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(chǔ)原理
第1章　物聯(lián)網(wǎng)和新的計算范式2
11　引言2
12　相關(guān)技術(shù)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(xiàn)SCALE五大優(yōu)勢：通過SCANC6
14　霧計算和邊緣計算的層次結(jié)構(gòu)8
141　內(nèi)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(jié)論13
參考文獻14
第2章　解決聯(lián)合邊緣資源面臨的挑戰(zhàn)16
21　引言16
22　組網(wǎng)挑戰(zhàn)17
221　聯(lián)合邊緣環(huán)境中的組網(wǎng)挑戰(zhàn)18
222　解決組網(wǎng)挑戰(zhàn)19
223　未來研究方向21
23　管理挑戰(zhàn)22
231　聯(lián)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(jié)論28
參考文獻28
第3章　集成物聯(lián)網(wǎng)+霧+云基礎(chǔ)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(wǎng)模型39
333　整數(shù)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(zhì)量46
356　安全46
36　未來研究方向46
37　結(jié)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(wǎng)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(wǎng)絡切片54
431　基礎(chǔ)設施層55
432　網(wǎng)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(wǎng)絡切片56
441　網(wǎng)絡感知虛擬機管理56
442　網(wǎng)絡感知虛擬機遷移規(guī)劃57
443　虛擬網(wǎng)絡功能管理58
45　邊緣和霧中的網(wǎng)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(jié)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(guān)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(zhì)量屬性73
57　霧結(jié)構(gòu)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(shù)76
511　未來研究方向76
512　結(jié)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(xiàn)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(shù)的開銷83
635　環(huán)境感知自適應設計84
636　服務質(zhì)量84
64　最先進的中間件基礎(chǔ)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(gòu)86
661　API規(guī)范87
662　安全性87
663　設備發(fā)現(xiàn)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(diào)度90
685　分布式執(zhí)行的模塊化90
686　結(jié)算和服務水平協(xié)議91
687　可擴展性91
69　結(jié)論91
參考文獻91
第7章　邊緣云架構(gòu)的輕量級容器中間件96
71　引言96
72　背景及相關(guān)工作97
721　邊緣云架構(gòu)97
722　用例98
723　相關(guān)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(gòu)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(lián)網(wǎng)集成105
76　邊緣云架構(gòu)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(gòu)107
763　基于區(qū)塊鏈的集成編排108
77　未來研究方向110
78　結(jié)論111
參考文獻111
第8章　霧計算中的數(shù)據(jù)管理114
81　引言114
82　背景115
83　霧數(shù)據(jù)管理116
831　霧數(shù)據(jù)生命周期117
832　數(shù)據(jù)特征118
833　數(shù)據(jù)預處理與分析118
834　數(shù)據(jù)隱私120
835　數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)暫存120
836　電子健康案例研究120
837　提出的架構(gòu)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(jié)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(chǔ)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