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內(nèi)容簡介

　　本書是一本關(guān)于邊緣計算光網(wǎng)絡(luò)方面的學(xué)術(shù)專著，內(nèi)容涉及邊緣計算的概念原理、標(biāo)準(zhǔn)化進展以及邊緣計算在光網(wǎng)絡(luò)中的部署應(yīng)用等，目的在于幫助讀者更好地學(xué)習(xí)和掌握邊緣計算在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。全書共分為5章。第1章為邊緣計算概述，給出了邊緣計算的參考架構(gòu)、使能技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化進展。第2章引出基于邊緣計算的5G光傳送網(wǎng)，設(shè)計了支持邊緣計算的5G網(wǎng)絡(luò)切片模型和資源分配策略。第3章研究基于邊緣計算的數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)，提出了虛擬機按需部署和負載分配方案，并設(shè)計了自適應(yīng)DNN模型分割和部署算法。第4章分析基于邊緣計算的無源光網(wǎng)絡(luò)，重點研究了低時延業(yè)務(wù)提供和網(wǎng)絡(luò)攻擊緩解策略。第5章討論基于邊緣計算的自優(yōu)化光網(wǎng)絡(luò)，分析了自優(yōu)化光網(wǎng)絡(luò)的控制架構(gòu)和工作流程，并對所提架構(gòu)進行實驗驗證。本書可供從事光網(wǎng)絡(luò)研究的工程技術(shù)人員以及高校相關(guān)專業(yè)的研究生和教師閱讀參考。

作者簡介

　　李亞杰北京郵電大學(xué)特聘副研究員，北京郵電大學(xué)博士后，瑞典皇家理工學(xué)院（KTH）國家公派聯(lián)合培養(yǎng)博士，獲得國家自然科學(xué)基金項目、中國博士后科學(xué)基金項目和教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目資助，并先后參與國家863計劃、國家科技重大專項等多個科研項目，在邊緣計算、安全光通信、人工智能光網(wǎng)絡(luò)和5G光傳送網(wǎng)等研究領(lǐng)域，發(fā)表SCI/EI檢索論文50余篇，并申請國家發(fā)明專利20余項。趙永利北京郵電大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，美國加州大學(xué)戴維斯分校訪問學(xué)者。目前擔(dān)任IET Fellow，IEEE/OSA高級會員。2018年獲得國家優(yōu) 秀青年科學(xué)基金資助，入選北京高等學(xué)校青年英才計劃，中國通信學(xué)會青年科技獎獲得者，中國產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新成果獎個人獎獲得者。先后主持和參加國家863計劃、國家973計劃和國家自然科學(xué)基金等國家ji科研項目，獲得國家科技進步二等獎1次，省部級科技獎勵12次，國際學(xué)術(shù)會議****（學(xué)生）論文獎7次。近5年，發(fā)表高水平期刊論文100余篇，出版學(xué)術(shù)專著10部（含英文獨立章節(jié)），在國際學(xué)術(shù)會議上完成特邀報告20余次，獲得授權(quán)國家發(fā)明專利56項，提交IETF/ITU-T國際標(biāo)準(zhǔn)建議文稿27篇。王偉北京郵電大學(xué)博士后，加州大學(xué)戴維斯分校聯(lián)合培養(yǎng)博士，一直從事通信與計算機網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究，先后參與了國家863計劃、國家973計劃、國家自然科學(xué)基金重點等多個科研項目。在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)虛擬化、軟件定義網(wǎng)絡(luò)、云計算等領(lǐng)域，發(fā)表SCI/EI論文30余篇，申請多項中國/美國/PCT發(fā)明專利，并已獲中國/美國專利授權(quán)2項。張杰教授，博士生導(dǎo)師，北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院執(zhí)行院長，政府特殊津貼專家，入選國家百千萬人才工程并被授予有突出貢獻中青年專家。兼任北京通信學(xué)會理事、北京通信學(xué)會青年工作委員會副主任，中國通信學(xué)會光通信委員會委員，中國電機工程學(xué)會電力通信專業(yè)委員會委員。作為負責(zé)人主持承擔(dān)了國家863計劃、國家973計劃、國家自然科學(xué)基金等多項國家ji研究項目，獲國家技術(shù)發(fā)明獎二等獎2項，省部級科技獎勵5項。國家發(fā)明專利授權(quán)30余項，提交IETF/ITU-T國際標(biāo)準(zhǔn)文稿23項，參與制定國內(nèi)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)1項，發(fā)表SCI檢索論文100余篇，出版著作和教材10部。

圖書目錄

目　　錄
第 1章邊緣計算概述 1
1．1 邊緣計算定義 1
1．2 相關(guān)概念 3
1．2．1 云計算 3
1．2．2 移動云計算 5
1．2．3 霧計算 6
1．2．4 多接入邊緣計算 7
1．3 邊緣計算參考架構(gòu) 9
1．3．1 模型驅(qū)動的參考架構(gòu) 9
1．3．2 功能視圖 10
1．4 邊緣計算使能技術(shù) 14
1．4．1 網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化 14
1．4．2 軟件定義網(wǎng)絡(luò) 16
1．4．3 人工智能 18
1．5 邊緣計算標(biāo)準(zhǔn)化進展 19
1．5．1 邊緣計算相關(guān)白皮書 20
1．5．2 3GPP相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化進展 21
1．5．3 ETSI相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化進展 22
1．6 本章小結(jié) 26
參考文獻 26
第 2章基于邊緣計算的5G光傳送網(wǎng) 30
2．1 5G C-RAN 30
2．1．1 5G C-RAN基帶功能分割 30
2．1．2 異構(gòu)資源控制模型 31
2．2 支持邊緣計算的5G網(wǎng)絡(luò)切片 32
2．2．1 典型切片類型 32
2．2．2 網(wǎng)絡(luò)切片面臨的安全風(fēng)險 33
2．3 旁路攻擊感知的資源分配策略 35
2．3．1 問題描述 35
2．3．2 旁路攻擊感知的資源分配算法 38
2．3．3 仿真設(shè)置 39
2．3．4 結(jié)果分析 40
2．4 基于數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)的uRLLC切片 47
2．4．1 問題描述 47
2．4．2 PDS-WI算法及PDS-LI算法說明 49
2．4．3 仿真設(shè)置 52
2．4．4 結(jié)果分析 53
2．5 本章小結(jié) 58
參考文獻 58
第3章基于邊緣計算的數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò) 61
3．1 數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概述 61
3．1．1 面向光電混合組網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)階段 62
3．1．2 基于波分復(fù)用光網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)階段 63
3．1．3 基于彈性光網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)階段 64
3．2 支持邊緣計算的數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)中虛擬機部署和負載分配策略 64
3．2．1 虛擬機部署和負載分配策略概述及問題 65
3．2．2 邊緣計算數(shù)據(jù)中心光網(wǎng)絡(luò)虛擬機部署算法 69
3．2．3 仿真參數(shù)的設(shè)置 77
3．2．4 仿真結(jié)果分析 77
3．3 邊緣計算城域光網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)DNN模型分割和部署研究 82
3．3．1 邊緣計算中模型分割概述 82
3．3．2 自適應(yīng)的模型分割和部署算法 84
3．3．3 仿真和結(jié)果分析 85
3．4 本章小結(jié) 88
參考文獻 88
第4章基于邊緣計算的無源光網(wǎng)絡(luò) 90
4．1 無源光網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概述 90
4．1．1 EPON 91
4．1．2 GPON 91
4．1．3 XG-PON 91
4．1．4 WDM-PON 92
4．1．5 TWDM-PON 93
4．2 基于業(yè)務(wù)編排的低時延業(yè)務(wù)提供 93
4．2．1 問題描述 93
4．2．2 帶寬驅(qū)動的業(yè)務(wù)編排與業(yè)務(wù)感知的帶寬分配算法 95
4．2．3 仿真設(shè)置與結(jié)果分析 98
4．3 基于邊緣協(xié)同的DDoS攻擊緩解策略 99
4．3．1 問題描述 99
4．3．2 邊緣協(xié)調(diào)的流量調(diào)度算法 101
4．3．3 仿真設(shè)置與結(jié)果分析 102
4．4 霧計算使能的低時延服務(wù)遷移 104
4．4．1 QoS感知的服務(wù)遷移策略 104
4．4．2 分布式霧計算資源管理 108
4．5 本章小結(jié) 114
參考文獻 115
第5章基于邊緣計算的自優(yōu)化光網(wǎng)絡(luò) 117
5．1 概述 117
5．2 自優(yōu)化光網(wǎng)絡(luò) 119
5．2．1 軟件定義光網(wǎng)絡(luò) 119
5．2．2 自優(yōu)化光網(wǎng)絡(luò)控制架構(gòu) 120
5．2．3 控制層AI工作流程 121
5．3 基于邊緣計算的板載AI 123
5．3．1 板載AI實現(xiàn)方案 123
5．3．2 控制層AI和板載AI協(xié)同優(yōu)化 123
5．4 基于邊緣計算的SOON實驗平臺 125
5．4．1 控制層AI與板載AI協(xié)作性能評估 125
5．4．2 告警預(yù)測演示 128
5．5 本章小結(jié) 129
參考文獻 130
名詞索引 133