HOP Integrity in the Internet pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Huang, Chin-tser/ Gouda, Mohamed G.

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 145.77

装帧:HRD

isbn号码:9780387244266

丛书系列:

图书标签:

• HOP
• Integrity
• Internet
• Security
• Networking
• Protocols
• Data Communication
• Cybersecurity
• Reliability
• Verification
• Trust

《边缘计算：迈向低延迟、高可靠的互联未来》 核心内容： 本书深入探讨了边缘计算的关键技术、架构设计、应用场景及其面临的挑战与机遇，旨在为读者提供一个全面、系统的理解框架，从而抓住下一代计算范式变革的机遇。从底层硬件加速到顶层应用落地，从数据处理到安全保障，本书力求勾勒出边缘计算从理论走向实践的完整图景。 详细内容： 第一章：边缘计算的崛起与演进 1.1 传统云计算的局限性： 随着物联网设备的爆炸式增长以及对实时数据处理需求的日益迫切，传统的中心化云计算模式在延迟、带宽、成本和隐私等方面逐渐显露出其固有的不足。本章将详细分析这些局限性，例如： 高延迟： 数据需要在云端进行往返传输，对于自动驾驶、工业自动化、远程手术等对延迟要求极高的应用来说，这是不可接受的。 带宽瓶颈： 海量物联网设备产生的数据量巨大，将所有数据上传至云端会消耗巨大的网络带宽，并可能导致网络拥塞。 成本高昂： 持续的数据传输、存储和云端计算会产生高昂的运营成本。 隐私与安全顾虑： 将敏感数据传输到中心化云端增加了数据泄露的风险，尤其是在数据主权和合规性要求严格的领域。 网络不稳定： 部分偏远地区或移动场景下，对云端的网络连接可能不稳定，影响服务的可用性。 1.2 边缘计算的定义与核心理念： 本章将清晰界定边缘计算的概念，强调其将计算和数据存储能力从中心化云端迁移到更靠近数据源的“边缘”的本质。我们将深入探讨边缘计算的核心理念，包括： 就近处理： 在数据产生的地方进行初步的分析和处理，减少不必要的数据传输。 分布式架构： 采用多层次、分布式的计算节点，构建更加灵活和弹性的计算体系。 实时响应： 通过缩短数据处理路径，实现毫秒级的响应速度，满足实时应用的需求。 资源优化： 根据不同边缘节点的计算能力和网络条件，智能地分配计算任务，实现资源的最优利用。 1.3 边缘计算的驱动因素： 本章将分析驱动边缘计算发展的关键因素，包括： 物联网（IoT）的爆发： 传感器、智能设备、可穿戴设备等的激增，产生了前所未有的数据量。 人工智能（AI）的普及： 实时AI推理（如图像识别、语音识别）需要强大的计算能力，边缘AI能够将AI能力部署到离用户更近的地方。 5G网络的部署： 5G提供的高带宽、低延迟特性与边缘计算相辅相成，共同构建万物互联的智能世界。 新兴应用的需求： 自动驾驶、智能制造、智慧城市、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）等对计算能力和实时性提出了新要求。 1.4 边缘计算与其他计算范式的关系： 本章将梳理边缘计算与云计算、雾计算、分布式计算等概念之间的联系与区别，明确边缘计算在其生态系统中的定位。我们将解释： 边缘计算与云计算的关系： 边缘计算并非取代云计算，而是对其的补充和延伸，两者构成一个协同工作的计算体系。 边缘计算与雾计算的关系： 雾计算是边缘计算的一种抽象，更侧重于在网络和设备之间创建一个分层级的中间层。 边缘计算与分布式计算的关系： 边缘计算是分布式计算的一种特定实现方式，强调计算节点的地理分布和靠近数据源的特性。 第二章：边缘计算的架构与技术 2.1 边缘计算架构模型： 本章将深入剖析主流的边缘计算架构模型，例如： 分层架构： 从设备层、边缘网关层、边缘节点层到中心云层，层层递进的协同模式。 集中式与分布式模型： 比较不同部署模式的优劣。 平台化与服务化： 探讨如何构建统一的边缘计算平台，提供标准化的边缘服务。 2.2 核心技术解析： 边缘硬件： 介绍适用于边缘场景的处理器（CPU、GPU、FPGA、ASIC）、传感器、通信模块等硬件特性和选择考量。 边缘软件与操作系统： 探讨针对边缘设备的轻量级操作系统、容器化技术（Docker、Kubernetes）、边缘操作系统（如Edge OS、TinyOS）等。 边缘通信： 分析Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、LoRa、NB-IoT、5G等在边缘计算中的应用，以及MQTT、CoAP等轻量级通信协议。 边缘数据处理与分析： 讲解流式数据处理、实时数据过滤、聚合、异常检测等技术，以及边缘AI推理框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）。 边缘存储： 探讨边缘节点的本地存储方案、数据缓存策略、数据同步与一致性问题。 边缘安全： 重点关注边缘节点的身份认证、访问控制、数据加密、固件安全、物理安全等方面的挑战与解决方案。 边缘管理与编排： 介绍如何对海量边缘节点进行集中管理、部署、监控、升级和故障排除，包括边缘平台的自动化部署、资源调度、策略管理等。 2.3 边缘计算与AI的融合（边缘AI）： 本章将详细阐述边缘AI的核心技术和优势，包括： 模型压缩与优化： 如何将大型AI模型部署到计算资源受限的边缘设备上。 硬件加速： 探讨专用AI芯片（NPU）在边缘设备上的应用。 联邦学习： 在保护数据隐私的前提下，实现分布式模型的训练。 实时推理： 在终端设备上直接进行AI推理，实现即时响应。 第三章：边缘计算的应用场景 3.1 工业互联网与智能制造： 设备监控与预测性维护： 实时采集设备运行数据，通过边缘AI进行故障预测，降低停机时间。 生产过程优化： 实时监控生产参数，进行智能调度和质量控制。 机器人协同与自动化： 边缘计算赋能机器人之间的实时通信和协同工作。 AGV（自动导引车）路径规划与调度： 提高物料搬运效率。 3.2 智慧城市： 智能交通： 交通信号灯优化、车联网（V2X）通信、自动驾驶车辆的感知与决策。 智慧安防： 实时视频分析、人脸识别、异常行为检测。 智慧能源： 智能电网监测、分布式能源管理。 环境监测： 空气质量、噪音、水质等实时监测与预警。 3.3 自动驾驶与智能网联汽车： 传感器数据融合与处理： 摄像头、雷达、激光雷达等传感器数据的实时融合与分析。 决策与控制： 实时路径规划、避障、紧急制动等。 车内智能： 语音助手、人机交互、座舱娱乐系统。 V2X通信： 车辆与车辆、车辆与基础设施之间的实时信息交互。 3.4 智慧医疗： 远程诊断与监护： 实时传输病患数据，提供远程医疗服务。 手术机器人辅助： 提高手术的精度和稳定性。 智能穿戴设备的数据分析： 实时健康监测与预警。 医疗影像的初步处理与分析。 3.5 零售与智慧商业： 客流分析与行为分析： 优化店铺布局和营销策略。 智能推荐与个性化服务： 根据顾客行为提供实时推荐。 库存管理与补货： 实时监测商品库存，自动化补货。 电子价签与动态定价。 3.6 AR/VR与沉浸式体验： 实时渲染与追踪： 降低延迟，提升用户体验。 与物理世界的交互： 将虚拟信息叠加到真实世界。 多人协同的AR/VR应用。 第四章：边缘计算面临的挑战与机遇 4.1 技术挑战： 异构性与标准化： 边缘设备种类繁多，标准不统一，给开发和部署带来困难。 资源受限： 边缘节点的计算能力、存储空间、功耗都受到限制。 网络连接： 边缘节点的网络环境复杂多变，存在不稳定和带宽受限的情况。 安全与隐私： 边缘节点数量庞大且物理分布广泛，安全威胁更加复杂。 数据管理： 如何有效地管理、同步、迁移和分析分散在边缘的海量数据。 运维复杂性： 大规模边缘节点的部署、监控、升级和故障排除难度大。 4.2 商业与生态挑战： 成本效益分析： 如何权衡边缘计算的投入与回报。 商业模式创新： 探索新的边缘计算服务和盈利模式。 生态系统构建： 吸引更多的合作伙伴，共同推动边缘计算的发展。 人才短缺： 缺乏具备边缘计算相关技能的专业人才。 4.3 发展机遇： 万物互联的基石： 边缘计算是实现真正意义上的万物互联的关键技术。 AI普惠的推动者： 将AI能力带到千家万户，赋能更多行业。 数据价值的释放： 促进数据的本地化处理和深度挖掘，释放数据价值。 新兴产业的催化剂： 推动自动驾驶、智能制造、智慧城市等新兴产业的快速发展。 绿色计算的探索： 优化资源利用，降低整体能耗。 重塑数字基础设施： 边缘计算将与云计算共同构成下一代数字基础设施。 第五章：边缘计算的未来展望 5.1 技术趋势预测： AI与边缘的深度融合： 更强大的边缘AI能力，更智能的边缘设备。 边缘原生应用的发展： 专门为边缘环境设计的应用程序。 分布式自治系统： 边缘节点具备更强的自主决策和协同能力。 边缘安全技术的进步： 更具韧性和智能化的安全防护体系。 与区块链、5G等技术的融合： 构建更安全、更可信、更高效的边缘生态。 软件定义边缘（SD-Edge）： 通过软件定义来灵活配置和管理边缘资源。 5.2 行业发展路线图： 结合不同行业的实际需求，描绘边缘计算的未来发展蓝图。 5.3 结论与建议： 对企业： 强调提前布局边缘计算战略，识别适合自身业务的边缘应用场景。 对开发者： 鼓励学习和掌握边缘计算相关的技术栈，积极参与边缘应用开发。 对研究者： 指出尚待解决的技术难题和研究方向。 对政策制定者： 呼吁制定有利于边缘计算发展的政策和标准。 本书通过详实的理论阐述、深入的技术剖析和丰富的应用案例，旨在帮助读者全面理解边缘计算的内涵、价值和未来趋势，为迎接一个更加智能、高效、互联的数字时代做好准备。

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