農業物聯網導論(第2版)（簡體書）

前 言 2015年是提出邊緣計算的“天時”之年。2004年底，IBM公司把PC（personal computer，個人計算機）業務賣給聯想公司時，基本上可以認為是云計算時代開始的一個標志性事件。云計算經過近10年的發展，已經完全嵌入甚至改變了人們日常生活的方方面面，比如云存儲、云辦公服務等。在云計算類公司的加持下，便攜式終端設備逐漸由普通設備轉變成一種處理云服務業務的高速緩存。成功的云計算公司開始思考如何讓自己的云服務業務用戶體驗更好？下一個新的經濟增長點是什麼？這時，邊緣計算的提出非常自然地回答了他們的問題，所以從 2015 年起，很多云計算公司開始關注並投入邊緣計算。 人工智能、萬物互聯的大力發展，是邊緣計算產生的“地利”因素，讓人們開始對萬物互聯充滿憧憬。 隨著萬物互聯時代的到來，網絡邊緣設備產生的數據量快速增加，帶來了更高的數據傳輸帶寬需求，同時，智能制造、無人駕駛等眾多新型應用也對數據處理的實時性提出了更高要求，傳統云計算模型已經無法有效應對，因此，邊緣作為提供這種計算和數據保護的最佳場所，應運而生。 除了傳統的 IT 行業，邊緣計算的興起也給很多其他產業帶來了巨大的商機。在電信行業，它可以在基站和邊緣服務器上提供增值服務，帶來更大的利潤。制造業更是把邊緣計算當作是產業升級的法寶，目前有 400 多家企業加入邊緣計算聯盟就是一個很好的例證。在汽車行業，以豐田公司為代表，最近也成立了汽車邊緣計算聯盟，這是因為他們已經看到邊緣計算是下一代智能駕駛的核心關鍵技術。此外在醫療、公共安全、電力、娛樂、教育等領域也都看到了邊緣計算帶來的優勢。 邊緣計算在過去三年發展迅猛，在第一版基礎上, 結合人工智能、車聯網、區塊鏈等新型技術及其在邊緣計算平臺上的應用和發展，本書編寫團隊集中力量編寫了本書第二版，希望能幫助有興趣了解和研究邊緣計算的讀者縮短學習的過程，共同推進該領域的更進一步發展。 本書第二版共9章。第1章介紹邊緣計算的概念、起源及發展歷史；第2章對邊緣計算的基本概念、模型、關鍵技術進行剖析，分析邊緣計算與云計算、邊緣計算與大數據之間的關聯，探討邊緣計算的優勢與面臨的挑戰；第3章介紹邊緣智能的產生背景和基本定義，梳理邊緣智能生態系統的技術棧；第4章給出基於邊緣計算模型的幾種實際應用案例，通過這些案例可以展望邊緣計算在萬物互聯背景下的研究機遇和應用前景；第5章從智能城市、智能汽車、智能家居、個人計算服務、協同平臺等方面，介紹邊緣計算的系統平臺；第 6 章從可編程性、程序自動劃分、命名規則、數據抽象、服務管理、數據隱私保護及安全、優化指標、理論基礎以及商業模式等方面，進一步探討邊緣計算的挑戰性關鍵問題；第7章從邊緣計算資源調度的研究方向、主要方式、卸載模型等介紹邊緣環境下資源調度的關鍵特征；第8章簡述目前新興的多個邊緣計算系統實例，並重點介紹Cloudlet、ParaDrop、Firework和HydraOne四個有代表性的邊緣計算系統；第9章從安全目標、安全威脅與挑戰、主要安全技術等方面探討邊緣計算的安全，並從隱私保護、態勢感知、設備更新、安全協議等角度，分析邊緣計算為物聯網安全帶來的新機遇。 本書非常適合作為高等院校計算機、通信、物聯網、信息安全、電子機械相關專業的教學參考書，也可以作為從事邊緣計算的開發人員和科研人員的參考資料。對於不同需求的讀者，可以直奔感興趣的內容而去。希望了解邊緣計算的概念、本質和發展趨勢的讀者，可以重點閱讀第1、2章；希望學習邊緣計算技術原理的讀者，可以將重點放在第2、3、4、6、7章；希望從事邊緣計算研發的同仁，可重點閱讀第5、6、7、8章；關心邊緣計算安全和隱私問題的讀者，可重點閱讀第1、9章。 本書第一版和第二版的順利完成離不開中美兩國團隊的協同工作和辛勤付出。團隊成員為本書的順利完成花費了大量的時間和精力，也為本書提供了許多寶貴的原材料，在此一並表示感謝。第一版團隊成員包括：中國團隊成員李尤慧子博士（杭州電子科技大學）、任領美博士（山東科技大學）、陳彥明博士（安徽大學）、張慶陽博士研究生（安徽大學）、劉偉碩士研究生（安徽大學）、梁旭碩士研究生（安徽大學）、徐殷碩士研究生（安徽大學）、張星洲博士研究生（中國科學院計算技術研究所）、趙梓銘碩士研究生（國防科技大學）、郭燁婷碩士研究生（國防科技大學）、吳衛碩士研究生（西安電子科技大學）、白磊博士研究生（西安電子科技大學）；美國團隊成員曹杰博士研究生（美國韋恩州立大學）、張權博士研究生（美國韋恩州立大學）、許藍予博士研究生（美國韋恩州立大學）。第二版中國團隊成員宋純賀研究員（中國科學院沈陽自動化研究所）、彭曉暉副研究員（中國科學院計算技術研究所）、張星洲博士（中國科學院計算技術研究所）、王一帆博士（中國科學院計

第1章 邊緣計算的需求與意義
1.1 什麼是邊緣計算
1.2 邊緣計算的產生背景
1.3 邊緣計算的發展歷史
1.3.1 分布式數據庫模型
1.3.2 對等網絡模型
1.3.3 內容分發網絡模型
1.3.4 移動邊緣計算
1.3.5 霧計算
1.3.6 海云計算
1.3.7 物端計算
1.3.8 邊緣計算的發展現狀
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參考文獻
第2章 邊緣計算基礎
2.1 分布式計算
2.2 邊緣計算的基本概念
2.3 邊緣計算的關鍵技術
2.3.1 計算遷移
2.3.2 5G通信技術
2.3.3 新型存儲系統
2.3.4 輕量級函數庫和內核
2.3.5 邊緣計算編程模型
2.4 邊緣計算與云計算
2.4.1 云計算的概念
2.4.2 云計算特點
2.4.3 邊緣計算與云計算對比
2.5 邊緣計算與大數據
2.6 邊緣計算的優勢與挑戰
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參考文獻
第3章 邊緣智能
3.1 邊緣智能的定義
3.1.1 背景
3.1.2 定義
3.2 邊緣智能的技術棧
3.2.1 邊緣智能算法
3.2.2 邊緣智能編程庫
3.2.3 邊緣智能數據處理平臺
3.2.4 邊緣智能操作系統
3.2.5 邊緣智能芯片
3.2.6 邊緣智能設備
3.3 邊緣智能中的協同計算
3.3.1 邊云協同
3.3.2 邊邊協同
3.3.3 邊物協同
3.3.4 云邊物協同
3.4 支撐邊緣智能的計算框架
3.4.1 OpenEI：面向邊緣智能的開放數據處理框架
3.4.2 NestDNN：動態分配多任務資源的移動端深度學習框架
3.4.3 AdaDeep：應用驅動的模型選擇框架
3.4.4 DeepCham：自適應移動目標識別框架
3.4.5 DDNN：分布式神經網絡框架
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第4章 邊緣計算典型應用
4.1 智能城市
4.2 智能制造
4.3 智能交通
4.4 智能家居
4.5 智能醫療
4.6 面向公共安全的邊緣視頻系統
4.7 基於邊緣計算的災難救援
4.8 工業互聯網邊緣計算
4.8.1 基於工業互聯網邊緣計算的智能油田系統解決方案
4.8.2 基於工業互聯網邊緣計算電網輸變配用一體化解決方案
4.8.3 基於工業互聯網邊緣計算的石化智能化生產監控與優化解決方案
4.8.4 面向個性化定制的自適應可重構生產系統
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參考文獻
第5章 邊緣計算系統平臺
5.1 面向智能城市的邊緣計算系統
5.1.1 面向智能城市的邊緣計算系統框架
5.1.2 智能城市中邊緣計算任務遷移及調度
5.2 面向智能汽車的邊緣計算系統
5.2.1 為什麼需要EdgeOSV
5.2.2 車載應用的劃分
5.2.3 OpenVDAP
5.2.4 AC4AV
5.2.5 面向智能汽車的安全協同計算框架
5.3 面向智能家居的邊緣計算系統
5.3.1 為什麼需要EdgeOSH
5.3.2 EdgeOSH架構
5.3.3 EdgeOSH的功能性問題
5.3.4 面臨的問題
5.4 面向個人計算的邊緣計算系統
5.4.1 EdgeOSP整體架構
5.4.2 EdgeOSP的軟件結構
5.4.3 EdgeOSP的典型應用實例
5.4.4 面臨的問題
5.5 協同平臺
5.5.1 協同平臺背景模型
5.5.2 協同平臺的典型應用舉例
5.5.3 面臨的問題
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第6章 邊緣計算的挑戰
6.1 可編程性
6.2 程序自動劃分
6.3 命名規則
6.4 數據抽象
6.5 調度策略
6.6 服務管理
6.7 隱私保護及安全
6.8 優化指標
6.9 軟硬件選型
6.10 理論基礎
6.11 商業模式
6.12 和垂直行業緊密合作
6.13 邊緣節點落地問題
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參考文獻
第7章 邊緣計算資源調度
7.1 資源調度概述
7.1.1 背景
7.1.2 應用場景
7.1.3 架構
7.1.4 性能指標
7.2 資源調度的研究方向
7.2.1 卸載決策
7.2.2 資源分配
7.2.3 資源配置
7.3 資源調度的主要技術
7.3.1 集中式方法
7.3.2 分布式方法
7.4 邊緣計算卸載模型 LabC
7.4.1 LabC 系統模型
7.4.2 LabC 應用案例分析
7.4.3 LabC 在車聯網中的實例
7.5 基於區塊鏈的邊緣資源分配問題
7.5.1 基於區塊鏈的不可篡改性的邊緣資源分配問題
7.5.2 基於區塊鏈的去中心化特性的邊緣資源分配問題
7.6 基於深度強化學習的VEC協作數據調度
7.6.1 系統模型
7.6.2 數據緩存的多隊列模型
7.6.3 基於 MDP 的數據調度分析
7.6.4 基於 DQN 的數據協作調度方案
7.7 無服務器邊緣計算中的有效資源配置
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參考文獻
第8章 邊緣計算系統實例
8.1 邊緣計算系統概覽
8.1.1 Cloudlet
8.1.2 PCloud
8.1.3 ParaDrop
8.1.4 Cachier與Precog
8.1.5 FocusStack
8.1.6 SpanEdge
8.1.7 AirBox
8.1.8 CloudPath
8.1.9 Firework
8.1.10 海云計算
8.1.11 邊緣計算代表性商業系統
8.1.12 邊緣計算