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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
边缘计算作为云计算的一个分支，被认为是工业互联网打通最后一公里的关键使能技术，边缘计算与云计算协同技术也是工业互联网纵深化、场景化和智能化发展的重要手段。随着边缘计算技术与工业互联网的深度融合，边缘计算技术逐渐成为工业生产中基础设施的支撑性技术，充分发挥其移动性、高速率和低时延等优势，不仅可以满足工业互联网场景下实时、可靠的响应需求，而且可以融合人工智能、大数据等新技术推动企业数字化转型，未来将对推进数据资源化、数据资产化和数据价值化发挥更加重要的作用。本书介绍了边缘计算基础知识、边缘计算关键技术、云边端协同技术、工业云边协同典型应用、基于边缘计算的工业智能视觉及其应用以及基于边缘计算的工业预测性维护及其应用，最后介绍了工业边缘计算的挑战与展望。本书内容简繁得当，实用易学，深刻把握了当前工业互联网的现状与发展趋势，剖析了其内在本质机理和核心技术，描述了工业边缘计算与其他理念、技术等的关系，紧密贴合平台服务与产业应用，可帮助读者厘清概念，掌握技术，熟悉应用，了解产业发展趋势。
本书可作为高等院校机械、自动化、大数据和人工智能等专业本科生或研究生的教材，也可作为从事智能制造、工业互联网、工业大数据和数字化转型等领域工作人员的参考用书。
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| 目錄：
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前言
第1章绪论1
1.1边缘计算1
1.1.1边缘计算起源1
1.1.2边缘计算定义2
1.1.3边缘计算发展现状4
1.2工业边缘计算6
1.2.1工业边缘计算概述6
1.2.2工业边缘计算应用现状7
1.2.3工业边缘计算与工业互联网9
1.3本章小结11
本章习题11
第2章边缘计算基础知识12
2.1工业边缘计算基本需求12
2.2边缘计算架构13
2.2.1云架构组成14
2.2.2边缘架构组成14
2.2.3端架构组成15
2.2.4基于实践应用的云边端架构15
2.3边缘计算网络技术18
2.3.1SDN技术19
2.3.2TSN技术20
2.3.35G通信技术21
2.3.4NB-IoT通信技术22
2.3.5LoRaWAN通信技术22
2.4边缘计算操作系统23
2.4.1RTOS24
2.4.2低代码边缘操作系统26
2.5边缘计算安全和隐私26
2.5.1核心设施安全27
2.5.2边缘服务器安全27
2.5.3边缘网络安全27
2.5.4边缘设备安全28
2.6边缘计算人工智能范式28
2.7本章小结30
本章习题30
第3章边缘计算通信和数据处理技术31
3.1边缘计算通信技术31
3.1.1工业网络通信基础31
3.1.2工业互联网通信技术发展现状34
3.1.3工业现场总线和通信协议37
3.2工业数据采集42
3.2.1控制系统的数据类型42
3.2.2基于Modbus的工业数据采集系统43
3.2.3基于Modbus TCP的数据采集系统46
3.2.4基于EtherNet/IP的工业数据采集系统47
3.2.5基于OPC-UA的工业数据采集系统49
3.2.6基于ProfiNet的工业数据采集系统54
3.2.7基于MQTT的数据传输技术56
3.3边缘计算时序数据处理技术58
3.3.1时序数据处理系统的功能与特点60
3.3.2时序数据的采集62
3.3.3常用的时序数据处理工具62
3.4边缘计算数据处理平台64
3.5本章小结65
本章习题66
第4章边缘计算开发技术67
4.1边缘计算硬件开发技术68
4.1.1基于ARM技术的工业处理器68
4.1.2边缘计算硬件开发技术分类71
4.1.3基于MCU的ARM嵌入式架构开发体系71
4.1.4基于MPU的Linux平台开发体系79
4.1.5基于FPGA的开发体系88
4.2边缘计算脚本技术92
4.2.1脚本的基本概念92
4.2.2VBScript93
4.2.3JavaScript97
4.2.4Python脚本101
4.2.5Lua脚本108
4.3基于Linux系统的核心开发技术112
4.3.1零拷贝技术112
4.3.2多路复用技术114
4.3.3线程池技术131
4.3.4无锁编程技术136
4.3.5进程间通信技术137
4.3.6RPC和序列化技术148
4.4边缘计算网关技术158
4.4.1通用边缘计算网关技术158
4.4.2高性能边缘计算网关技术161
4.5本章小结162
本章习题162
第5章云原生开发技术163
5.1云原生163
5.2应用部署架构的发展历史164
5.2.1传统部署时代164
5.2.2虚拟化部署时代164
5.2.3容器部署时代165
5.3容器和微服务165
5.3.1容器166
5.3.2微服务166
5.3.3服务网格167
5.3.4基础设施167
5.3.5声明式API169
5.4Kubernetes169
5.4.1Kubernetes主节点170
5.4.2工作节点170
5.4.3Pod170
5.4.4Lable171
5.4.5复制控制器171
5.4.6服务171
5.4.7Minikube172
5.4.8Kubernetes的功能172
5.5DevOps172
5.5.1DevOps简介172
5.5.2开发模式对比173
5.5.3DevOps的应用价值174
5.5.4DevOps的作用174
5.5.5开发管理工具174
5.6云原生的主要应用技术发展175
5.6.1Istio175
5.6.2Prometheus175
5.6.3Helm175
5.6.4Spinnaker175
5.6.5Kubeless176
5.7本章小结176
本章习题176
第6章工业云边端协同技术177
6.1云边端协同内涵177
6.1.1资源协同178
6.1.2数据协同178
6.1.3智能协同179
6.1.4应用管理协同179
6.1.5业务管理协同180
6.1.6服务协同180
6.2云边端协同能力及逻辑架构181
6.2.1云边端协同能力181
6.2.2云边端实现的逻辑架构182
6.3云边端协同的核心技术185
6.3.1EMQ X消息管理平台186
6.3.2Redis实时数据库187
6.3.3EMQ X的集群部署190
6.3.4Redis的集群部署192
6.3.5基于Nginx的反向代理和负载均衡技术195
6.4本章小结198
本章习题199
第7章工业云边协同典型应用200
7.1云边协同的智能制造系统200
7.1.1云边协同智能制造系统概念模型200
7.1.2云边协同智能制造系统功能架构201
7.1.3智能制造系统云边协同技术应用202
7.1.4智能制造系统云边协同调度方案204
7.2云边协同的能耗管控系统205
7.2.1云边协同的能耗管控系统逻辑架构206
7.2.2空调系统的能耗管控208
7.2.3能耗管控系统的其他应用209
7.3数字化工厂云边协同212
7.3.1数字化工厂的实施目标212
7.3.2计划管理213
7.3.3工艺管理213
7.3.4设备管理214
7.3.5生产报工214
7.3.6异常管理214
7.3.7质量管理215
7.3.8看板管理215
7.3.9统计报表215
7.3.10系统安全管理215
7.3.11系统协同接口216
7.4智慧运维云边协同216
7.4.1系统组网要求216
7.4.2智慧运维基本功能217
7.4.3智慧运维五层架构设计217
7.5本章小结218
本章习题218
第8章基于边缘计算的工业智能视觉及其应用219
8.1机器视觉概述219
8.1.1国内外机器视觉发展历程219
8.1.2机器视觉的定义内涵与系统特性222
8.1.3机器视觉系统的构成、关键技术与发展趋势223
8.2工业边缘视觉230
8.2.1工业边缘视觉发展概述230
8.2.2工业边缘视觉基础设施架构231
8.2.3工业边缘视觉的关键
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| 內容試閱：
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在工业互联网、5G、云计算、AIoT（人工智能物联网）等新一代信息技术基础设施浪潮的带动下，边缘计算作为一种新途径、新方法、新应用被推向风口浪尖，全球边缘计算产业蓬勃兴起，预计到2030年，互联设备总数将突破750亿台，这一增长趋势催生了对边缘计算的强大需求。此外，边缘计算与云计算的协同工作被视为推动工业互联网向更深层次、更具体场景和更智能化发展的关键策略。边缘计算已经受到学术界、工业界及政府部门的极大关注，目前学术界已发表了很多边缘计算综述，工业界成立了边缘计算产业联盟等多个边缘计算联盟组织，政府部门也发布了一系列边缘计算重大研究计划，人工智能标准化机构也将边缘计算列为人工智能的重要组成部分。
边缘计算的兴起受人瞩目，吸引了众多的企业进入这个领域，在不同的模式下进行业务模式、服务形态和技术组合的探索。边缘计算在用户和数据源附近提供网络、计算和存储服务，实现流量本地化，从而降低对远程数据中心的流量影响。随着数据的大量传输、运算和处理，在本地更多的推理需求对算力提出了更高的要求。边缘计算产业联盟认为“边缘计算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，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、智能应用、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。
当前工业互联网处于发展初期阶段，以工业制造行业为例，其主要特点是生产终端的类型多、工艺流程复杂，各个生产环节会产生大量的数据（包括物料、加工设备、工装、加工过程和质量等），导致车间管理过程复杂，接入终端数量繁多。企业通过信息化系统对制造流程进行精细化管理，实现企业的数字化、智能化转型，不仅需要相关生产设备产生的海量数据信息作为重要的数据基础，还需要处理海量数据的算力能力和高可靠网络提供的实时精准传输能力。边缘计算因其算力节点下沉、实时处理能力强等特点，近年来在工业互联网领域被广泛应用。传统的云计算由于计算节点离终端较远，无法满足工业企业现场对网络的低时延、高可靠性的需求。边缘计算的出现，将计算、存储和网络等资源节点下沉至靠近终端侧的网络边缘，不仅可以满足工业互联网场景下实时、可靠的响应需求，而且可以融合人工智能、大数据等新技术推动企业数字化转型。工业互联网的众多场景，都希望通过边缘计算技术提供一体式服务，既可以拥有传统云计算共享的计算、存储等资源，又可以根据不同的业务需求提供差异化的实时处理、高可靠网络传输服务能力。
边缘计算作为靠近用户侧的网络计算节点，可以应对业务的高带宽、低时延和本地管理等发展需求，通过边缘计算助力并满足工业互联网的场景产生了以下新需求：1）新业务承载需求：以智慧工厂机器视觉为例，系统需要对大量的视频、图片数据进行分析处理，对生产过程进行实时监测、检测，对网络承载能力提出了更高要求。
2)云网一体到算网一体需求：仅云计算已无法满足新业务催生的海量数据的计算需求，因此云边协同组网、算网资源融合供给成了必然的选择。
在工业互联网场景下，边缘计算的引入会导致网络流量模型发生新的变化。当前总体上还是一种端到端模型，用户在一端，算力资源（云平台）在另一端，中间通过网络进行连接；而边缘计算场景变成了算力嵌在网络中间，算力无处不在，使得连接的一端存在极大的不确定性和可变性。因此从用户视角来看，不同位置的资源并不是平等关系，而是需要综合考虑用户到资源距离的不同（即时延不同）、网络状况的好坏和资源能力的不同等多方面因素来选择最优资源组合；业务对资源的需求是弹性变化趋势，由于业务驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘侧，而边缘计算作为分散的算力资源池，单个站点资源有限，当业务需求激增时，需要能够通过最优路径将业务动态地调度到最优的算力节点进行处理，或者能够灵活利用其他算力资源弥补本地资源的不足。
随着我国数字经济的不断发展，从数字产业化到产业数字化及数字化转型，工业互联网是促进制造业转型升级，实现制造业向智能化、服务化转型的重要手段，在边缘计算技术与工业互联网融合后，边缘计算技术逐渐成为工业生产的支撑性基础设施。
边缘计算技术在工业互联网中的应用，充分利用了其在移动性、传输速率和响应时间上的优势，全面促进了垂直行业在研发设计、生产制造等生产环节的创新和改革。展望未来，它将在实现数据资源化、数据资产化和数据价值化方面发挥更加关键的作用。
本书以精练而全面的内容，深入探讨了当前工业互联网的发展态势和未来趋势。书中不仅细致分析了工业互联网的内在逻辑和核心科技，还详尽阐述了工业边缘计算与相关理念、技术之间的联系。此外，本书紧密结合了平台服务与产业实践，为读者提供了一个既深入又实用的视角，帮助读者厘清概念，掌握技术，熟悉应用，了解趋势。本书可作为普通高等院校或大专院校机械、控制、计算机、通信、智能制造、工业互联网、大数据和人工智能等专业的教材，可供从事工业互联网、边缘计算研究和教学的专业人员参考使用，还可供企业、研究所及政府部门的工程技术人员、管理人员、推广人员自学和参考。
本书由孔宪光任主编，由张新民、马洪波、陈改革、卢津任副主编，张国伟、李霖、苏伟、郑珂为参编。本书前言、第1章、第6章、第7章、第10章由孔宪光负责编写，张国伟参与编写；第2～4章由张新民负责编写，李霖参与编写；第5章由马洪波负责编写，苏伟参与编写；第8章由卢津负责编写，郑珂参与编写；第9章由陈改革负责编写。东华大学张洁教授对本书大纲提供了指导，中国工业互联网研究院李霖，中国电子技术标准化研究院的苏伟、王程安参与了本书的校对。
感谢西安电子科技大学智能制造与工业互联网（大数据）研究中心、西安邮电大学工业互联网研究院、西安电子科技大学广州研究院先进制造技术创新中心的积极参与。
感谢一直以来支持合作的单位，包括华为、中兴通讯、工业和信息化部电子第五研究所、中国电子技术标准化研究院、中国工业互联网研究院、国家工业信息安全发展研究中心、腾讯、网易、中国航空精密机械研究所、陕西法士特汽车传动集团有限责任公司、中国航空油料集团有限公司、三一重机有限公司、中航工业西安飞机工业（集团）有限责任公司、中航工业第一飞机设计院、南京康尼机电股份有限公司、中国电子科技集团公司第十研究所、西安市创新工业互联网研究院等单位的大力支持！
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