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| 內容簡介： |
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《边缘计算模式》共13章。第1章和第2章介绍边缘计算模式的相关概念和发展现状。第3～5章阐述边缘计算的新型框架，包括边缘联盟计算架构、混合边缘计算架构、移动节点辅助的边缘计算架构。第6～9章系统论述边缘存储理论与方法，包括边缘计算的数据协同存储和访问服务、数据缓存高效索引机制、跨层混合数据共享机制，以及安全可信的边缘存储架构。第10～13章系统论述边缘计算的任务调度理论方法，包括边缘计算的在线任务分派和调度方法、复杂依赖性应用分派和调度方法、服务链请求调度方法、服务增强模型。
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| 目錄：
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“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
前言
1章 绪论 1
1.1 边缘计算的基本理念 1
1.2 边缘计算：网络计算模式的新形态 4
1.3 边缘计算模式的技术演进 8
1.4 边缘计算模式的应用现状 12
1.4.1 智慧城市的边缘应用现状 12
1.4.2 智能交通的边缘应用现状 13
1.4.3 智慧家庭的边缘应用现状 16
1.4.4 工业互联网的边缘应用现状 17
1.5 边缘计算模式的发展展望 18
1.5.1 边缘计算操作系统 18
1.5.2 算网融合架构 19
1.5.3 空天地一体化边缘计算系统 19
1.5.4 边缘原生应用开发 20
1.5.5 绿色/零碳边缘计算 20
参考文献 20
2章 边缘计算的研究进展分析 23
2.1 边缘计算架构、平台及开发框架 23
2.1.1 传统边缘计算架构 23
2.1.2 边缘层软件平台 25
2.1.3 边缘层硬件平台 26
2.1.4 边缘应用开发框架 28
2.2 边缘层资源与服务管理 29
2.2.1 边缘层资源管理方法 30
2.2.2 边缘层计算基础服务 31
2.2.3 边缘层存储基础服务 33
2.2.4 边缘层任务调度 34
2.3 边缘层的分布式人工智能理论和方法 36
2.3.1 边缘智能计算框架 37
2.3.2 边缘智能模型部署 38
2.3.3 边缘智能模型训练 40
2.4 边缘数据与隐私保护 42
2.4.1 边缘数据接入与传输 42
2.4.2 边缘数据计算与存储 44
2.4.3 边缘层身份认证与信任管理 47
参考文献 49
3章 边缘联盟计算架构 62
3.1 引言 62
3.1.1 从私有到公有的边缘基础设施 63
3.1.2 边缘计算和云计算的优势互补 63
3.1.3 边缘联盟和云联盟的区别 64
3.2 边缘联盟计算架构的整体设计 65
3.2.1 边缘联盟的原理 65
3.2.2 边缘联盟的体系架构 66
3.2.3 边缘联盟的优点 68
3.3 基于边缘联盟的服务优供应 69
3.3.1 网络环境和动态变化的服务需求 69
3.3.2 两阶段资源分配方法 71
3.3.3 边缘联盟的成本小化 73
3.3.4 边缘服务的能保障 74
3.4 问题转化与服务供应算法 77
3.4.1 问题转化 77
3.4.2 服务供应算法 78
3.5 实验设计和能评估 79
3.5.1 实验设计 79
3.5.2 能评估 80
3.5.3 节约成本随动态请求量的变化 82
3.5.4 边缘联盟的优势 84
3.6 相关问题讨论 86
3.6.1 边缘联盟的佳时隙长度 86
3.6.2 边缘联盟的规模控制 87
3.6.3 边缘联盟的服务供应算法 87
3.7 本章小结 88
参考文献 88
4章 混合边缘计算架构 90
4.1 引言 90
4.1.1 问题背景 90
4.1.2 研究现状 92
4.2 混合边缘计算架构HyEdge的整体设计 93
4.2.1 边缘服务的相关概念 93
4.2.2 混合边缘计算环境的网络模型 93
4.2.3 边缘服务的请求和响应 94
4.3 问题定义和复杂度分析 95
4.3.1 通信和计算资源的约束条件 96
4.3.2 边缘服务的请求调度问题 97
4.3.3 问题的复杂度分析 98
4.4 基于划分的优化算法 99
4.4.1 资源竞争分析 99
4.4.2 问题分解和优化 101
4.4.3 算法实现 104
4.5 实验设计和能评估 106
4.5.1 数据集的准备 106
4.5.2 实验环境的设置 107
4.5.3 实验方法 108
4.5.4 能评估 110
4.6 本章小结 111
参考文献 112
5章 移动节点辅助的边缘计算架构 114
5.1 引言 114
5.1.1 问题背景 114
5.1.2 研究现状 116
5.2 移动节点辅助的边缘计算新架构整体设计 117
5.2.1 边缘计算新架构的基本思想 117
5.2.2 计算和网络资源模型 118
5.3 CRI拍卖机制的设计 120
5.3.1 用户请求生成和边缘任务确定 121
5.3.2 识别候选任务和移动边缘节点 121
5.3.3 任务分配 124
5.3.4 任务处理和奖励支付 128
5.4 CRI拍卖机制设计的理论分析 128
5.4.1 算法的时间复杂度分析 128
5.4.2 重要质的分析 129
5.5 实验设计和能评估 130
5.5.1 实验设计 130
5.5.2 能评估 132
5.5.3 拍卖机制的质分析 135
5.6 本章小结 137
参考文献 137
6章 边缘计算的数据协同存储和访问服务 141
6.1 引言 141
6.1.1 问题背景 141
6.1.2 研究现状 143
6.2 边缘数据协同存储与访问框架的整体设计 145
6.3 交换机虚拟位置的构建方法 147
6.3.1 交换机虚拟坐标的产生方法 147
6.3.2 交换机虚拟坐标的调整方法 148
6.3.3 多跳DT图的构建方法 151
6.4 边缘网络中的数据存储和访问方法 153
6.4.1 边缘数据的存储操作 153
6.4.2 确定边缘服务器 154
6.4.3 边缘数据的访问操作 155
6.5 实验设计和能评估 156
6.5.1 实验设计 156
6.5.2 路由延展指标的评估 157
6.5.3 路由条目数量的评估 158
6.5.4 存储负载均衡能的评估 159
6.6 相关问题讨论 161
6.6.1 数据副本对边缘存储系统的影响 161
6.6.2 网络动态对边缘存储系统的影响 161
6.7 本章小结 162
参考文献 162
7章 边缘计算的数据缓存索引机制 164
7.1 引言 164
7.1.1 问题背景 164
7.1.2 研究现状 166
7.1.3 研究动因 167
7.2 边缘计算的数据缓存索引机制的整体设计 168
7.3 基于坐标的数据索引机制 171
7.3.1 确定交换机和数据索引的虚拟坐标 172
7.3.2 发布数据索引的方法 174
7.3.3 存储数据索引的方法 178
7.3.4 查询数据索引的方法 178
7.3.5 多副本的设计优化方法 178
7.4 实验设计和能评估 180
7.4.1 实验设计 180
7.4.2 索引查询路径平均长度的评估 181
7.4.3 交换机转发条目数量的评估 182
7.4.4 多索引副本的影响评估 184
7.4.5 可扩展的评估 185
7.5 本章小结 186
参考文献 186
8章 边缘计算的跨层混合数据共享机制 189
8.1 引言 189
8.2 跨层混合数据共享框架的整体设计 191
8.3 区域内的数据共享机制 193
8.3.1 数据项的插入操作 194
8.3.2 数据项的查询操作 196
8.3.3 数据项的删除操作 197
8.3.4 能分析 197
8.4 区域间的数据共享机制 198
8.4.1 基于DT图的数据索引发布 199
8.4.2 优化交换机的虚拟空间坐标 200
8.4.3 基于DT图的数据索引查询 200
8.5 实验设计和能评估 201
8.5.1 实验设计 201
8.5.2 区域内数据查询的效果评估 202
8.5.3 区域间数据查询的效果评估 205
8.6 本章小结 207
参考文献 207
9章 可信的边缘存储架构 210
9.1 引言 210
9.1.1 问题背景 210
9.1.2 研究现状 212
9.2 可信边缘存储系统框架的整体设计 213
9.2.1 设计挑战 214
9.2.2 设计目标 215
9.3 的边缘存储模型 215
9.3.1 局部重构码 215
9.3.2 的边缘存储模型 217
9.4 辅以信任驱动数据访问控制的RoSES模型 218
9.4.1 面向信任的数据访问控制信息流 219
9.4.2 信任驱动的数据访问控制 220
9.4.3 不同RC数目下的数据泄露概率 222
9.5 实验设计和能评估 223
9.5.1 实验设计 223
9.5.2 能评估 224
9.6 本章小结 227
参考文献 228
10章 边缘计算的在线任务分派和调度方法 230
10.1 引言 230
10.1.1 问题背景 230
10.1.2 研究现状 232
10.2 问题表述和系统模型 234
10.2.1 问题表述 234
10.2.2 外部延迟和内部延迟的建模 235
10.2.3 小化所有任务的平均响应时间 239
10.3 在线任务分派和调度框架 240
10.3.1 基于在线学任务分派模型 240
10.3.2 基于深度强化学任务调度模型 240
10.4 基于在线学任务分派模型 241
10.4.1 基本概念 241
10.4.2 方法设计 242
10.5 基于深度强化学任务调度模型 243
10.5.1 基本概念 244
10.5.2 奖励函数设计 245
10.5.3 学习过程设计 245
10.5.4 计算复杂度分析 248
10.6 实验设计和能评估 249
10.6.1 实验设计 249
10.6.2 能评估 250
10.7 本章小结 256
参考文献 256
11章 边缘计算的复杂依赖应用分派和调度方法 259
11.1 引言 259
11.1.1 问题背景 259
11.1.2 研究现状 261
11.2 依赖应用分派和调度问题 262
11.2.1 依赖应用的分派 263
11.2.2 边缘服务器的资源调度 264
11.3 系统模型和问题表述 266
11.3.1 系统模型 268
11.3.2 问题表述 269
11.4 依赖应用分派和调度方法的设计 272
11.4.1 任务的优先级定义 272
11.4.2 任务的分派和调度 274
11.4.3 模块之间的交互 277
11.5 实验设计和能评估 278
11.5.1 实验设计 278
11.5.2 应用密度的影响评估 280
11.5.3 边缘服务器配置的影响评估 281
11.5.4 服务器和应用规模的影响评估 282
11.5.5 Daas方法的收敛评估 283
11.5.6 Daas方法的优探讨 283
11.6 本章小结 284
参考文献 284
12章 边缘计算的服务链请求调度方法 287
12.1 引言 287
12.1.1 问题背景 287
12.1.2 研究现状 289
12.2 问题表述和系统模型 290
12.2.1 服务链概述 290
12.2.2 网络模型 290
12.2.3 联合优化问题的形式化建模 292
12.2.4 链式服务请求的模型转换 295
12.2.5 特例：单个服务请求模型 297
12.2.6 优化问题的复杂度分析 298
12.3 服务放置和请求调度的两阶段优化方法 299
12.3.1 同构服务的似次模证明 299
12.3.2 服务放置阶段的优化算法 302
12.3.3 请求调度阶段的优化算法 303
12.3.4 时间复杂度分析 305
12.4 实验设计和能评估 305
12.4.1 实验设计 305
12.4.2 能评估 307
12.5 本章小结 313
参考文献 313
13章 边缘计算任务的服务模型 316
13.1 引言 316
13.1.1 问题背景 316
13.1.2 研究现状 318
13.2 QoE驱动的服务系统框架 318
13.2.1 QoE和延迟的关系 319
13.2.2 算法池的设计 320
13.2.3 调度器的设计 321
13.3 QoE驱动的终端任务卸载和调度问题建模 321
13.4 两阶段优化调度策略 325
13.4.1 面向负载均衡的任务划分 325
13.4.2 QoE感知的动态队列调度 326
13.5 实验设计和能评估 329
13.5.1 实验设计 329
13.5.2 能评估 330
13.6 本章小结 334
参考文献 334
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