目资助。

Contents·目录
推荐序
前言
第1章　边缘计算概述　　1
1.1　边缘计算的概念　　1
1.2　边缘计算的主要特点　　2
1.3　边缘计算的架构　　3
1.4　边缘计算的核心技术　　8
1.5　边缘计算的历史与现状　　13
1.6　边缘计算的发展趋势　　17
1.7　本章小结　　18
思考题　　19
参考文献　　19
第2章　边缘计算架构原理　　21
2.1　边缘计算架构概述　　21
2.2　边缘计算架构要素　　24
2.3　边缘计算总体架构　　27
2.4　边缘计算软件架构　　35
2.5　开源框架　　39
2.6　本章小结　　43
思考题　　43
参考文献　　44
第3章　边缘计算核心技术　　46
3.1　异构计算技术　　46
3.2　虚拟化技术　　49
3.3　软件定义网络技术　　50
3.4　无线传输技术　　52
3.5　微服务架构技术　　63
3.6　其他有关技术　　65
3.7　本章小结　　66
思考题　　66
参考文献　　66
第4章　主要研究方向与挑战　　68
4.1　计算卸载　　69
4.2　服务部署　　73
4.3　边缘智能　　75
4.4　面向边缘计算的视频分析　　81
4.5　方法论和关键词　　85
4.6　本章小结　　87
思考题　　89
参考文献　　90
第5章　边缘计算与人工智能　　94
5.1　智能边缘　　94
5.2　边缘智能　　98
5.3　面向边缘计算的机器学习框架　　104
5.4　本章小结　　113
思考题　　113
参考文献　　113
第6章　边缘计算中的安全与隐私保护　　116
6.1　边缘计算安全　　117
6.2　硬件安全技术　　122
6.3　软件安全技术　　132
6.4　本章小结　　138
思考题　　138
参考文献　　138
第7章　边缘计算建模与仿真　　140
7.1　面向边缘计算的仿真建模工具概述　　140
7.2　CloudSim：一个面向云计算环境的建模与仿真工具包　　145
7.3　iFogSim：一个面向边缘计算环境的建模与仿真工具包　　148
7.4　iFogSim2：一个拓展的iFogSim模拟器　　156
7.5　本章小结　　160
思考题　　160
参考文献　　161
第8章　边缘计算卸载技术研究　　163
8.1　计算任务卸载概述　　164
8.2　任务卸载场景　　171
8.3　应用案例分析　　176
8.4　本章小结　　182
思考题　　182
参考文献　　182
第9章　边缘服务部署技术研究　　186
9.1　概述　　186
9.2　基础架构模型　　 187
9.3　应用模型与部署模式　　188
9.4　服务部署方案　　189
9.5　优化策略　　191
9.6　应用案例分析　　194
9.7　本章小结　　199
思考题　　200
参考文献　　200
第10章　面向视频分析的边缘资源分配技术研究　　203
10.1　概述　　203
10.2　视频分析应用　　204
10.3　视频分析系统介绍及性能分析　　208
10.4　应用案例分析　　216
10.5　本章小结　　222
思考题　　223
参考文献　　223
第11章　面向超分辨率的边缘调度技术研究　　227
11.1　概述　　227
11.2　超分辨率简介　　228
11.3　已有超分辨率技术　　230
11.4　边缘设备上的超分辨率应用　　239
11.5　边缘服务器上的超分辨率应用　　243
11.6　本章小结　　247
思考题　　247
参考文献　　248
第12章　基于多边缘协同的卷积神经网络推断加速技术研究　　251
12.1　 卷积神经网络推断任务　　252
12.2　基于模型切割的多边缘协同　　258
12.3　基于数据切割的多边缘协同　　263
12.4　基于混合切割的多边缘协同　　269
12.5　其他推断加速方法　　274
12.6　本章小结　　274
思考题　　275
参考文献　　275
第13章　基于多臂赌博机的多边缘选择决策技术研究　　278
13.1　概述　　278
13.2　多臂赌博机　　279
13.3　基于多臂赌博机的多边缘选择决策案例分析　　289
13.4　本章小结　　298
思考题　　299
参考文献　　299
第14章　面向联邦学习的边缘调度技术研究　　302
14.1　概述　　302
14.2　联邦学习　　303
14.3　面向边缘的联邦学习框架分析　　310
14.4　应用案例分析　　317
14.5　本章小结　　321
思考题　　321
参考文献　　321
第15章　边缘计算的应用模式　　324
15.1　生命健康　　324
15.2　交通运输　　328
15.3　智慧电网　　332
15.4　智慧城市　　334
15.5　智能家居　　335
15.6　工业生产　　337
15.7　视频流应用　　340
15.8　本章小结　　344
思考题　　345
参考文献　　345