《边缘计算方法与工程实践》由张骏编著 ，电子工业出版社于2019年7月出版 ，是一部聚焦边缘计算技术落地的专业著作 。全书268页 ，定价99元 ，平装装帧 ，ISBN 9787121366727 。本书以工程实践为核心 ，系统梳理了边缘计算从概念到应用的全链条知识体系 ，涵盖基础架构 、软件设计 、安全管理等关键技术模块 ，并通过大量真实案例（如工业物联网 、智慧城市等场景）展示技术落地路径 。作者特别强调云-边-端协同架构对混合云基础设施的革新意义 ，结合5G与物联网时代对低时延 、高带宽的需求 ，提出边缘计算是解决这些挑战的核心方案 。书中不仅解析技术原理 ，更前瞻性探讨商用化部署中的瓶颈与突破方向 ，为行业提供兼具理论深度与实践价值的参考框架 。
技术架构与行业应用的深度结合
本书的独特价值在于将抽象技术具象化 。在基础架构部分 ，作者通过对比传统云计算与边缘计算的差异 ，揭示边缘节点在数据处理实时性 、隐私保护等方面的优势；软件架构章节则详细拆解了边缘计算平台的分层设计 ，包括设备层 、网络层 、平台层和应用层的协同机制 。安全管理模块尤为实用 ，针对边缘设备分散 、物理环境复杂等特点 ，提出轻量化加密 、动态认证等解决方案 。书中收录的工程实例覆盖智能制造 、车联网 、能源管理等领域 ，例如通过边缘节点实时分析工业设备振动数据以预测故障 ，或利用边缘计算优化充电桩的负载调度——这些案例不仅验证技术可行性 ，更提炼出可复用的设计方法论 。这种"理论-架构-实践"的三维解析 ，使读者能快速建立边缘计算的全景认知 。
面向未来的挑战与发展路径
张骏在书中直言边缘计算规模化商用仍面临三大挑战：一是异构设备兼容性问题 ，不同厂商的边缘节点需统一管理框架；二是资源调度效率 ，需动态平衡计算 、存储与网络资源；三是安全与隐私保护的边界界定 。针对这些痛点 ，作者提出"渐进式部署"策略：从局部场景试点（如工厂车间）逐步扩展到城市级网络 ，同时推动标准化接口与开源生态建设 。书中特别强调边缘计算与人工智能的融合趋势 ，例如在边缘侧部署轻量级AI模型实现实时视频分析 ，这将为自动驾驶 、远程医疗等场景提供技术支撑 。作为一部兼具技术前瞻性与工程指导性的著作 ，本书既适合高校师生研究边缘计算理论 ，也能帮助开发工程师规避实际项目中的常见陷阱 ，堪称推动边缘计算从实验室走向产业界的重要桥梁 。
相关问题与解答：
Q：本书与其他边缘计算著作的主要区别是什么？
A：区别在于其强工程导向性——不仅阐述技术原理 ，更通过268页中近半篇幅的案例解析 ，直接指导读者如何设计 、部署和优化边缘计算系统 ，这种"手把手"式的实践指南在同类书籍中较为罕见 。
Q：非技术背景读者能否理解本书内容？
A：本书要求读者具备计算机网络 、分布式系统等基础知识 ，但作者通过类比（如将边缘节点比作"数据的前哨站"）降低理解门槛 ，建议初学者先阅读第一章概念部分再逐步深入 。
Q：书中提到的"云-边-端协同"具体如何实现？
A：书中以智慧农业为例：云端负责全局数据分析与模型训练 ，边缘节点处理传感器实时数据（如土壤湿度） ，终端设备执行灌溉指令 ，三者通过5G切片技术实现毫秒级响应 。
作者简介 · · · · · ·
张骏
英特尔平台系统架构师 ，从事通信系统 、数据中心云架构系统设计15余年 。近年来主导推动边缘计算系统创新架构在国内互联网厂商的开发和部署 ，解决新型业务需求挑战 。
祝鲲业
英特尔数据中心部门云计算中国区总监 ，拥有多年服务器研发经验 。
陆科进
英特尔系统软件架构师 ，目前致力于机器人操作系统生态和边缘计算云原生开源软件栈及操作系统研发 。
问治国
英特尔数据中心部门硬件架构师 ，长期从事物联网与云边缘计算产品开发和设计工作 。
周超
英特尔数据中心网络部门平台构架师 ，长期从事x86服务器和网络系统设计和开发 ，专注uCPE 、边缘计算和云等新技术领域 。
刘敬
英特尔数据中心部门服务器系统集成研发经理 ，拥有多年商用服务器系统研发经验 。
吴敏
从事英特尔x86服务器主板及系统设计 ，目前致力于物联网服务器应用 。
目录 · · · · · ·
1.1边缘计算概述和定义
1.1.1边缘计算简介
1.1.2边缘计算发展历史
1.1.3边缘计算发展契机
1.1.4边缘计算发展现状
1.1.5边缘计算定义
1.2边缘计算原理
1.2.1边缘计算基本结构和特点
1.2.2业界新技术一览
参考文献
第2章边缘计算基础资源架构技术
2.1边缘计算与前沿技术的关联和融合
2.1.1边缘计算和云计算
2.1.2边缘计算和大数据
2.1.3边缘计算和人工智能
2.1.4边缘计算和5G
2.1.5边缘计算和物联网
2.2边缘计算优势 、覆盖范围和基础资源架构准则
2.2.1边缘计算优势
2.2.2边缘计算覆盖范围
2.2.3边缘计算基础资源架构准则
2.3边缘计算架构
2.3.1边缘计算架构的组成
2.3.2边缘计算平台架构
2.3.3边缘计算平台架构选型
2.3.4机器学习在边缘计算架构中的演进
2.4边缘计算相关网络
2.4.1通信网络
2.4.2边缘计算网络需求
2.4.3边缘计算网络发展趋势
2.4.4国内运营商网络演进
2.4.5小结
2.5边缘存储架构
2.5.1什么是边缘存储
2.5.2边缘存储的优势
2.5.3边缘数据和存储类型
2.5.4边缘分布式存储
参考文献
第3章边缘计算软件架构
3.1云原生
3.1.1边缘计算的诞生
3.1.2单体架构和基于微服务的云原生架构
3.2微服务
3.2.1微服务的架构组成
3.2.2边缘计算中的微服务
3.3边缘计算的软件系统
3.3.1边缘的硬件基础设施
3.3.2容器技术
3.3.3容器虚拟化
3.3.4容器管理编排和Kubernetes
3.3.5边缘平台操作系统
3.3.6基于StarlingX的边缘云平台
参考文献
第4章边缘计算安全管理
4.1信息系统安全概述
4.1.1安全目标
4.1.2平台安全
4.2边缘计算安全
4.2.1核心设施安全
4.2.2边缘服务器安全
4.2.3边缘网络安全
4.2.4边缘设备安全
4.3边缘计算安全技术分析
4.3.1数据保密
4.3.2数据完整性
4.3.3安全数据计算
4.3.4身份认证
4.3.5访问控制
4.3.6隐私保护
4.4边缘计算安全威胁现状与发展
4.5边缘计算轻量级可信计算硬件发展
4.5.1基于加密体制的身份认证硬件设计
4.5.2物理不可克隆的硬件设计
4.5.3数据安全硬件设计
4.6边缘计算安全技术应用方案
4.6.1雾计算中边缘数据中心的安全认证
4.6.2雾计算系统在无人机安全领域的应用
4.6.3边缘计算中区块链安全技术在车辆自组织架构中的应用
参考文献
第5章边缘计算应用案例
5.1智慧城市和无人零售
5.1.1智慧城市的边缘云计算应用
5.1.2新零售中的边缘云计算应用
5.1.3边缘计算在无人零售中的应用
5.1.4边缘计算在无界零售中的应用
5.2自动驾驶
5.2.1边缘计算在自动驾驶中的应用场景
5.2.2自动驾驶的边缘计算架构
5.2.3案例分析
5.3智能电网
5.4智慧医疗
5.4.1智慧医疗背景
5.4.2智慧医疗发展情况
5.4.3边缘计算加速智慧医疗落地
5.4.4边缘计算在智慧医疗中的应用场景
5.4.5智慧医疗的边缘计算架构
5.4.6案例分析
5.5智能家居
5.5.1智能家居应用场景
5.5.2智能家居发展现状
5.5.3智能家居的边缘计算架构
5.5.4案例分析
5.6智能工厂
5.6.1边缘计算在智能工厂中的应用场景
5.6.2智能制造的边缘计算架构
5.6.3案例分析
5.7边缘CDN运用
5.7.1边缘CDN技术演进
5.7.2边缘CDN市场背景
5.7.3边缘CDN商业应用实例
5.8uCPE通用客户端边缘设备
5.8.1uCPE主要支持业务
5.8.2uCPE一站式开放架构和参考方案
5.8.3uCPE硬件白盒方案
5.8.4uCPE软件参考SDK
5.8.5案例分析
5.9Kata Containers百度边缘网络计算应用
5.9.1百度边缘网络计算架构
5.9.2百度计算容器框架
5.9.3Kata Containers应用在边缘反爬取安全案例
5.9.4Kata Containers百度边缘网络安全技术迭代方向
参考文献
第6章边缘计算发展展望
6.1边缘计算规模商用部署面临的挑战
6.2边缘计算核心技术走势
6.2.1SDN发展趋势
6.2.2信息中心网络
6.2.3服务管理
6.2.4算法执行框架
6.2.5区块链
6.3边缘计算未来发展典型场景探讨
6.3.1智能家居发展趋势
6.3.2智慧医疗未来场景
6.3.3智能制造发展趋势
6.3.4边缘计算赋能视频行业
6.4边缘计算前沿整体方案展望和探讨
6.4.1OTE标准参考架构
6.4.2应用案例：OTE边缘加密
6.4.3OTE展望和探讨
参考文献
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