本書以 CNCF KubeEdge 為例，分理論知識和系統實現兩部分，介紹了邊緣計算的理論與系統實踐。理論知識部分首先介紹邊緣計算的概念、挑戰與機遇；接著闡述邊緣計算的系統架構，包括云計算和虛擬化技術；進一步引出云邊端協同機制，重點講解計算卸載、緩存管理、移動性管理和競爭定價等關鍵技術；最后介紹邊緣計算中的 AI 部署。系統實現部分從定位、功能和整體架構3個方面介紹了主流的邊緣計算平臺，詳細介紹了 CNCF KubeEdge 平臺中功能模塊間通信原理、云邊組件等基礎知識，最后介紹了搭建 CNCF KubeEdge 的具體步驟和使用 CNCF KubeEdge 控制樹莓派LED 燈、使用 NPU 實現邊緣端人臉識別、實現云邊協同的聯邦訓練等實驗的操作步驟。
本書將理論與實踐相結合，不僅介紹了邊緣計算的理論知識，還基于 CNCF KubeEdge 平臺實戰操作進行了講解。本書匯集了作者在云邊端協同領域多年的科研成果，并結合華為邊緣計算團隊一線的工程實踐經驗，可為研究人員、高校學生、企業技術人員學習和部署邊緣計算提供參考。
1.內容專業豐富：作者來自高校和產業界，擁有國際學術圈高度認可的學術水平，學術影響力廣泛。
2.緊跟前沿發展：邊緣計算契合當前物聯網、大數據、人工智能等領域對海量數據和設備的計算和管理需求，得到企業和學術界廣泛關注。邊緣計算技術是推動產業升級的關鍵技術。
3.兼顧原理和實踐：結合華為的邊緣計算平臺開發和應用實踐的豐富經驗，闡述容器化資源管理、輕量級多協議支持、邊緣離線自制、智能調度等邊緣計算平臺開發技術和成功實際應用案例。
談海生
中國科學技術大學教授，博導。國家青年拔尖人才。主要從事網絡算法設計與系統實現、邊緣計算、工業互聯網相關研究。
張欣
博士，華為云原生團隊高級工程師。曾參與容器平臺的設計與開發，研究方向聚焦于Kubernetes、Edge Computing、Service Mesh等領域。
鄭子木
博士，華為云邊緣云創新實驗室主任工程師，KubeEdge SIG AI聯合創始人，深圳海外高層次人才。研究方向為邊緣AI、多任務學習及AIoT。獲華為公司技術貢獻獎項10余項。
李向陽
中國科學技術大學教授，博導。ACM/IEEE Fellow，國家杰出青年科學基金獲得者。主要從事智能物聯網、邊緣計算、數據安全隱私研究。
目 錄 第 一部分 理論知識
第 1 章 邊緣計算概述 3
1.1 邊緣計算的起源與概念 3
1.2 邊緣計算的優勢與發展 5
1.2.1 邊緣計算的優勢 5
1.2.2 邊緣計算的發展 6
1.3 邊緣計算的挑戰與機遇 7
1.3.1 邊緣計算的挑戰 8
1.3.2 邊緣計算的機遇 12
1.3.3 邊緣計算的典型應用 14
第 2 章 邊緣計算的系統架構 19
2.1 云計算與云原生 19
2.1.1 云計算與邊緣計算 19
2.1.2 云原生技術 20
2.1.3 Kubernetes 概述 26
2.1.4 主流邊緣計算平臺 27
2.2 云邊協同架構 31
2.3 跨平臺邊緣設備 32
2.3.1 樹莓派 32
2.3.2 Jetson Nano 33
2.3.3 華為 Atlas 34
第 3 章 云邊端協同 36
3.1 云邊端協同概述 36
3.2 預備知識 40
3.2.1 在線算法 40
3.2.2 分布式算法 43
3.2.3 強化學習 47
3.2.4 定價策略 52
3.3 計算卸載 58
3.3.1 在線任務分配與調度模型 58
3.3.2 在線任務分配與調度算法 60
3.3.3 其他在線任務分配與調度模型 63
3.4 緩存管理 64
3.4.1 緩存模型 65
3.4.2 LANDLORD 及旁路模型 66
3.4.3 邊緣計算場景中的緩存問題 68
3.5 移動性管理 75
3.5.1 模型 76
3.5.2 算法 78
3.6 競爭定價 82
3.6.1 競爭定價的背景 82
3.6.2 模型和納什均衡分析 83
3.6.3 完全信息 85
3.6.4 部分用戶信息 87
第 4 章 邊緣計算中的 AI 部署 91
4.1 概述 91
4.2 技術挑戰 95
4.3 云邊協同推理 98
4.4 云邊協同訓練 104
4.4.1 云邊協同的聯邦學習 105
4.4.2 云邊協同的遷移學習 108
4.4.3 云邊協同的增量學習 117
第二部分 系統實現
第 5 章 邊緣計算平臺介紹 125
5.1 Baetyl 125
5.1.1 定位和功能 125
5.1.2 整體架構 125
5.2 EdgeX Foundry 127
5.2.1 定位和功能 127
5.2.2 整體架構 127
5.3 Rancher K3s 129
5.3.1 定位和功能 129
5.3.2 整體架構 129
5.4 CNCF KubeEdge 130
5.4.1 概述 130
5.4.2 定位和功能 131
5.4.3 整體架構 131
5.4.4 AI SIG、MEC SIG、Device-IoT SIG 133
第 6 章 CNCF KubeEdge 系統架構 136
6.1 功能模塊間的通信原理 137
6.2 云端組件 138
6.2.1 云端組件與 K8s Master 的關系 139
6.2.2 邊緣控制器 140
6.2.3 設備控制器 142
6.2.4 邊緣存儲的集成設計 149
6.2.5 云端集線器與邊緣集線器的通信機制 151
6.3 邊緣端組件 156
6.3.1 邊緣端架構設計 157
6.3.2 邊緣集線器 158
6.3.3 EdgeD 159
6.3.4 邊緣自治原理 159
6.4 設備管理設計原理 160
6.4.1 CNCF KubeEdge 設備管理整體設計 160
6.4.2 DeviceTwin 設計原理 160
6.4.3 EventBus 設計原理 160
6.5 EdgeMesh 設計原理 161
6.5.1 ServiceMesh 簡介 161
6.5.2 EdgeMesh 整體設計 161
6.5.3 EdgeMesh 轉發流程 162
6.5.4 Sedna 架構設計 162
6.6 CNCF KubeEdge 的未來發展 163
第 7 章 CNCF KubeEdge 實戰 167
7.1 CNCF KubeEdge 的搭建 167
7.1.1 依賴環境 167
7.1.2 使用 keadm 部署 CNCF KubeEdge 170
7.1.3 CNCF KubeEdge 集群升級 171
7.2 CNCF KubeEdge 的實驗 172
7.2.1 使用 CNCF KubeEdge 控制樹莓派 LED 燈 172
7.2.2 使用 NPU 實現邊緣端人臉識別 175
7.2.3 使用 CNCF KubeEdge 實現云邊協同的聯邦訓練 176
7.2.4 CNCF KubeEdge 實戰小結 181
參考文獻 183
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