霧計算與邊緣計算：原理及范式

出版者的話
譯者序
前言
致謝
作者名單
第一部分　基礎原理
第1章　物聯網和新的計算范式2
11　引言2
12　相關技術4
13　通過霧計算和邊緣計算完成云計算5
131　FEC的優(yōu)勢：SCALE5
132　FEC如何實現SCALE五大優(yōu)勢：通過SCANC6
14　霧計算和邊緣計算的層次結構8
141　內邊緣9
142　中邊緣9
143　外邊緣9
15　商業(yè)模式10
151　X即服務10
152　支持服務11
153　應用服務11
16　機遇和挑戰(zhàn)11
161　開箱即用的體驗11
162　開放平臺12
163　系統(tǒng)管理13
17　結論13
參考文獻14
第2章　解決聯合邊緣資源面臨的挑戰(zhàn)16
21　引言16
22　組網挑戰(zhàn)17
221　聯合邊緣環(huán)境中的組網挑戰(zhàn)18
222　解決組網挑戰(zhàn)19
223　未來研究方向21
23　管理挑戰(zhàn)22
231　聯合邊緣環(huán)境中的管理挑戰(zhàn)22
232　目前的研究23
233　解決管理挑戰(zhàn)23
234　未來研究方向24
24　其他挑戰(zhàn)25
241　資源挑戰(zhàn)25
242　建模挑戰(zhàn)27
25　結論28
參考文獻28
第3章　集成物聯網+霧+云基礎設施：系統(tǒng)建模和研究挑戰(zhàn)33
31　引言33
32　方法論34
33　集成C2F2T文獻中的建模技巧36
331　解析模型37
332　佩特里網模型39
333　整數線性規(guī)劃41
334　其他方法41
34　集成C2F2T文獻中的應用場景42
35　集成C2F2T文獻中的度量指標44
351　能耗44
352　性能45
353　資源消耗45
354　成本46
355　服務質量46
356　安全46
36　未來研究方向46
37　結論47
致謝48
參考文獻48
第4章　5G、霧計算、邊緣計算和云計算中網絡切片的管理和編排51
41　引言51
42　背景52
421　5G52
422　云計算53
423　移動邊緣計算53
424　邊緣計算與霧計算53
43　5G中的網絡切片54
431　基礎設施層55
432　網絡功能和虛擬化層55
433　服務和應用層55
434　切片管理和編排56
44　軟件定義云中的網絡切片56
441　網絡感知虛擬機管理56
442　網絡感知虛擬機遷移規(guī)劃57
443　虛擬網絡功能管理58
45　邊緣和霧中的網絡切片管理59
46　未來研究方向60
461　軟件定義云60
462　邊緣計算與霧計算61
47　結論62
致謝62
參考文獻62
第5章　霧計算和邊緣計算的優(yōu)化問題67
51　引言67
52　背景及相關工作68
53　預備知識69
54　霧計算優(yōu)化案例70
55　霧計算的形式化建?？蚣?0
56　指標71
561　性能71
562　資源使用72
563　能耗72
564　財務成本73
565　其他質量屬性73
57　霧結構中的優(yōu)化機會73
58　服務生命周期中的優(yōu)化機會74
59　霧計算中優(yōu)化問題的分類75
510　優(yōu)化技術76
511　未來研究方向76
512　結論77
致謝77
參考文獻77
第二部分　中間件
第6章　霧計算和邊緣計算的中間件：設計問題82
61　引言82
62　對霧計算和邊緣計算中間件的需求82
63　設計目標83
631　Ad-Hoc設備發(fā)現83
632　運行時期執(zhí)行環(huán)境83
633　最小的任務中斷83
634　操作參數的開銷83
635　環(huán)境感知自適應設計84
636　服務質量84
64　最先進的中間件基礎設施84
65　系統(tǒng)模型85
651　嵌入式傳感器或執(zhí)行器85
652　個人設備85
653　霧服務器85
654　微云86
655　云服務器86
66　建議架構86
661　API規(guī)范87
662　安全性87
663　設備發(fā)現87
664　中間件87
665　傳感器/執(zhí)行器89
67　案例研究示例89
68　未來研究方向90
681　人類參與和環(huán)境感知90
682　移動性90
683　安全可靠的執(zhí)行90
684　任務的管理和調度90
685　分布式執(zhí)行的模塊化90
686　結算和服務水平協議91
687　可擴展性91
69　結論91
參考文獻91
第7章　邊緣云架構的輕量級容器中間件96
71　引言96
72　背景及相關工作97
721　邊緣云架構97
722　用例98
723　相關工作98
73　輕量級邊緣云集群99
731　輕量級軟件—容器化99
732　輕量級硬件—Raspberry Pi集群100
74　架構管理—存儲與編排100
741　自建的集群存儲與編排101
742　OpenStack 存儲101
743　Docker編排103
75　物聯網集成105
76　邊緣云架構的安全管理105
761　安全要求和區(qū)塊鏈原則106
762　基于區(qū)塊鏈的安全架構107
763　基于區(qū)塊鏈的集成編排108
77　未來研究方向110
78　結論111
參考文獻111
第8章　霧計算中的數據管理114
81　引言114
82　背景115
83　霧數據管理116
831　霧數據生命周期117
832　數據特征118
833　數據預處理與分析118
834　數據隱私120
835　數據存儲與數據暫存120
836　電子健康案例研究120
837　提出的架構121
84　未來研究方向125
841　安全性125
842　霧計算與存儲層次的定義125
85　結論125
參考文獻125
第9章　支持霧應用程序部署的預測性分析128
91　引言128
92　案例：智能建筑129
93　使用FogTorchΠ進行預測性分析133
931　應用程序和基礎設施建模133
932　搜索符合條件的部署133
933　估算資源消耗和成本135