- 边缘计算理论与系统实践--基于CNCF KubeEdge的实现
- - 作者：编者:谈海生//张欣//郑子木//李向阳|责编:邓昱洲
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115601322
  - 出版日期：2023/03/01
  - 页数：189
- 售价：27.92

内容大纲
本书以CNCF KubeEdge为例，分理论知识和系统实现两部分，介绍了边缘计算的理论与系统实践。理论知识部分首先介绍边缘计算的概念、挑战与机遇；接着阐述边缘计算的系统架构，包括云计算和虚拟化技术；进一步引出云边端协同机制，重点讲解计算卸载、缓存管理、移动性管理和竞争定价等关键技术；最后介绍边缘计算中的AI部署。系统实现部分从定位、功能和整体架构3个方面介绍了主流的边缘计算平台，详细介绍了CNCF KubeEdge平台中功能模块间通信原理、云边组件等基础知识，最后介绍了搭建CNCF KubeEdge的具体步骤和使用CNCF KubeEdge控制树莓派LED灯、使用NPU实现边缘端人脸识别、实现云边协同的联邦训练等实验的操作步骤。
本书将理论与实践相结合，不仅介绍了边缘计算的理论知识，还基于CNCF KubeEdge平台实战操作进行了讲解。本书汇集了作者在云边端协同领域多年的科研成果，并结合华为边缘计算团队一线的工程实践经验，可为研究人员、高校学生、企业技术人员学习和部署边缘计算提供参考。
作者介绍
目录
第一部分  理论知识
  第1章  边缘计算概述
    1.1  边缘计算的起源与概念
    1.2  边缘计算的势与发展
      1.2.1  边缘计算的势
      1.2.2  边缘计算的发展
    1.3  边缘计算的挑战与机遇
      1.3.1  边缘计算的挑战
      1.3.2  边缘计算的机遇
      1.3.3  边缘计算的典型应用
  第2章  边缘计算的系统架构
    2.1  云计算与云原生
      2.1.1  云计算与边缘计算
      2.1.2  云原生技术
      2.1.3  Kubernetes概述
      2.1.4  主流边缘计算平台
    2.2  云边协同架构
    2.3  跨平台边缘设备
      2.3.1  树莓派
      2.3.2  Jetson Nano
      2.3.3  华为Atlas
  第3章  云边端协同
    3.1  云边端协同概述
    3.2  预备知识
      3.2.1  在线算法
      3.2.2  分布式算法
      3.2.3  强化学
      3.2.4  定策略
    3.3  计算卸载
      3.3.1  在线任务分配与调度模型
      3.3.2  在线任务分配与调度算法
      3.3.3  其他在线任务分配与调度模型
    3.4  缓存管理
      3.4.1  缓存模型
      3.4.2  LANDLORD及旁路模型
      3.4.3  边缘计算场景中的缓存问题
    3.5  移动性管理
      3.5.1  模型
      3.5.2  算法
    3.6  竞争定
      3.6.1  竞争定的背景
      3.6.2  模型和纳什均衡分析
      3.6.3  完全信息
      3.6.4  分用户信息
  第4章  边缘计算中的AI署
    4.1  概述
    4.2  技术挑战
    4.3  云边协同推理
    4.4  云边协同训练
      4.4.1  云边协同的联邦学

      4.4.2  云边协同的迁移学
      4.4.3  云边协同的增量学
第二部分  系统实现
  第5章  边缘计算平台介绍
    5.1  Baetyl
      5.1.1  定位和功能
      5.1.2  整体架构
    5.2  EdgeX Foundry
      5.2.1  定位和功能
      5.2.2  整体架构
    5.3  Rancher K3s
      5.3.1  定位和功能
      5.3.2  整体架构
    5.4  CNCF KubeEdge
      5.4.1  概述
      5.4.2  定位和功能
      5.4.3  整体架构
      5.4.4  AI SIG、MEC SIG、Device-IoT SIG
  第6章  CNCF KubeEdge系统架构
    6.1  功能模块间的通信原理
    6.2  云端组件
      6.2.1  云端组件与K8s Master的关系
      6.2.2  边缘控制器
      6.2.3  设备控制器
      6.2.4  边缘存储的集成设计
      6.2.5  云端集线器与边缘集线器的通信机制
    6.3  边缘端组件
      6.3.1  边缘端架构设计
      6.3.2  边缘集线器
      6.3.3  EdgeD
      6.3.4  边缘自治原理
    6.4  设备管理设计原理
      6.4.1  CNCF KubeEdge设备管理整体设计
      6.4.2  DeviceTwin设计原理
      6.4.3  EventBus设计原理
    6.5  EdgeMesh设计原理
      6.5.1  ServiceMesh简介
      6.5.2  EdgeMesh整体设计
      6.5.3  EdgeMesh转发流程
      6.5.4  Sedna架构设计
    6.6  CNCF KubeEdge的未来发展
  第7章  CNCF KubeEdge实战
    7.1  CNCF KubeEdge的搭建
      7.1.1  依赖环境
      7.1.2  使用keadm署CNCF KubeEdge
      7.1.3  CNCF KubeEdge集群升级
    7.2  CNCF KubeEdge的实验
      7.2.1  使用CNCF KubeEdge控制树莓派LED灯
      7.2.2  使用NPU 实现边缘端人脸识别
      7.2.3  使用CNCF KubeEdge实现云边协同的联邦训练

      7.2.4  CNCF KubeEdge实战小结
参考文献

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