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| 編輯推薦： |
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本书由中国电信股份有限公司研究院未来网络技术团队撰写，基于云、SDN、NFV等新技术的云化网络应用及发展趋势，对5G AI时代的新型算力平台（边缘计算）与网络连接（算力网络）进行了系统性的介绍，不仅适合通信领域相关从业人员和高校师生阅读与参考，而且还适合对边缘计算和算力网络感兴趣的社会各界人士学习。
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| 內容簡介： |
本书基于云、SDN、NFV等新技术的云化网络应用及发展趋势，对5G AI时代的新型算力平台（边缘计算）与网络连接（算力网络）进行了系统性的介绍。本书内容涵盖了边缘计算的典型应用场景、主要特征、技术架构、基础设施、管控体系和相关的网络基础设施，同时还系统性地介绍了算力网络解决方案的定义、思路、模式和典型实现方案。
本书不仅适合通信领域相关从业人员和高校师生阅读与参考，而且还适合对边缘计算和算力网络感兴趣的社会各界人士学习。
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| 關於作者： |
雷波，高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院IP与未来网络研究中心主任、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会管理与运营组组长、边缘计算网络基础设施联合工作组（ECNI）联执主席等职务，目前聚焦在未来网络技术、新型数据中心网络、算力网络等方面的研究工作。
陈运清，教授级高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院副院长、中国电信科技委数据专业组副组长、中国互联网协会标准工作委员会副主任委员、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会副主席等职务。他长期从事电信运营宽带网络领域的研究，曾获2008年度政府特殊津贴，在未来网络、下一代互联网、IP网络架构、高智能网络等子领域均有较深厚的研究和积累。
王旭亮，毕业于日本奈良先端科学技术大学院大学，获得软件设计学硕士学位，现任中国电信股份有限公司研究院新兴信息技术研究所未来网络与融合创新部副主任，主要研究方向为云计算、SDNNFV、边缘计算和数据中心网络等。
赵倩颖，毕业于比萨大学和圣安娜高等研究学院，获信息和网络专业硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，曾参与边缘计算、5G AI智能算力网络研究，并参与ITU-T算力网络标准化制定工作，主要研究方向未来网络、算力网络。雷波，高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院IP与未来网络研究中心主任、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会管理与运营组组长、边缘计算网络基础设施联合工作组（ECNI）联执主席等职务，目前聚焦在未来网络技术、新型数据中心网络、算力网络等方面的研究工作。
陈运清，教授级高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院副院长、中国电信科技委数据专业组副组长、中国互联网协会标准工作委员会副主任委员、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会副主席等职务。他长期从事电信运营宽带网络领域的研究，曾获2008年度政府特殊津贴，在未来网络、下一代互联网、IP网络架构、高智能网络等子领域均有较深厚的研究和积累。
王旭亮，毕业于日本奈良先端科学技术大学院大学，获得软件设计学硕士学位，现任中国电信股份有限公司研究院新兴信息技术研究所未来网络与融合创新部副主任，主要研究方向为云计算、SDNNFV、边缘计算和数据中心网络等。
赵倩颖，毕业于比萨大学和圣安娜高等研究学院，获信息和网络专业硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，曾参与边缘计算、5G AI智能算力网络研究，并参与ITU-T算力网络标准化制定工作，主要研究方向未来网络、算力网络。
解云鹏，毕业于北京邮电大学，获计算机应用技术硕士学位，高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院实验室运营中心技术总监、中国通信标准化协会网络5.0技术标准推进委员会架构组副组长等职务。他主要研究领域为未来网络架构、IP城域网、数据中心网络等，获得省部级奖5项，发明专利10多项，合著专著3本。
王江龙，毕业于北京邮电大学，获信息与通信工程硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，主要从事新型IP网络技术、云网融合、未来网络架构等创新领域的工作。
柏楠，毕业于北京邮电大学，现为中国电信股份有限公司研究院高级工程师，长期致力于网络运营和IT技术的研究及开发工作，近年主要从事网络云化、NFV与边缘计算的设计研发工作。
刘增义，毕业于北京邮电大学，获通信工程硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，主要从事网络功能虚拟化、算力网络、容器网络等创新领域的工作。
唐静，毕业于北京科技大学，获计算机技术硕士学位，现为中国电信股份有限公司研究院工程师，曾参与SDNNFV测试平台、边缘计算、5G AI智能算力网络研究，并参与ITU-T标准化制定工作。
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| 目錄：
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第1章 5G AI时代需要边缘计算与算力网络 1
1.1 算力时代 1
1.1.1 算力定义 1
1.1.2 算力推动各行各业的发展 2
1.2 5G AI时代的算力平台 7
1.2.1 典型算力平台：云计算 7
1.2.2 新型算力平台：边缘计算 9
1.2.3 端计算 10
1.2.4 多样化的算力提供方 11
1.3 算力平台与网络连接 11
1.3.1 云计算时代的网络解决方案：云网一体 11
1.3.2 从边缘计算视角看网络：ECAECNECI 12
1.3.3 算网一体化布局 16
1.3.4 边缘计算时代的新型网络连接：算力网络 16
1.4 本章小结 17
第2章 边缘计算与应用场景 19
2.1 边缘计算演进与定义 19
2.2 边缘计算的性能指标 24
2.3 边缘计算场景与典型应用综述 25
2.3.1 ICT服务商将云计算能力逐步扩展到边缘设备 25
2.3.2 工业企业依托丰富的工业场景发挥现场级应用能力 27
2.4 行业应用 28
2.4.1 平安城市 28
2.4.2 远程医疗 30
2.4.3 智慧家庭 31
2.4.4 车联网 33
2.4.5 工业智能制造 34
2.4.6 内容服务 36
2.5 本章小结 40
第3章 边缘计算主要特征与技术架构 41
3.1 边缘计算平台行业特色能力 41
3.1.1 图像识别能力 42
3.1.2 图像渲染能力 43
3.1.3 实时编解码能力 43
3.1.4 智能分析能力 44
3.2 边缘计算平台网络能力开放 45
3.2.1 位置服务能力 46
3.2.2 业务分流能力 46
3.2.3 无线网络信息服务能力 47
3.2.4 用户身份识别服务能力 48
3.2.5 宽带管理服务能力 49
3.2.6 QoS服务能力 49
3.2.7 流程统计及计费服务能力 49
3.2.8 IoT服务能力 51
3.2.9 WLAN信息服务能力 52
3.2.10 固定接入信息服务能力 52
3.2.11 车联网服务能力 52
3.3 边缘计算平台管理能力 54
3.3.1 边缘App管理能力 54
3.3.2 边缘资源管理能力 57
3.4 本章小结 59
第4章 边缘计算基础设施层 61
4.1 服务器与网络接入设备 61
4.1.1 边缘服务器[42] 61
4.1.2 服务器虚拟化 66
4.1.3 定制化的边缘接入设备 73
4.2 基于FPGA的网络算力加速 83
4.2.1 算力的演进：从CPU到FPGA 83
4.2.2 FPGA助力网络加速 84
4.2.3 FPGA助力边缘计算 85
4.2.4 边缘计算算力进入FPGA时代 88
4.3 数据中心网络的演进 88
4.3.1 网络架构的演进 88
4.3.2 网络标准的演进 93
4.3.3 网络设备的演进 98
4.4 构建无损的边缘数据中心网络 102
4.4.1 无损网络的由来 102
4.4.2 无损网络关键技术 108
4.4.3 无损网络技术在边缘数据中心的应用场景 113
4.5 本章小结 118
第5章 边缘计算的管控体系 119
5.1 边缘计算的管理架构 119
5.2 运营商视角的管控体系 123
5.2.1 运营商的选择 123
5.2.2 变革中的网络管理 124
5.2.3 运营商边缘计算的管控 143
5.3 其他视角的管控体系 147
5.3.1 从云服务出发构建MEC体系 147
5.3.2 从应用出发构建MEC-PaaS服务 149
5.4 本章小结 150
第6章 从云网一体到算网一体 153
6.1 从云网到边端 153
6.1.1 云网边端总体能力和内涵 153
6.1.2 边缘计算与云网一体化 154
6.2 边缘计算对网络的新需求 155
6.2.1 典型业务承载需求 155
6.2.2 协同组网需求 157
6.2.3 智慧化管理需求 158
6.3 边缘组网关键技术 158
6.3.1 泛在多样连接 159
6.3.2 确定性无损转发 159
6.3.3 算力按需分配 160
6.3.4 网络切片 160
6.3.5 网络智能化 161
6.4 云边协同、算网一体的融合架构 161
6.4.1 架构融合的基础要素 161
6.4.2 算力网络新架构 163
6.4.3 云网一体、边网协同的新型城域网 165
6.5 本章小结 173
第7章 算力网络 175
7.1 算力网络的背景 175
7.1.1 分布式算力成为业务发展新需求 176
7.1.2 边缘计算驱动算力提供的多样化 178
7.1.3 网络发展为多方算力资源灵活提供奠定了基础 179
7.1.4 算力网络提供新的商业模式 180
7.2 算力网络的定义 181
7.2.1 算力网络与电力网络的类比分析 181
7.2.2 算力网络与云网协同 182
7.3 算力网络中多资源联合优化的数学分析 183
7.4 算力网络应用案例 188
7.4.1 算力网络在智能安防领域的应用案例 188
7.4.2 算力网络在AR业务领域的应用案例 191
7.5 本章小结 194
第8章 算力网络实施方案 195
8.1 算力网络体系 195
8.1.1 算力网络体系架构 195
8.1.2 算力网络交易平台 197
8.1.3 集中式的算力网络编排管理平台 198
8.1.4 分布式的算力路由层 201
8.2 算力网络运行示例 202
8.2.1 场景假设与角色描述 202
8.2.2 资源信息分发与收集 204
8.2.3 算力网络交易详解 209
8.2.4 算力网络资源调度 212
8.2.5 集中式方案、分布式方案、混合式方案对比 215
8.3 基于AI的扩展服务模式 216
8.4 本章小结 218
附录A 边缘计算开源系统介绍 219
A.1 StarlingX 219
A.2 KubeEdge 233
附录B 边缘计算自动化测试及实践 251
B.1 云化网络自动化测试 251
B.2 云化网元自动化测试 259
B.3 测试平台实践 262
缩略语 269
参考文献 277
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| 內容試閱：
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前 言
2019年3月，李克强总理在政府工作报告中再次提及人工智能，这标志着人工智能产业已经上升到国家战略高度；2019年10月31日，在中国国际信息通信展览会上，工业和信息化部宣布5G商用正式启动。这两大标志性事件意味着中国将全面进入5G AI时代，这是一个新的数字化时代，通信行业面临新一轮的机遇与调整。
在众多的通信新技术、新业务中，边缘计算脱颖而出，成为学术界、产业界及政府部门的关注热点，同时市场也反响积极。Gartner数据显示，到2022年将有65%的数据在边缘数据中心存储和处理，未来1～3年边缘计算将进入规模商用部署期。未来边缘计算在电力、交通、制造、智慧城市等多个价值行业将有规模应用。
但边缘计算仍处于研究和探索阶段，系统理清其各方面的知识并非易事。单从定义上讲，各个组织、机构就有不同的看法。ISOIEC JTC1SC38认为，边缘计算是一种将主要处理和数据存储放在网络的边缘节点的分布式计算形式。边缘计算产业联盟对边缘计算的定义是：在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台（架构），就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为连接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）认为，边缘计算是在网络边缘（运营商网络边缘）为应用开发者和内容服务商提供所需的云端计算功能、互联网技术（Internet Technology，IT）服务环境等。
对于边缘计算的应用场景、实施架构，更是各种说法、各类方案层出不穷。但究其本源，边缘计算是在网络边缘提供计算、存储等资源，通过分布式的系统满足上层应用对时延等性能指标的要求，同时降低资源消耗，降低综合支出。因此边缘计算无法像传统云计算那样通过集中化、规模化管控，需要找到新的途径实现对离散资源的管控与资源互通，并实现网络资源和计算资源的协同调度，从而向用户提供有质量保证的服务。
本书希望可以帮助读者对边缘计算和算力网络有系统性的理解，包括但不限于对边缘计算的定义、场景、架构及算力网络产生的背景、定义及实现具体方法等进行全面、具体的阐述。
本书共8章，内容涵盖了边缘计算和算力网络的主要内容。第1章从整体上介绍了在当今技术发展的大趋势下算力在社会发展中的重要地位、算力提供的方式及算力提供平台与网络连接的关系。第2章介绍了边缘计算的演进与定义，并从需求出发介绍了边缘计算的典型应用场景。第3章介绍了边缘计算的主要特征与典型技术架构。第4章介绍了边缘计算的基础设施层，包括边缘计算接入设备、数据中心网络及新的无损网络技术等。第5章重点介绍了边缘计算的管控体系。第6章介绍了由于边缘计算的出现而提出的由云网一体向算网一体演进的思想。最后两章是对算力网络的详细介绍，第7章介绍了算力网络的背景、定义、算力网络中多资源联合优化的数学模型及算力网络应用案例；第8章分别从资源关联和资源交易两个方面介绍了算力网络体系，还具体介绍了算力网络资源关联的集中式和分布式两种方案。附录介绍了边缘计算的开源系统、自动化测试及实践供读者拓展学习。
本书由雷波、陈运清组织编写并统稿，其他参与编写的人员有王旭亮、赵倩颖、刘增义、王江龙、柏楠、解云鹏、唐静等。第1章由雷波、赵倩颖、王旭亮、唐静编写；第2、3章由王旭亮、刘增义、王江龙编写；第4章由王旭亮、王江龙编写；第5章由柏楠编写；第6章由解云鹏、王江龙编写；第7、8章由雷波、刘增义编写。
国内外对边缘计算的研究尚处于标准化阶段，算力网络也处于积极的研究发展之际。限于作者认知水平，相关的观点和技术方向不一定非常准确，错误和遗漏在所难免，欢迎读者不吝赐教。
编著者
2020年10月于北京市北七家未来科技城
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