工業邊緣計算

前言

第1章工業邊緣運算的一般概念1

1.1邊緣運算的起源1

1.1.1雲端運算2

1.1.2物聯網5

1.1.3邊緣運算與雲端運算、物聯網7

1.1.4邊緣運算的發展歷程12

1.2工業邊緣運算的基本概念13

1.2.1邊緣運算的定義與點13

1.2.2邊緣運算模型15

1.2.3工業物聯網17

1.2.4工業邊緣運算18

1.3工業邊緣運算中的基本問題19

1.4工業邊緣運算的性能指標21

1.4.1網路延遲21

1.4.2能量消耗23

1.4.3模型度25

1.5工業邊緣運算關鍵技術25

1.5.1工業邊緣運算網路技術25

1.5.2工業邊緣運算卸載技術27

1.5.3工業邊緣運算資料快取技術27

1.5.4移動邊緣運算技術28

1.5.5工業邊緣運算服務遷移技術31

1.5.6工業邊緣運算護技術31

1.5.7工業邊緣運算人工智慧技術32

1.6工業邊緣運算發展33

習題34

第2章工業邊緣運算技術架構35

2.1邊緣運算覆蓋範圍35

2.1.1全面覆蓋類別應用36

2.1.2本地覆蓋類別應用36

2.2邊緣運算基礎資源架構準則38

2.2.1邊緣時延要求38

2.2.2異構計算39

2.2.3負載整合與業務編排39

2.3邊緣資料與儲存類型41

2.3.1邊緣資料型態41

2.3.2邊緣儲存層次結構42

2.3.3邊緣儲存的點和勢43

2.3.4邊緣儲存媒體和設備44

2.3.5邊緣分散式儲存架構45

2.3.6融合中心化與去中心化的分散式儲存架構46

2.3.7邊雲協同儲存架構46

2.4工業邊緣運算參考架構47

2.4.1設備層48

2.4.2邊緣層48

2.4.3雲端應用層49

2.5工業邊緣運算平臺架構49

2.5.1基礎資源49

2.5.2邊緣運算開源平臺概述50

2.5.3面向物聯網端的邊緣運算開源平臺51

2.5.4面向邊緣雲端的邊緣運算開源平臺54

2.5.5面向雲邊融合的邊緣運算開源平臺55

2.5.6建構邊緣運算平臺的開源軟體56

習題57

第3章工業邊緣運算卸載技術59

3.1邊緣運算卸載的基本概念59

3.1.1計算卸載的概念59

3.1.2工業邊緣運算卸載類型60

3.1.3計算卸載策略61

3.2工業邊緣運算卸載執行框架設計62

3.2.1工業邊緣運算卸載執行框架設計原則62

3.2.2工業邊緣運算卸載執行框架構成63

3.2.3工業邊緣運算卸載執行流程65

3.3工業邊緣運算卸載策略68

3.3.1問題描述68

3.3.2自適應卸載69

3.3.3獨立卸載74

3.4工業邊緣運算資料緩存77

3.4.1概述77

3.4.2Freshness-aware快取79

3.4.3多目錄視訊快取83

3.5工業邊緣運算服務緩存85

3.5.1NFV與DRL技術理論基礎85

3.5.2傳統工業場景邊緣運算服務快取策略87

3.5.3工業物聯網場景邊緣運算服務快取策略89

習題90

第4章工業邊緣運算資源管理技術92

4.1工業邊緣運算資源分配問題92

4.1.1概述92

4.1.2邊緣運算資源管理93

4.1.3邊緣智能資源管理95

4.1.4傳統工業場景邊緣運算資源分配97

4.1.5工業物聯網場景邊緣運算資源分配98

4.2面向QoE的資源管理100

4.2.1面向QoE的原理100

4.2.2面向QoE的方法102

4.3面向能效化的資源管理105

4.3.1面向能效化的原理105

4.3.2面向能效化的方法107

4.4面向協作機制的資源管理109

4.4.1面向協作機制的原理109

4.4.2面向協作機制的方法112

習題113

第5章工業互聯網移動邊緣運算115

5.1概述115

5.2移動邊緣運算的參考架構117

5.3移動邊緣運算的分層參考架構118

5.4移動邊緣運算模型120

5.4.1本地執行計算模型120

5.4.2完全卸載計算模型121

5.4.3分卸載計算模型122

5.5邊緣運算的移動性管理122

5.5.1概述122

5.5.2關鍵技術124

5.5.3遷移數學建模125

5.5.4遷移決策126

5.5.5遷移執行127

5.5.6更新流量規則128

5.5.7止應用程式129

5.64G/5G/6G下的移動邊緣運算131

5.6.14G架構下的MEC署131

5.6.25G架構下的MEC署133

5.6.36G架構下的MEC署134

5.7工業移動邊緣運算應用分析135

5.7.1計算輔助135

5.7.2擴增實境（AR）136

5.7.3視頻化加速136

5.7.4視訊串流分析137

5.7.5工業物聯網138

習題140

第6章工業邊緣運算護142

6.1邊緣運算的問題142

6.2輕量級可信任計算144

6.2.1邊緣運算輕量級可信任運算硬體發展145

6.2.2物理不可複製的硬體設計147

6.2.3數據硬體設計148

6.3資料存取控制149

6.4身份與認證管理150

6.5大數據態勢感知152

6.5.1大數據態勢感知概念152

6.5.2態勢感知分類153

6.5.3態勢感知相關技術155

6.6主動護管理編排156

6.7邊緣運算中的區塊鏈技術159

6.8邊緣運算協同的硬體設計162

6.8.1基於加密體制的身份認證硬體設計163

6.8.2數據硬體設計164

6.9工業場景下邊緣運算的隱私護策略165

習題167

第7章工業邊緣運算系統設計基礎169

7.1概述169

7.2軟體定義網路（SDN）170

7.3網路功能虛擬化（NFV）174

7.4邊緣運算硬體基礎176

7.4.1邊緣節點177

7.4.2AI晶片179

7.4.3資訊中心網路(ICN)183

7.5輕量級資料庫SQLite185

7.6軟體技術基礎188

7.6.1VMware189

7.6.2容器技術及虛擬化190

7.6.3Node-RED192

7.7StarlingX193

習題194

第8章工業邊緣運算系統微服務197

8.1概述197

8.2容器編排調度系統Kubernetes197

8.2.1Kubernetes系統197

8.2.2K3OS系統200

8.3輕量級容器中間件203

8.3.1輕量級軟體203

8.3.2輕量級硬體204

8.3.3Docker編排204

8.4微服務架構205

8.4.1微服務應用背景205

8.4.2微服務核心組件208

8.4.3微服務關鍵技術210

8.5資料流Kafka API211

8.5.1Kafka簡介211

8.5.2Kafka核心API212

8.5.3主題和日誌212

8.6事件驅動的微服務213

8.6.1事件驅動的微服務應用情境213

8.6.2事件驅動的微服務架構214

8.6.3事件發布215

8.7自助式工作流程DataOps215

8.7.1DataOps簡介215

8.7.2DataOps原則216

8.7.3DataOps方法論216

習題217

第9章工業邊緣運算開源平臺219

9.1Cloud Foundry平臺219

9.1.1平臺原理與架構設計219

9.1.2平臺安裝與設定220

9.2EdgeX Foundry平臺221

9.2.1平​​臺原理與架構設計222

9.2.2平臺安裝與設定224

9.3CORD平臺225

9.3.1平臺原理與架構設計225

9.3.2平臺安裝與設定226

9.4ARM Mbed平臺227

9.4.1平臺原理與架構設計227

9.4.2平臺安裝與設定227

習題228

參考文獻230