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| 編輯推薦： |
1.内容专业丰富：作者来自高校和产业界，拥有国际学术圈高度认可的学术水平，学术影响力广泛。
2.紧跟前沿发展：边缘计算契合当前物联网、大数据、人工智能等领域对海量数据和设备的计算和管理需求，得到企业和学术界广泛关注。边缘计算技术是推动产业升级的关键技术。
3.兼顾原理和实践：结合华为的边缘计算平台开发和应用实践的丰富经验，阐述容器化资源管理、轻量级多协议支持、边缘离线自制、智能调度等边缘计算平台开发技术和成功实际应用案例。
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| 內容簡介： |
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。
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| 關於作者： |
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谈海生 中国科学技术大学教授，博导。国家青年拔尖人才。主要从事网络算法设计与系统实现、边缘计算、工业互联网相关研究。 张欣 博士，华为云原生团队高级工程师。曾参与容器平台的设计与开发，研究方向聚焦于Kubernetes、Edge Computing、Service Mesh等领域。 郑子木 博士，华为云边缘云创新实验室主任工程师，KubeEdge SIG AI联合创始人，深圳海外高层次人才。研究方向为边缘AI、多任务学习及AIoT。获华为公司技术贡献奖项10余项。 李向阳 中国科学技术大学教授，博导。ACM/IEEE Fellow，国家杰出青年科学基金获得者。主要从事智能物联网、边缘计算、数据安全隐私研究。
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| 目錄：
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目 录 第 一部分 理论知识
第 1 章 边缘计算概述 3
1.1 边缘计算的起源与概念 3
1.2 边缘计算的优势与发展 5
1.2.1 边缘计算的优势 5
1.2.2 边缘计算的发展 6
1.3 边缘计算的挑战与机遇 7
1.3.1 边缘计算的挑战 8
1.3.2 边缘计算的机遇 12
1.3.3 边缘计算的典型应用 14
第 2 章 边缘计算的系统架构 19
2.1 云计算与云原生 19
2.1.1 云计算与边缘计算 19
2.1.2 云原生技术 20
2.1.3 Kubernetes 概述 26
2.1.4 主流边缘计算平台 27
2.2 云边协同架构 31
2.3 跨平台边缘设备 32
2.3.1 树莓派 32
2.3.2 Jetson Nano 33
2.3.3 华为 Atlas 34
第 3 章 云边端协同 36
3.1 云边端协同概述 36
3.2 预备知识 40
3.2.1 在线算法 40
3.2.2 分布式算法 43
3.2.3 强化学习 47
3.2.4 定价策略 52
3.3 计算卸载 58
3.3.1 在线任务分配与调度模型 58
3.3.2 在线任务分配与调度算法 60
3.3.3 其他在线任务分配与调度模型 63
3.4 缓存管理 64
3.4.1 缓存模型 65
3.4.2 LANDLORD 及旁路模型 66
3.4.3 边缘计算场景中的缓存问题 68
3.5 移动性管理 75
3.5.1 模型 76
3.5.2 算法 78
3.6 竞争定价 82
3.6.1 竞争定价的背景 82
3.6.2 模型和纳什均衡分析 83
3.6.3 完全信息 85
3.6.4 部分用户信息 87
第 4 章 边缘计算中的 AI 部署 91
4.1 概述 91
4.2 技术挑战 95
4.3 云边协同推理 98
4.4 云边协同训练 104
4.4.1 云边协同的联邦学习 105
4.4.2 云边协同的迁移学习 108
4.4.3 云边协同的增量学习 117
第二部分 系统实现
第 5 章 边缘计算平台介绍 125
5.1 Baetyl 125
5.1.1 定位和功能 125
5.1.2 整体架构 125
5.2 EdgeX Foundry 127
5.2.1 定位和功能 127
5.2.2 整体架构 127
5.3 Rancher K3s 129
5.3.1 定位和功能 129
5.3.2 整体架构 129
5.4 CNCF KubeEdge 130
5.4.1 概述 130
5.4.2 定位和功能 131
5.4.3 整体架构 131
5.4.4 AI SIG、MEC SIG、Device-IoT SIG 133
第 6 章 CNCF KubeEdge 系统架构 136
6.1 功能模块间的通信原理 137
6.2 云端组件 138
6.2.1 云端组件与 K8s Master 的关系 139
6.2.2 边缘控制器 140
6.2.3 设备控制器 142
6.2.4 边缘存储的集成设计 149
6.2.5 云端集线器与边缘集线器的通信机制 151
6.3 边缘端组件 156
6.3.1 边缘端架构设计 157
6.3.2 边缘集线器 158
6.3.3 EdgeD 159
6.3.4 边缘自治原理 159
6.4 设备管理设计原理 160
6.4.1 CNCF KubeEdge 设备管理整体设计 160
6.4.2 DeviceTwin 设计原理 160
6.4.3 EventBus 设计原理 160
6.5 EdgeMesh 设计原理 161
6.5.1 ServiceMesh 简介 161
6.5.2 EdgeMesh 整体设计 161
6.5.3 EdgeMesh 转发流程 162
6.5.4 Sedna 架构设计 162
6.6 CNCF KubeEdge 的未来发展 163
第 7 章 CNCF KubeEdge 实战 167
7.1 CNCF KubeEdge 的搭建 167
7.1.1 依赖环境 167
7.1.2 使用 keadm 部署 CNCF KubeEdge 170
7.1.3 CNCF KubeEdge 集群升级 171
7.2 CNCF KubeEdge 的实验 172
7.2.1 使用 CNCF KubeEdge 控制树莓派 LED 灯 172
7.2.2 使用 NPU 实现边缘端人脸识别 175
7.2.3 使用 CNCF KubeEdge 实现云边协同的联邦训练 176
7.2.4 CNCF KubeEdge 实战小结 181
参考文献 183
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