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本书适时探讨了可扩展架构开发、从封闭系统转变为开放系统以及数据感知引起的道德问题等主题,以应对雾计算和边缘计算带来的挑战和机遇。书中由资深物联网专家撰写的章节讨论了联合边缘资源、中间件设计、数据管理和预测分析、智能交通以及监控应用等主题。本书能够帮助读者全面了解雾计算和边缘计算的核心基础、应用及问题。本书是计算机科学和工程领域的系统设计师、开发人员、研究人员以及高年级本科生和研究生的前沿信息的重要来源。
目录
出版者的话 译者序 前言 致谢 作者名单 第一部分 基础原理 第1章 物联网和新的计算范式 2 1.1 引言 2 1.2 相关技术 4 1.3 通过雾计算和边缘计算完成云计算 5 1.4 雾计算和边缘计算的层次结构 8 1.5 商业模式 10 1.6 机遇和挑战 11 1.7 结论 13 参考文献 14 第2章 解决联合边缘资源面临的挑战 16 2.1 引言 16 2.2 组网挑战 17 2.3 管理挑战 22 2.4 其他挑战 25 2.5 结论 28 参考文献 28 第3章 集成物联网 雾 云基础设施:系统建模和研究挑战 33 3.1 引言 33 3.2 方法论 34 3.3 集成C2F2T文献中的建模技巧 36 3.4 集成C2F2T文献中的应用场景 42 3.5 集成C2F2T文献中的度量指标 44 3.6 未来研究方向 46 3.7 结论 47 致谢 48 参考文献 48 第4章 5G、雾计算、边缘计算和云计算中网络切片的管理和编排 51 4.1 引言 51 4.2 背景 52 4.3 5G中的网络切片 54 4.4 软件定义云中的网络切片 56 4.5 边缘和雾中的网络切片管理 59 4.6 未来研究方向 60 4.7 结论 62 致谢 62 参考文献 62 第5章 雾计算和边缘计算的优化问题 67 5.1 引言 67 5.2 背景及相关工作 68 5.3 预备知识 69 5.4 雾计算优化案例 70 5.5 雾计算的形式化建模框架 70 5.6 指标 71 5.7 雾结构中的优化机会 73 5.8 服务生命周期中的优化机会 74 5.9 雾计算中优化问题的分类 75 5.10 优化技术 76 5.11 未来研究方向 76 5.12 结论 77 致谢 77 参考文献 77 第二部分 中间件 第6章 雾计算和边缘计算的中间件:设计问题 82 6.1 引言 82 6.2 对雾计算和边缘计算中间件的需求 82 6.3 设计目标 83 6.4 最先进的中间件基础设施 84 6.5 系统模型 85 6.6 建议架构 86 6.7 案例研究示例 89 6.8 未来研究方向 90 6.9 结论 91 参考文献 91 第7章 边缘云架构的轻量级容器中间件 96 7.1 引言 96 7.2 背景及相关工作 97 7.3 轻量级边缘云集群 99 7.4 架构管理—存储与编排 100 7.5 物联网集成 105 7.6 边缘云架构的安全管理 105 7.7 未来研究方向 110 7.8 结论 111 参考文献 111 第8章 雾计算中的数据管理 114 8.1 引言 114 8.2 背景 115 8.3 雾数据管理 116 8.4 未来研究方向 125 8.5 结论 125 参考文献 125 第9章 支持雾应用程序部署的预测性分析 128 9.1 引言 128 9.2 案例:智能建筑 129 9.3 使用FogTorchΠ进行预测性分析 133 9.4 案例(续) 139 9.5 相关工作 141 9.6 未来研究方向 145 9.7 结论 146 参考文献 146 第10章 使用机器学习保护物联网系统的安全和隐私 151 10.1 引言 151 10.2 背景 159 10.3 保护物联网设备的机器学习技术综述 164 10.4 雾计算中的机器学习 169 10.5 未来研究方向 172 10.6 结论 172 参考文献 173 第三部分 应用和问题 第11章 大数据分析的雾计算实现 178 11.1 引言 178 11.2 大数据分析 179 11.3 雾中的数据分析 182 11.4 原型和评估 185 11.5 案例研究 189 11.6 相关工作 193 11.7 未来研究方向 195 11.8 结论 196 参考文献 196 第12章 在健康监测中运用雾计算 199 12.1 引言 199 12.2 具有雾计算的基于物联网的健康监测系统架构 200 12.3 智能电子健康网关中的雾计算服务 203 12.4 系统实现 207 12.5 案例研究、实验结果和评估 210 12.6 连接组件的讨论 213 12.7 雾计算中的相关应用 214 12.8 未来研究方向 214 12.9 结论 215 参考文献 215 第13章 用于实时人物目标跟踪的边缘智能监控视频流处理 219 13.1 引言 219 13.2 人物目标检测 220 13.3 目标跟踪 224 13.4 轻量级人物检测 230 13.5 案例分析 231 13.6 未来研究方向 235 13.7 结论 236 参考文献 236 第14章 智能交通应用发展中的雾计算模型 239 14.1 引言 239 14.2 数据驱动的智能交通系统 240 14.3 智能交通应用程序的关键任务计算要求 241 14.4 智能交通应用程序中的雾计算 243 14.5 案例研究:智能交通灯管理系统 247 14.6 雾编排挑战和未来方向 249 14.7 未来研究方向 250 14.8 结论 253 参考文献 254 第15章 基于雾的物联网应用程序的测试视角 257 15.1 引言 257 15.2 背景 258 15.3 测试视角 259 15.4 未来研究方向 270 15.5 结论 274 参考文献 275 第16章 在雾计算中运行物联网应用的法律问题 278 16.1 引言 278 16.2 相关工作 279 16.3 雾应用、边缘应用、物联网应用的分类 279 16.4 GDPR约束对云、雾和物联网应用的影响 280 16.5 按设计原则进行数据保护 287 16.6 未来研究方向 289 16.7 结论 290 致谢 290 参考文献 290 第17章 使用iFogSim工具包对雾计算和边缘计算环境进行建模和仿真 292 17.1 引言 292 17.2 iFogSim仿真器及其组件 293 17.3 安装iFogSim 294 17.4 使用iFogSim搭建仿真过程 295 17.5 示例场景 295 17.6 部署策略的仿真 305 17.7 智能医疗案例研究 314 17.8 结论 316 参考文献 316
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