邊緣計算模式

目錄
“新一代人工智能理論、技術及應用叢書”序
前言
第1章 緒論 1
1.1 邊緣計算的基本理念 1
1.2 邊緣計算：網(wǎng)絡計算模式的新形態(tài) 4
1.3 邊緣計算模式的技術演進 8
1.4 邊緣計算模式的應用現(xiàn)狀 12
1.4.1 智慧城市的邊緣應用現(xiàn)狀 12
1.4.2 智能交通的邊緣應用現(xiàn)狀 13
1.4.3 智慧家庭的邊緣應用現(xiàn)狀 16
1.4.4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣應用現(xiàn)狀 17
1.5 邊緣計算模式的發(fā)展展望 18
1.5.1 邊緣計算操作系統(tǒng) 18
1.5.2 算網(wǎng)融合架構 19
1.5.3 空天地一體化邊緣計算系統(tǒng) 19
1.5.4 邊緣原生應用開發(fā) 20
1.5.5 綠色/零碳邊緣計算 20
參考文獻 20
第2章 邊緣計算的研究進展分析 23
2.1 邊緣計算架構、平臺及開發(fā)框架 23
2.1.1 傳統(tǒng)邊緣計算架構 23
2.1.2 邊緣層軟件平臺 25
2.1.3 邊緣層硬件平臺 26
2.1.4 邊緣應用開發(fā)框架 28
2.2 邊緣層資源與服務管理 29
2.2.1 邊緣層資源管理方法 30
2.2.2 邊緣層計算基礎服務 31
2.2.3 邊緣層存儲基礎服務 33
2.2.4 邊緣層任務調(diào)度 34
2.3 邊緣層的分布式人工智能理論和方法 36
2.3.1 邊緣智能計算框架 37
2.3.2 邊緣智能模型部署 38
2.3.3 邊緣智能模型訓練 40
2.4 邊緣數(shù)據(jù)安全與隱私保護 42
2.4.1 邊緣數(shù)據(jù)接入與傳輸安全 42
2.4.2 邊緣數(shù)據(jù)計算與存儲安全 44
2.4.3 邊緣層身份認證與信任管理 47
參考文獻 49
第3章 邊緣聯(lián)盟計算架構 62
3.1 引言 62
3.1.1 從私有到公有的邊緣基礎設施 63
3.1.2 邊緣計算和云計算的優(yōu)勢互補 63
3.1.3 邊緣聯(lián)盟和云聯(lián)盟的區(qū)別 64
3.2 邊緣聯(lián)盟計算架構的整體設計 65
3.2.1 邊緣聯(lián)盟的原理 65
3.2.2 邊緣聯(lián)盟的體系架構 66
3.2.3 邊緣聯(lián)盟的優(yōu)點 68
3.3 基于邊緣聯(lián)盟的服務*優(yōu)供應 69
3.3.1 網(wǎng)絡環(huán)境和動態(tài)變化的服務需求 69
3.3.2 兩階段資源分配方法 71
3.3.3 邊緣聯(lián)盟的成本*小化 73
3.3.4 邊緣服務的性能保障 74
3.4 問題轉化與服務供應算法 77
3.4.1 問題轉化 77
3.4.2 服務供應算法 78
3.5 實驗設計和性能評估 79
3.5.1 實驗設計 79
3.5.2 性能評估 80
3.5.3 節(jié)約成本隨動態(tài)請求量的變化 82
3.5.4 邊緣聯(lián)盟的優(yōu)勢 84
3.6 相關問題討論 86
3.6.1 邊緣聯(lián)盟的*佳時隙長度 86
3.6.2 邊緣聯(lián)盟的規(guī)模控制 87
3.6.3 邊緣聯(lián)盟的服務供應算法 87
3.7 本章小結 88
參考文獻 88
第4章 混合邊緣計算架構 90
4.1 引言 90
4.1.1 問題背景 90
4.1.2 研究現(xiàn)狀 92
4.2 混合邊緣計算架構HyEdge的整體設計 93
4.2.1 邊緣服務的相關概念 93
4.2.2 混合邊緣計算環(huán)境的網(wǎng)絡模型 93
4.2.3 邊緣服務的請求和響應 94
4.3 問題定義和復雜度分析 95
4.3.1 通信和計算資源的約束條件 96
4.3.2 邊緣服務的請求調(diào)度問題 97
4.3.3 問題的復雜度分析 98
4.4 基于劃分的優(yōu)化算法 99
4.4.1 資源競爭分析 99
4.4.2 問題分解和優(yōu)化 101
4.4.3 算法實現(xiàn) 104
4.5 實驗設計和性能評估 106
4.5.1 數(shù)據(jù)集的準備 106
4.5.2 實驗環(huán)境的設置 107
4.5.3 實驗方法 108
4.5.4 性能評估 110
4.6 本章小結 111
參考文獻 112
第5章 移動節(jié)點輔助的邊緣計算架構 114
5.1 引言 114
5.1.1 問題背景 114
5.1.2 研究現(xiàn)狀 116
5.2 移動節(jié)點輔助的邊緣計算新架構整體設計 117
5.2.1 邊緣計算新架構的基本思想 117
5.2.2 計算和網(wǎng)絡資源模型 118
5.3 CRI拍賣機制的設計 120
5.3.1 用戶請求生成和邊緣任務確定 121
5.3.2 識別候選任務和移動邊緣節(jié)點 121
5.3.3 任務分配 124
5.3.4 任務處理和獎勵支付 128
5.4 CRI拍賣機制設計的理論分析 128
5.4.1 算法的時間復雜度分析 128
5.4.2 重要性質的分析 129
5.5 實驗設計和性能評估 130
5.5.1 實驗設計 130
5.5.2 性能評估 132
5.5.3 拍賣機制的性質分析 135
5.6 本章小結 137
參考文獻 137
第6章 邊緣計算的數(shù)據(jù)協(xié)同存儲和訪問服務 141
6.1 引言 141
6.1.1 問題背景 141
6.1.2 研究現(xiàn)狀 143
6.2 邊緣數(shù)據(jù)協(xié)同存儲與訪問框架的整體設計 145
6.3 交換機虛擬位置的構建方法 147
6.3.1 交換機虛擬坐標的產(chǎn)生方法 147
6.3.2 交換機虛擬坐標的調(diào)整方法 148
6.3.3 多跳DT圖的構建方法 151
6.4 邊緣網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)存儲和訪問方法 153
6.4.1 邊緣數(shù)據(jù)的存儲操作 153
6.4.2 確定邊緣服務器 154
6.4.3 邊緣數(shù)據(jù)的訪問操作 155
6.5 實驗設計和性能評估 156
6.5.1 實驗設計 156
6.5.2 路由延展指標的評估 157
6.5.3 路由條目數(shù)量的評估 158
6.5.4 存儲負載均衡性能的評估 159
6.6 相關問題討論 161
6.6.1 數(shù)據(jù)副本對邊緣存儲系統(tǒng)的影響 161
6.6.2 網(wǎng)絡動態(tài)性對邊緣存儲系統(tǒng)的影響 161
6.7 本章小結 162
參考文獻 162
第7章 邊緣計算的數(shù)據(jù)緩存高效索引機制 164
7.1 引言 164
7.1.1 問題背景 164
7.1.2 研究現(xiàn)狀 166
7.1.3 研究動因 167
7.2 邊緣計算的數(shù)據(jù)緩存索引機制的整體設計 168
7.3 基于坐標的數(shù)據(jù)索引機制 171
7.3.1 確定交換機和數(shù)據(jù)索引的虛擬坐標 172
7.3.2 發(fā)布數(shù)據(jù)索引的方法 174
7.3.3 存儲數(shù)據(jù)索引的方法 178
7.3.4 查詢數(shù)據(jù)索引的方法 178
7.3.5 多副本的設計優(yōu)化方法 178
7.4 實驗設計和性能評估 180
7.4.1 實驗設計 180
7.4.2 索引查詢路徑平均長度的評估 181
7.4.3 交換機轉發(fā)條目數(shù)量的評估 182
7.4.4 多索引副本的影響評估 184
7.4.5 可擴展性的評估 185
7.5 本章小結 186
參考文獻 186
第8章 邊緣計算的跨層混合數(shù)據(jù)共享機制 189
8.1 引言 189
8.2 跨層混合數(shù)據(jù)共享框架的整體設計 191
8.3 區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)共享機制 193
8.3.1 數(shù)據(jù)項的插入操作 194
8.3.2 數(shù)據(jù)項的查詢操作 196
8.3.3 數(shù)據(jù)項的刪除操作 197
8.3.4 性能分析 197
8.4 區(qū)域間的數(shù)據(jù)共享機制 198
8.4.1 基于DT圖的數(shù)據(jù)索引發(fā)布 199
8.4.2 優(yōu)化交換機的虛擬空間坐標 200
8.4.3 基于DT圖的數(shù)據(jù)索引查詢 200
8.5 實驗設計和性能評估 201
8.5.1 實驗設計 201
8.5.2 區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)查詢的效果評估 202
8.5.3 區(qū)域間數(shù)據(jù)查詢的效果評估 205
8.6 本章小結 207
參考文獻 207
第9章 安全可信的邊緣存儲架構 210
9.1 引言 210
9.1.1 問題背景 210
9.1.2 研究現(xiàn)狀 212
9.2 安全可信邊緣存儲系統(tǒng)框架的整體設計 213
9.2.1 設計挑戰(zhàn) 214
9.2.2 設計目標 215
9.3 安全的邊緣存儲模型 215
9.3.1 完全局部重構碼 215
9.3.2 安全的邊緣存儲模型 217
9.4 輔以信任驅動數(shù)據(jù)訪問控制的RoSES模型 218
9.4.1 面向信任的數(shù)據(jù)訪問控制信息流 219
9.4.2 信任驅動的數(shù)據(jù)訪問控制 220
9.4.3 不同RC數(shù)目下的數(shù)據(jù)泄露概率 222
9.5 實驗設計和性能評估 223
9.5.1 實驗設計 223
9.5.2 性能評估 224
9.6 本章小結 227
參考文獻 228
第10章 邊緣計算的在線任務分派和調(diào)度方法 230
10.1 引言 230
10.1.1 問題背景 230
10.1.2 研究現(xiàn)狀 232
10.2 問題表述和系統(tǒng)模型 234
10.2.1 問題表述 234
10.2.2 外部延遲和內(nèi)部延遲的建模 235
10.2.3 *小化所有任務的平均響應時間 239
10.3 在線任務分派和調(diào)度框架 240
10.3.1 基于在線學習的任務分派模型 240
10.3.2 基于深度強化學習的任務調(diào)度模型 240
10.4 基于在線學習的任務分派模型 241
10.4.1 基本概念 241
10.4.2 方法設計 242
10.5 基于深度強化學習的任務調(diào)度模型 243
10.5.1 基本概念 244
10.5.2 獎勵函數(shù)設計 245
10.5.3 學習過程設計 245
10.5.4 計算復雜度分析 248
10.6 實驗設計和性能評估 249
10.6.1 實驗設計 249
10.6.2 性能評估 250
10.7 本章小結 256
參考文獻 256
第11章 邊緣計算的復雜依賴性應用分派和調(diào)度方法 259
11.1 引言 259
11.1.1 問題背景 259
11.1.2 研究現(xiàn)狀 261
11.2 依賴性應用分派和調(diào)度問題 262
11.2.1 依賴性應用的分派 263
11.2.2 邊緣服務器的資源調(diào)度 264
11.3 系統(tǒng)模型和問題表述 266
11.3.1 系統(tǒng)模型 268
11.3.2 問題表述 269
11.4 依賴性應用分派和調(diào)度方法的設計 272
11.4.1 任務的優(yōu)先級定義 272
11.4.2 任務的分派和調(diào)度 274
11.4.3 模塊之間的交互 277
11.5 實驗設計和性能評估 278
11.5.1 實驗設計 278
11.5.2 應用密度的影響評估 280
11.5.3 邊緣服務器配置的影響評估 281
11.5.4 服務器和應用規(guī)模的影響評估 282