目 錄

第1章 5G+AI時代需要邊緣計算與算力網(wǎng)絡(luò) 1
1.1 算力時代 1
1.1.1 算力定義 1
1.1.2 算力推動各行各業(yè)的發(fā)展 2
1.2 5G+AI時代的算力平臺 7
1.2.1 典型算力平臺：云計算 7
1.2.2 新型算力平臺：邊緣計算 9
1.2.3 端計算 10
1.2.4 多樣化的算力提供方 11
1.3 算力平臺與網(wǎng)絡(luò)連接 11
1.3.1 云計算時代的網(wǎng)絡(luò)解決方案：云網(wǎng)一體 11
1.3.2 從邊緣計算視角看網(wǎng)絡(luò)：ECA/ECN/ECI 12
1.3.3 算網(wǎng)一體化布局 16
1.3.4 邊緣計算時代的新型網(wǎng)絡(luò)連接：算力網(wǎng)絡(luò) 16
1.4 本章小結(jié) 17
第2章 邊緣計算與應(yīng)用場景 19
2.1 邊緣計算演進(jìn)與定義 19
2.2 邊緣計算的性能指標(biāo) 24
2.3 邊緣計算場景與典型應(yīng)用綜述 25
2.3.1 ICT服務(wù)商將云計算能力逐步擴(kuò)展到邊緣設(shè)備 25
2.3.2 工業(yè)企業(yè)依托豐富的工業(yè)場景發(fā)揮現(xiàn)場級應(yīng)用能力 27
2.4 行業(yè)應(yīng)用 28
2.4.1 平安城市 28
2.4.2 遠(yuǎn)程醫(yī)療 30
2.4.3 智慧家庭 31
2.4.4 車聯(lián)網(wǎng) 33
2.4.5 工業(yè)智能制造 34
2.4.6 內(nèi)容服務(wù) 36
2.5 本章小結(jié) 40
第3章 邊緣計算主要特征與技術(shù)架構(gòu) 41
3.1 邊緣計算平臺行業(yè)特色能力 41
3.1.1 圖像識別能力 42
3.1.2 圖像渲染能力 43
3.1.3 實時編解碼能力 43
3.1.4 智能分析能力 44
3.2 邊緣計算平臺網(wǎng)絡(luò)能力開放 45
3.2.1 位置服務(wù)能力 46
3.2.2 業(yè)務(wù)分流能力 46
3.2.3 無線網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)能力 47
3.2.4 用戶身份識別服務(wù)能力 48
3.2.5 寬帶管理服務(wù)能力 49
3.2.6 QoS服務(wù)能力 49
3.2.7 流程統(tǒng)計及計費服務(wù)能力 49
3.2.8 IoT服務(wù)能力 51
3.2.9 WLAN信息服務(wù)能力 52
3.2.10 固定接入信息服務(wù)能力 52
3.2.11 車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力 52
3.3 邊緣計算平臺管理能力 54
3.3.1 邊緣App管理能力 54
3.3.2 邊緣資源管理能力 57
3.4 本章小結(jié) 59
第4章 邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施層 61
4.1 服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備 61
4.1.1 邊緣服務(wù)器[42] 61
4.1.2 服務(wù)器虛擬化 66
4.1.3 定制化的邊緣接入設(shè)備 73
4.2 基于FPGA的網(wǎng)絡(luò)算力加速 83
4.2.1 算力的演進(jìn)：從CPU到FPGA 83
4.2.2 FPGA助力網(wǎng)絡(luò)加速 84
4.2.3 FPGA助力邊緣計算 85
4.2.4 邊緣計算算力進(jìn)入FPGA時代 88
4.3 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn) 88
4.3.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn) 88
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)的演進(jìn) 93
4.3.3 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的演進(jìn) 98
4.4 構(gòu)建無損的邊緣數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò) 102
4.4.1 無損網(wǎng)絡(luò)的由來 102
4.4.2 無損網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù) 108
4.4.3 無損網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在邊緣數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用場景 113
4.5 本章小結(jié) 118
第5章 邊緣計算的管控體系 119
5.1 邊緣計算的管理架構(gòu) 119
5.2 運營商視角的管控體系 123
5.2.1 運營商的選擇 123
5.2.2 變革中的網(wǎng)絡(luò)管理 124
5.2.3 運營商邊緣計算的管控 143
5.3 其他視角的管控體系 147
5.3.1 從云服務(wù)出發(fā)構(gòu)建MEC體系 147
5.3.2 從應(yīng)用出發(fā)構(gòu)建MEC-PaaS服務(wù) 149
5.4 本章小結(jié) 150
第6章 從云網(wǎng)一體到算網(wǎng)一體 153
6.1 從云網(wǎng)到邊端 153
6.1.1 云網(wǎng)邊端總體能力和內(nèi)涵 153
6.1.2 邊緣計算與云網(wǎng)一體化 154
6.2 邊緣計算對網(wǎng)絡(luò)的新需求 155
6.2.1 典型業(yè)務(wù)承載需求 155
6.2.2 協(xié)同組網(wǎng)需求 157
6.2.3 智慧化管理需求 158
6.3 邊緣組網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù) 158
6.3.1 泛在多樣連接 159
6.3.2 確定性無損轉(zhuǎn)發(fā) 159
6.3.3 算力按需分配 160
6.3.4 網(wǎng)絡(luò)切片 160
6.3.5 網(wǎng)絡(luò)智能化 161
6.4 云邊協(xié)同、算網(wǎng)一體的融合架構(gòu) 161
6.4.1 架構(gòu)融合的基礎(chǔ)要素 161
6.4.2 算力網(wǎng)絡(luò)新架構(gòu) 163
6.4.3 云網(wǎng)一體、邊網(wǎng)協(xié)同的新型城域網(wǎng) 165
6.5 本章小結(jié) 173
第7章 算力網(wǎng)絡(luò) 175
7.1 算力網(wǎng)絡(luò)的背景 175
7.1.1 分布式算力成為業(yè)務(wù)發(fā)展新需求 176
7.1.2 邊緣計算驅(qū)動算力提供的多樣化 178
7.1.3 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為多方算力資源靈活提供奠定了基礎(chǔ) 179
7.1.4 算力網(wǎng)絡(luò)提供新的商業(yè)模式 180
7.2 算力網(wǎng)絡(luò)的定義 181
7.2.1 算力網(wǎng)絡(luò)與電力網(wǎng)絡(luò)的類比分析 181
7.2.2 算力網(wǎng)絡(luò)與云網(wǎng)協(xié)同 182
7.3 算力網(wǎng)絡(luò)中多資源聯(lián)合優(yōu)化的數(shù)學(xué)分析 183
7.4 算力網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用案例 188
7.4.1 算力網(wǎng)絡(luò)在智能安防領(lǐng)域的應(yīng)用案例 188
7.4.2 算力網(wǎng)絡(luò)在AR業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用案例 191
7.5 本章小結(jié) 194
第8章 算力網(wǎng)絡(luò)實施方案 195
8.1 算力網(wǎng)絡(luò)體系 195
8.1.1 算力網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu) 195
8.1.2 算力網(wǎng)絡(luò)交易平臺 197
8.1.3 集中式的算力網(wǎng)絡(luò)編排管理平臺 198
8.1.4 分布式的算力路由層 201
8.2 算力網(wǎng)絡(luò)運行示例 202
8.2.1 場景假設(shè)與角色描述 202
8.2.2 資源信息分發(fā)與收集 204
8.2.3 算力網(wǎng)絡(luò)交易詳解 209
8.2.4 算力網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度 212
8.2.5 集中式方案、分布式方案、混合式方案對比 215
8.3 基于AI的擴(kuò)展服務(wù)模式 216
8.4 本章小結(jié) 218
附錄A 邊緣計算開源系統(tǒng)介紹 219
A.1 StarlingX 219
A.2 KubeEdge 233
附錄B 邊緣計算自動化測試及實踐 251
B.1 云化網(wǎng)絡(luò)自動化測試 251
B.2 云化網(wǎng)元自動化測試 259
B.3 測試平臺實踐 262
縮略語 269
參考文獻(xiàn) 277