内容简介
本书是一部系统探讨边缘计算与云计算协同机制的理论与实践的专著。随着大数据、人工智能、物联网等技术的快速发展，传统云计算模式难以满足海量数据处理和实时性需求，边缘计算应运而生。然而，边缘计算并非独立存在，其与云计算的协同发展能够显著提升数据处理效率与服务质量。本书从基础概念入手，全面梳理了边缘计算与云计算的关系与区别，并基于最新的学术研究和行业案例，构建了协同发展的理论框架和技术体系。本书涵盖了从理论基础到体系架构、从工业物联网到智慧城市、从医疗健康到智能交通的多领域应用，通过丰富的案例分析，展示了边云协同在实际应用中的潜力和挑战，为读者提供了对边云协同发展的前瞻性思考。
目录
第一章边缘计算与云计算的基本概念-------------------------------------001
第一节边缘计算的定义与发展----------------------------------------001
第二节云计算的定义与特点----------------------------------------012
第三节边缘计算与云计算的异同----------------------------------------018
第四节边缘计算和云计算在数字经济中的角色------------------------------------025
第五节 边缘计算与云计算的协同必要性----------------------------------------032
第二章边缘计算与云计算协同的理论基础----------------------------------------041
第一节分布式计算理论概述----------------------------------------041
第二节网络资源调度与优化理论----------------------------------------046
第三节数据流处理与实时分析理论----------------------------------------053
第四节人工智能对协同计算的支撑作用----------------------------------------060
第五节安全与隐私保护理论----------------------------------------067
第三章边缘计算与云计算协同的体系架构----------------------------------------075
第一节 云边协同计算架构设计原则----------------------------------------075
第二节边缘设备与云端节点的通信机制----------------------------------------081
第三节混合计算模型与层次化部署----------------------------------------088
第四节数据分层存储与分布式处理方案----------------------------------------094
第五节云边协同体系的性能优化策略----------------------------------------099
第四章边缘计算与云计算在工业领域的应用----------------------------------------107
第一节智能制造中的边云协同案例----------------------------------------107
第二节工业物联网的协同计算应用----------------------------------------113
第三节实时监控与预测性维护----------------------------------------121
第四节供应链管理中的云边协同实践----------------------------------------125
第五节工业领域边云协同的挑战与解决方案--------------------------------------132
第五章边缘计算与云计算在智能交通中的应用------------------------------------139
第一节车联网中的边云协同计算----------------------------------------139
第二节智能交通信号控制与优化----------------------------------------146
第三节自动驾驶中的实时计算与决策支持----------------------------------------152
第四节城市交通大数据的边云处理方案----------------------------------------159
第五节智能交通系统的协同发展趋势-------------------------------------167
第六章边缘计算与云计算在医疗领域的应用-----------------------175
第一节医疗影像数据的边云协同分析----------------------------------------175
第二节可穿戴设备与健康监测平台----------------------------------------180
第三节远程医疗与边云协同支持----------------------------------------187
第四节疫情监控与公共卫生系统中的应用----------------------------------------193
第五节智慧医疗中的边云协同新机遇----------------------------------------198
第七章边缘计算与云计算在智慧城市中的应用------------------------------------205
第一节智慧城市的建设目标与技术需求----------------------------------------205
第二节 边云协同在环境监测中的应用----------------------------------------210
第三节智慧能源管理与边云协同方案----------------------------------------216
第四节公共安全中的实时分析与响应----------------------------------------223
第五节智慧城市中的协同治理案例----------------------------------------228
第八章边缘计算与云计算协同中的技术挑战------------------------------------237
第一节数据延迟与带宽限制问题----------------------------------------237
第二节跨域协同中的兼容性挑战----------------------------------------244
第三节数据安全与隐私保护策略----------------------------------------251
第四节异构设备间的协同优化----------------------------------------255
第五节面向未来的技术趋势与突破----------------------------------------270
试读
第一章边缘计算与云计算的基本概念
第一节 边缘计算的定义与发展
一、边缘计算的历史沿革
(一)萌芽时期的边缘计算架构
边缘计算技术在二十世纪末期逐渐显现雏形，源于互联网技术的蓬勃发展带来的数据处理需求激增。那时的技术人员开始意识到,将所有数据传输至中心化的服务器进行处理存在着诸多限制。在网络带宽有限的年代，数据传输速度成为业务发展的瓶颈。为解决这一问题，技术专家开始探索在数据源头附近部署处理单元的可能性。这种分布式架构的初步尝试，为后来边缘计算的正式提出奠定了重要基础。随着移动互联网的普及，终端设备的数量呈现爆发式增长，传统的集中式计算模式难以满足用户对实时性的要求，促使边缘计算理念不断完善和发展。
在边缘计算起步阶段，业界对其发展前景持谨慎态度。有观点认为，在云计算已经相对成熟的背景下，边缘计算可能会面临重重阻力。然而实践证明，边缘计算恰恰填补了云计算在特定场景下的短板。通过在网络边缘侧开展数据处理，边缘计算有效降低了网络传输开销，提升了响应速度，为物联网应用提供了更好的支持。这一时期的边缘计算更多地体现为概念层面的探索，技术架构尚未完全成熟。
在实践层面，早期的边缘计算主要表现为内容分发网络的应用。通过在网络边缘部署缓存服务器，将频繁访问的内容存储在离用户较近的位置，大大提升了用户访问体验。这种方式虽然只能算作边缘计算的雏形，但已经展现出了在网络边缘进行计算和存储的优势。随着技术的进步，边缘计算的应用场景不断拓展,逐渐发展成为一种新型计算范式。
(二)边缘计算的技术发展历程
边缘计算技术的发展经历了多个重要阶段。在技术积累期，研究人员着重解决边缘节点的计算能力和存储容量问题。随着芯片制造工艺的进步，微型计算设备的性能得到显著提升，为边缘计算的大规模应用创造了硬件基础。同时，分布式系统理论的深入研究，为边缘计算提供了可靠的理论支撑。在网络技术方面，低功耗广域网络的出现，使得边缘设备之间的通信更加便捷和高效。
技术成熟期的一个重要标志是边缘计算框架的标准化。业界开始关注边缘计算的互操作性问题，多个标准化组织相继发布边缘计算相关规范，推动了技术的规范化发展。在这一阶段，边缘计算的应用场景得到快速扩展，从最初的内容分发延伸到智能制造、智慧城市等多个领域。特别是在工业互联网领域，边缘计算展现出独特优势，能够满足工业现场对实时性和可靠性的严格要求。
随着人工智能技术的发展，边缘计算开始与智能化深度融合。通过在边缘侧部署轻量级深度学习模型，实现了数据的实时分析和决策。这种融合不仅提升了系统的智能化水平，还有效降低了数据传输成本。在安防监控、智能家居等领域，基于边缘计算的智能化解决方案已经得到广泛应用。这一发展趋势表明，边缘计算正在向更高层次演进。
(三)边缘计算的概念演变
边缘计算概念的形成是一个渐进的过程。最初，业界对边缘计算的理解较为简单，主要将其视为云计算的补充。随着实践的深入，人们逐渐认识到边缘计算具有独特的技术特征和应用价值。在概念层面，边缘计算强调将计算任务下沉到靠近数据源的位置,这一特点与云计算的中心化处理形成鲜明对比。边缘计算的定义也在不断丰富和完善，从最初的简单定义发展为包含计算、存储、网络等多个维度的系统性概念。
在技术实践中，边缘计算的内涵不断扩展。除了基本的数据处理功能，边缘计算还承担着数据预处理、实时分析、本地决策等多项任务。这种功能的扩展使得边缘计算成为一个独立的计算范式，而不仅仅是云计算的延伸。特别是在物联网场下，边缘计算展现出强大的应用价值，能够有效解决数据实时处理、网络带宽占用、隐私保护等多个问题。
边缘计算的概念演变还体现在其与其他技术的融合。在与5G技术的结合中，边缘计算为移动边缘计算提供了重要支撑。在工业互联网领域，边缘计算与工业控制系统的融合催生了工业边缘计算的新模式。这些融合创新表明，边缘计算正在成为推动数字化转型的重要力量。通过与不同领域技术的结合，边缘计算的应用边界在不断拓展，其价值也在持续提升。
前言/序言
在数字化转型深入推进的今天，计算能力已成为支撑社会发展的关键基础设施。云计算凭借其强大的集中式计算能力和资源池化优势，为数字经济的发展提供了坚实后盾。然而，随着物联网、5G等新技术的普及，终端设备数量呈指数级增长，数据量剧增且对实时性要求不断提高，传统云计算模式面临着诸多挑战。在此背景下，边缘计算应运而生，通过将计算能力下沉到数据源头附近，有效解决了时延敏感、带宽受限等问题。
边缘计算与云计算并非相互替代的关系，而是相辅相成的协同伙伴。云计算提供强大的计算存储能力和丰富的算法模型，边缘计算则在本地提供快速响应和实时处理，两者的结合将极大提升整体计算效率，形成“云边协同”的新型计算范式。这种协同不仅能够优化资源配置、提升系统性能，还能为各行各业的智能化转型提供更加灵活和高效的解决方案。
本书系统性地阐述了边缘计算与云计算协同发展的理论基础、技术架构和实践应用。全书共十章，从基本概念入手，深入探讨了分布式计算、资源调度、数据处理等核心理论，详细介绍了云边协同的体系架构设计。在应用层面，本书选取了工业、交通、医疗、智慧城市等典型领域，通过丰富的案例分析，展示了云边协同在不同场景下的实践价值。同时，本书也重点关注了技术挑战、标准化建设等关键问题。并对未来发展趋势进行了展望。
编写本书的目的在于为从事相关领域研究、开发和应用的专业人员提供系统的理论指导和实践参考。我们希望通过梳理云边协同的发展脉络、剖析关键技术难点、总结实践经验，为推动边缘计算与云计算的深度融合贡献力量。随着新一代信息技术的快速发展，云边协同必将在数字化转型中发挥更加重要的作用。
感谢所有为本书编写工作提供支持和帮助的专家学者。由于编者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请读者批评指正。我们相信，在产学研各界的共同努力下，边缘计算与云计算的协同发展必将迎来更加广阔的前景，为数字经济发展注入强大动力。
作者
2024年6月
