边缘计算

本书以边缘计算技术发展为主线，从边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术到云计算、雾计算、移动边缘计算及相关范例均做了详细说明。本书既可满足计算机相关专业本科生的需要，也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物，使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。

边缘计算是为计算机科学与技术、信息安全、物联网工程、软件工程等专业本科生开设的一门学科基础选修课，旨在使学生了解当前物联网行业发展新技术，并能够正确认知其发展方向。本教材以当前万物互联的环境为背景，结合5G网络发展，系统讲述了边缘计算的基本概念、相关技术及应用模型，介绍了云计算、雾计算、移动边缘计算等相关技术，并结合范例分析边缘计算技术发展及应用现状，同时提出了边缘计算领域的一些机遇和挑战。每章均有小结，使读者对各章的内容能清楚地理解和掌握。全书共7章，分别介绍边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术、边缘计算与云计算、边缘计算与雾计算、移动边缘计算及边缘计算范例。本书涉及的内容广泛、技术思想凝练，突出核心原理和关键技术的阐述，在编写过程中力求做到内容充实新颖，既可满足计算机相关专业本科生的需要，也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物。

"方娟，北京工业大学教授、博士生导师，北京市课程思政教学名师。现任北京工业大学信息学部副主任、计算机学院体系结构研究所所长、重量一流本科专业建设点负责人，信息技术新工科产学研联盟理事，北京物联网学会理事，中国计算机学会高级会员，中国电子学会高级会员。曾于2005年和2012年两次受国家留学基金委（CSC）资助赴美国进行学术交流访问两年，并多次赴美国、澳大利亚、荷兰、中国香港等国家和地区交流或访问。曾获北京市优秀人才、北京市中青年骨干称号。长期从事高性能计算、异构智能计算、边缘计算等领域的教学和科研工作，近年来主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金等科研项目40余项，发表 SCI / EI 论文80余篇，授权国家发明专利27项，国际发明专利1项，参加3项国家标准制定，1项专利成果转化。主编和参编教材10余部，译著2部。 陆帅冰，北京工业大学信息学部教师，2019年6月获吉林大学工学博士学位。研究方向为计算机体系结构、边缘计算。"

第1章边缘计算
1.1什么是边缘计算
1.2边缘计算发展历程
1.2.1云服务推送
1.2.2物联网中的延伸
1.2.3数据使用者到生产者的转变
1.3边缘计算发展相关模型
1.3.1分布式数据库模型
1.3.2对等计算模型
1.3.3内容分发网络模型
1.3.4移动边缘计算模型
1.4本章小结
第2章边缘计算系统架构
2.1边缘计算基本概念
2.2整体架构
2.2.1边缘计算模型及基本架构
2.2.2多层级边缘架构
2.2.3边缘协作架构
2.3卸载技术
2.4资源管理
2.5安全与隐私保护
2.6本章小结
第3章边缘计算相关技术
3.1边缘计算关键技术
3.1.1虚拟机和容器
3.1.2软件定义网络
3.1.3内容交互/分发网络
3.1.4任务单元和微数据中心
3.2边缘计算系统
3.2.1ApacheEdgent
3.2.2OpenStack
3.2.3EdgeXFoundry
3.2.4AzureIoTEdge
3.2.5AWSGreengrass
3.3本章小结
第4章边缘计算与云计算
4.1云计算基本概念
4.2云模型
4.2.1云交付模型
4.2.2云部署模型
4.3云计算参考架构
4.3.1负载分布架构
4.3.2资源池架构
4.3.3动态可扩展架构
4.3.4弹性资源架构
4.3.5云爆发架构
4.3.6冗余存储架构
4.4云使能技术
4.4.1数据中心网络
4.4.2虚拟化技术
4.4.3Web技术
4.4.4多租户技术
4.4.5服务组合技术
4.5边缘计算与云计算的差异
4.5.1多维度差异比较
4.5.2边云协同
4.6本章小结
第5章边缘计算与雾计算
5.1雾计算基本概念
5.2雾计算参考架构
5.2.1OpenFog架构
5.2.2OpenFog架构实例
5.3边缘计算与雾计算的差异
5.4本章小结
第6章移动边缘计算
6.1移动边缘计算基本概念
6.2整体系统架构及组件
6.2.1系统整体架构
6.2.2系统组件详细讲解
6.35G通信技术
6.4移动边缘计算与5G
6.5移动边缘计算部署场景
6.5.1基于LTE基站部署
6.5.2基于基站汇聚点部署
6.5.3基于无线网络控制器部署
6.6本章小结
第7章边缘计算范例
7.1智慧城市
7.1.1智慧城市背景
7.1.2智慧城市的定义
7.1.3智慧城市应用
7.2智能交通
7.2.1边缘计算在智能交通领域的应用
7.2.2边缘计算在自动驾驶领域的应用
7.3智能家居
7.3.1什么是智能家居
7.3.2智能家居的边缘计算应用
7.4协同边缘
7.4.1协同边缘背景
7.4.2Firework框架
7.4.3Firework应用
7.5边缘计算机遇与挑战
7.5.1边缘计算发展前景
7.5.2未来挑战
7.6本章小结
附录A缩略词
参考文献

     第3章 CHAPTER 3 边缘计算相关技术 3．1边缘计算关键技术 3．1．1虚拟机和容器 云计算技术的进步，使在诸如基站和网关等大量通用服务器上部署虚拟机变得更加容易。云计算能够提供强大的处理能力和海量的存储资源，云计算和物联网的整合也已被证明有利于提供新的服务，因此，将云计算功能集成到移动网络，能够为新兴移动服务的供应和管理提供高效的解决方案。 虚拟机(Virtual Machine，VM)技术是虚拟化技术的一种，所谓虚拟化技术就是将事物从一种形式转变成另一种形式，具体而言就是在一个宿主计算机体系结构上进行客户机各种操作系统模拟运行，对宿主计算机、客户机体系结构无明确要求，例如可以在一个x86计算机上运行基于ARM体系结构的不需要做任何修改的系统。从这个角度来为虚拟机下定义，可知虚拟机主要是指虚拟技术运行的媒介，即通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、在一个接近隔离环境中运行的一个完整的计算机系统。 虚拟化技术可应用的领域十分广泛，但是在不同的领域中应用原理存在着明显差异。具体而言，虚拟化技术主要通过拆分、整合、迁移这三项内容得以实现。虚拟机技术的应用多采用拆分原理，当某台计算机性能较高但是工作负荷与其不相匹配时，容易造成资源浪费，使用拆分虚拟技术即可将该计算机拆分为逻辑上的多台计算机，实现多名用户共同使用，在此情况下该计算机硬件资源的利用程度将会明显提高。 虚拟机技术是将一个物理计算机划分为一个或多个接近孤立的虚拟机技术，这些虚拟机并非运行在物理硬件之上，而是运行在通过虚拟化软件来生成一个虚拟的物理硬件层之上。实际上对于操作系统来讲就是运行在其之上的应用程序，但是在虚拟机的使用中会共享计算机的物理硬件，并且具有明显的优势： 资源共享和隔离。在虚拟机的状态下，各种资源可以根据需要分配，甚至可以不重启虚拟机即可分配硬件资源； 虚拟机环境能够实现隔离，即能够根据自身使用的需求在物理计算机上运行几个不同的操作系统，它们之间独立运行，但各自互不干扰。可以是同一种操作系统，也可以是不同的操作系统。这也是虚拟机技术和操作系统虚拟化技术的优选区别。 虚拟机通常包括整个操作系统及应用程序。它们还需要与之一起运行的管理程序来控制VM。由于包括操作系统，因此大小为数吉字节。使用VM的缺点之一是需要花费几分钟来启动OS，并且初始化所托管的应用程序，因此，又引入了容器技术。容器是轻量级的OS级虚拟化，可在资源隔离的过程中运行应用程序及其依赖项。运行应用程序所需的所有必要组件都打包为一个映像，并且可以重复使用。执行映像时，它在隔离的环境中运行，并且不共享内存、CPU或主机OS的磁盘。这保证了容器内部的进程无法监视容器外部的任何进程。同时，这些容器是轻量级的，并且大多在兆字节范围内。 与传统云计算中的虚拟机技术不同，新兴的容器技术是一种内核轻量级的操作系统层虚拟化技术。它能够划分物理机的资源，创建多个与VM相比尺寸小得多的隔离用户空间实例。由于容器的轻量级特性，其能够在执行应用程序或服务时，提供简单的实例化。借助于容器技术的使用，能够实现边缘计算服务的便携式运行，为移动用户带来很大的便利。此外，由于容器技术提供了快速打包的机制，服务器端也能非常方便地将服务部署到大规模互联的边缘计算平台。 以Docker为主的容器技术是边缘设备上微服务的运行环境，并不需要特殊的虚拟化支持，然而，硬件虚拟化可以为Docker容器提供更加安全的隔离。2017年年底，OpenStack基金会正式发布基于Apache 2．0协议的容器技术Kata Containers项目，主要目标是使用户能同时拥有虚拟机的安全及容器技术的迅速和易管理性。云服务提供商使用虚拟化或者容器来构建平台及服务，如图3．1所示，应用程序和依赖的二进制库被打包运行在独立的容器中。在每个容器中，网络、内存和文件系统是隔离的。容器引擎管理所有的容器。所有的容器共享物理主机上的操作系统内核。 图3．1典型的容器结构 如上所述，以Docker为主的容器技术逐渐成为边缘计算的技术标准，各大云计算厂商选择容器技术构建边缘计算平台的底层技术栈。 边缘计算的应用场景非常复杂。从前面的分析可以清晰地看到边缘计算平台并不是传统意义上的只负责数据收集转发的网关。更重要的是，边缘计算平台需要提供智能化的运算能力，而且能产生可操作的决策反馈，用来反向控制设备端。过去，这些运算只能在云端完成。现在，需要将云端的计算框架通过裁剪、合并等简化手段迁移至边缘计算平合，使能在边缘计算平台上运行云端训练后的智能分析算法，因此，边缘计算平台需要一种技术在单台计算机或者少数几台计算机组成的小规模集群环境中隔离主机资源，实现分布式计算框架的资源调度。 边缘计算所需的开发工具和编程语言具有多样性。目前，计算机编程技术呈百花齐放的趋势，开发人员运用不同的编程语言