第1章 邊緣計算介紹
1.1邊緣計算簡史 2
1.1.1IT基礎技術的演進歷史 2
1.1.2挺進邊緣計算 4
1.2雲計算、IoT和邊緣計算 7
1.2.1近邊緣端和遠邊緣端 8
1.2.2邊緣計算的應用場景 9
1.3通信與硬件技術的發展對邊緣計算的推動 11
1.3.1和存儲繫統 13
1.3.2能源管理和收集 15
1.3.3通信技術 18
1.4熱門技術和邊緣計算 20
1.4.15G技術和邊緣計算 20
1.4.2雲計算、邊緣計算和IoT 23
1.4.3機器學習和邊緣計算 24
1.4.4移動邊緣計算和移動雲計算 26
1.5雲計算平臺提供的邊緣計算服務 26
1.5.1AWS IoT Greengrass 27
1.5.2阿裡雲Link Edge IoT 27
1.5.3百度智能邊緣 29
第2章 邊緣計算的硬件
2.1不同運算核心硬件在邊緣計算中的應用 33
2.1.1CPU與馮·諾依曼體繫 33
2.1.2GPU與並行處理 38
2.1.3FPGA與ASIC 45
2.1.4未來的新計算技術 49
2.2邊緣網關和邊緣服務器 50
2.2.1邊緣網關 51
2.2.2邊緣服務器和邊緣一體機 52
2.3各種傳感器技術 55
第3章 邊緣計算存儲繫統設計和實現
3.1邊緣計算存儲繫統設計 61
3.1.1邊緣計算的分布式存儲繫統 61
3.1.2分布式存儲理論基礎 62
3.2開源分布式存儲繫統 66
3.2.1直連式存儲和集中式存儲 66
3.2.2大規模分布式存儲技術 67
3.2.3分布式存儲繫統總結 94
3.3存儲繫統硬件技術的發展 94
3.3.1早期存儲硬件技術 94
3.3.2固態硬盤（SSD）技術 95
3.3.3未來的存儲硬件 96
3.4極端條件下的邊緣數據存儲 97
3.4.1邊緣計算和雲存儲能力的盲區 97
3.4.2用卡車把數據送回去 98
第4章 邊緣計算的通信
4.1物聯網和邊緣計算的通信概述 101
4.1.1對於邊緣設備和物聯網設備的通信要求 101
4.1.2邊緣計算底層通信協議的分類 102
4.1.3應用層和消息層協議 104
4.1.4通信相關標準組織介紹 105
4.2邊緣計算網絡層通信協議介紹 107
4.2.1RPL協議 108
4.2.2LoRa協議 109
4.2.3NB-IoT協議 110
4.2.4LTE-M協議 112
4.2.5Sigfox協議 113
4.3現場邊緣網絡和通信 114
4.3.1近距離網絡通信協議之一：藍牙技術 114
4.3.2近距離網絡通信協議之二：ZigBee 116
4.3.3近距離網絡通信協議之三：Wi-Fi 118
4.4應用層協議 118
4.4.1MQTT協議 119
4.4.2CoAP協議 121
第5章 邊緣計算的安全性
5.1邊緣計算面臨的安全性挑戰 125
5.1.1邊緣計算面臨的重大安全挑戰 125
5.1.2信息安全領域是全新的戰場 126
5.1.3談談震網病毒 127
5.1.4Mirai病毒 129
5.2計算機安全的一些基本概念 131
5.2.1計算機安全的本質 131
5.2.2計算機繫統安全的常用方法和概念 133
5.2.3計算機加密算法介紹 136
5.2.4網絡安全技術 140
5.3從可信計算到可信邊緣計算 143
5.3.1可信計算介紹 143
5.3.2TPM 1.2、TPM 2.0和TPCM 144
5.3.3基於TPM 2.0的可信計算 146
5.3.4可信邊緣計算 147
5.4邊緣計算安全問題分類 148
5.4.1邊緣接入安全問題 149
5.4.2邊緣服務器安全問題 150
5.4.3物理安全問題 151
5.5構建安全的邊緣計算架構 152
5.5.1邊緣計算安全綜合設計 153
5.5.2邊緣計算安全實踐清單 154
第6章 邊緣計算的微服務架構和消息機制
6.1微服務架構介紹 157
6.1.1典型的微服務架構 157
6.1.2IoT 邊緣計算的微服務架構 158
6.2關於容器技術 159
6.2.1容器技術（Docker）介紹 160
6.2.2Docker引擎 160
6.2.3虛擬機和容器的區別 162
6.2.4進一步深入容器技術 164
6.3微服務技術深度解析 165
6.3.1軟件開發模式和架構的回顧思考 165
6.3.2微服務架構核心組件 168
6.3.3P2P協議下的微服務通信 173
6.3.4討論Kubernetes和邊緣計算 175
6.4邊緣計算的微服務架構設計 179
6.4.1邊緣計算微服務架構的考量 179
6.4.2邊緣計算架構設計 180
第7章 邊緣計算的數據處理
7.1邊緣計算數據處理的價值 184
7.1.1傳統的數據分析流程 184
7.1.2數據價值的思考 185
7.2流數據采集和存儲 186
7.2.1流數據概述 186
7.2.1設備接入和數據采集 188
7.2.3邊緣時序數據存儲 192
7.3時序數據處理 197
7.3.1完整時序數據處理框架TICK 197
7.3.2Prometheus和Grafana監控繫統 201
7.3.3流處理繫統 204
7.4時序數據分析和預測方法 207
7.4.1時序數據的整理和可視化 207
7.4.2時序數據的一些重要概念 211
7.4.3統計時序預測方法 212
7.4.4ARIMA模型訓練和預測 215
第8章 工業邊緣計算
8.1工業邊緣技術介紹 219
8.1.1工業邊緣計算的發展現狀 219
8.1.2工業邊緣的應用場景 220
8.1.3傳統制造業信息繫統改造 222
8.2工業通信協議與接入技術 224
8.2.1不同工業通信協議介紹 224
8.2.2OPC UA協議及IT與OT的融合 229
8.2.3工業通用接入技術 233
8.3邊緣計算基礎設施和成本 236
8.3.1邊緣計算對基礎設施的影響 236
8.3.2邊緣計算解決方案成本估算 239
第9章 機器學習和邊緣計算
9.1常用機器學習方法 242
9.1.1機器學習的類型 242
9.1.2機器學習的步驟和評估指標 244
9.1.3基於概率的機器學習方法——樸素貝葉斯分類 247
9.1.4數據簡化和降維 250
9.1.5決策樹分類 254
9.1.6傳統的回歸預測方法 257
9.2深度學習方法介紹 262
9.2.1多層感知機 262
9.2.2CNN和RNN 264
9.3強化學習 265
9.4機器學習在邊緣計算中的應用 274
9.4.1工業邊緣計算平臺機器學習案例 274
9.4.2強化學習在機器人控制中的應用 279
第10章 邊緣計算開源框架
10.1EdgeX Foundry 282
10.1.1EdgeX Foundry簡介 282
10.1.2EdgeX Foundry的設備服務和核心服務 283
10.1.3EdgeX Foundry的支持服務和應用服務 286
10.1.4繫統管理微服務 289
10.2KubeEdge 290
10.2.1KubeEdge簡介 290
10.2.2KubeEdge的安裝和配置 292
10.2.3KubeEdge對於K8s的改進 296
10.3輕量級機器學習框架TensorFlow Lite 298
10.3.1TensorFlow Lite的安裝和運行 299
10.3.2TensorFlow Lite模型的優化 301
10.3.3給TensorFlow Lite模數據（Metadata） 304
10.4邊緣網絡價值和未來的挑戰 308
10.4.1梅特卡夫定律和貝克斯特羅姆定律 308
10.4.2未來信息技術發展的制約因素和邊緣計算的關繫 310

邊緣計算是萬物互聯的核心技術 
邊緣計算技術是在雲計算和物聯網的基礎上發展起來的，是信息技術基礎設施和架構發展的自然演進。在幾十年的計算機技術發展歷史中，計算機的架構從大型機到客戶端/服務器，再到雲計算。信息技術不但改造了各行各業，而且創造出了互聯網這個新興行業，將人與人連接到了一起。隨著物聯網技術的逐漸普及，以及虛擬現實等新興技術的興起，信息繫統開始從雲 端的模式逐步演進到雲邊端的結合。其中的邊緣計算技術將是未來萬物互聯的核心。
邊緣計算不是一門單一的技術，而是一繫列軟硬件技術的綜合應用體繫。邊緣計算幾乎涉及信息技術的所有方面。每一個涉及的領域都有非常廣泛的專業知識、技術及經驗。邊緣計算技術的價值不是技術本身，而是將邊緣計算融合進各行各業而產生的協同效應。未來，隨著物聯網技術和邊緣計算技術的進一步發展和成熟，相信所有的行業都將從中獲益；同時，這個領域會有越來越多的創新機會湧現出來。學習和了解邊緣計算的知識和技術，應該是所有緊跟技術前沿的IT人的“必修課”。
邊緣計算是一個綜合的知識和技術體繫，而且邊緣計算的商業機會處於各個行業和邊緣計算的交會處。也就是說，能夠發揮出邊緣計算能力的不是在於這項技術本身，而是在於這項技術和其他行業的結合上。我們可以看到，物聯網、邊緣計算加上邊緣智能已經在眾多行業開花，從智能制造、智慧交通、智慧農業，到智能醫療、自動駕駛等。無數的應用場景和創新正在發生，期待未來的邊緣計算能夠創造出更多的發明機會。
各種硬件、軟件和通信技術的發展是促成邊緣計算出現和發展的技術基礎；同時，技術的發展也帶來新的需求和痛點，從而成為推動邊緣計算應用和發展的動力。與通信技術結合的移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）將是未來實現低時延、高可控通信（uRLLC）的5G場景的重要支撐點，未來實現100ns時延的無線網絡必然需要MEC技術。如果雲計算是現代信息技術的大腦，那麼邊緣計算就是大腦的延伸和觸角，很多計算任務將會下沉到邊緣。邊緣智能將人工智能帶入各種生產和生活領域，將成為人工智能技術和實際場景相結合和落地的主要技術手段。
寫作本書的初衷 
邊緣計算是一個綜合的技術體繫，涉及的領域雖然主要在信息技術領域，但是覆蓋知識的廣度和深度很高，要寫好邊緣計算的書籍有相當的難度。筆者有幸在工作中參與了多個與物聯網和邊緣計算相關的前沿項目，對這個方向有一些心得和體會，因此希望將積累的知識和經驗通過這本書和各位同行分享。如果書中的知識和總結能夠為各位讀者提供一些參考思路，則非常榮幸。不過，鋻於筆者知識水平有限，錯漏和不足在所難免，希望大家能夠指正和補充。另外，也希望能夠和大家探討與物聯網和邊緣計算相關的話題，以期相互學習與提高。
本書特色 
● 內容全面：本書基本覆蓋了邊緣計算的各個方面，讀者可以通過本書對邊緣技術有一個非常全面的了解和認識。
● 面向各類讀者：本書既有深入的理論和架構研究，同時也有各種實用的方法、技巧和解決思路，無論是邊緣技術愛好者還是本領域的專業人士，均能從中有所收獲。
● 貼近實際：書中的很多解決方案和案例都是出自筆者親歷的項目和研究中的問題，對於實際工程應用有一定的啟發和指導作用。
● 實用新穎：所有涉及的知識點和理論都盡量能夠以真正應用中的技術為基礎，同時在每一部分都能夠介紹一些最新的研究方向和成果。
● 趣味性：不但介紹了大量的專業知識，而且穿插了很多有意思的內容，使本書既有知識性，也兼顧趣味性。
本書讀者對像 
● 物聯網和邊緣計算技術愛好者。
● 邊緣計算工程人員和研究者。
● 物聯網工程人員和研究者。
● 軟件開發與測試人員。
● 通信技術研發人員。
● 信息技術從業人員。
● 各院校計算機和信息科學專業的學生。
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致謝 
筆者特別要感謝家人的支持，尤其是我的女兒Apple的鼓勵。同時，感謝馬立新教授、李長樂博士和趙天明對書稿提出的意見和建議；感謝離散行業網絡協同制造支撐平臺項目組和流程工業智能制造基礎信息平臺工廠操作繫統項目組的專家和領導提供的支持和幫助。感謝編輯的耐心等待和理解，同時感謝在本書寫作過程中給予筆者幫助的所有朋友和同事。
特別說明：本書部分研究內容獲得國家重點研發計劃（2020YFB1711204和2019YFB1705701）支持。
溫馨提示：讀者在閱讀本書的過程中遇到問題可以與筆者聯繫，筆者的電子郵箱是Rocky@YangJian.co，微信是EdgeComp。