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邊緣計算光網路/信息與通信創新學術專著

  • 作者：趙永利//王偉//張傑|編者:李亞傑|責編:代曉麗
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115547750
  • 出版日期：2020/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：135
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本關於邊緣計算光網路方面的學術專著，內容涉及邊緣計算的概念原理、標準化進展以及邊緣計算在光網路中的部署應用等，目的在於幫助讀者更好地學習和掌握邊緣計算在光網路中的應用。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、使能技術和標準化進展。第2章引出基於邊緣計算的5G光傳送網，設計了支持邊緣計算的5G網路切片模型和資源分配策略。第3章研究基於邊緣計算的數據中心光網路，提出了虛擬機按需部署和負載分配方案，並設計了自適應DNN模型分割和部署演算法。第4章分析基於邊緣計算的無源光網路，重點研究了低時延業務提供和網路攻擊緩解策略。第5章討論基於邊緣計算的自優化光網路，分析了自優化光網路的控制架構和工作流程，並對所提架構進行實驗驗證。
    本書可供從事光網路研究的工程技術人員以及高校相關專業的研究生和教師閱讀參考。
作者介紹
趙永利//王偉//張傑|編者:李亞傑|責編:代曉麗
目錄
第1章  邊緣計算概述
  1.1  邊緣計算定義
  1.2  相關概念
    1.2.1  雲計算
    1.2.2  移動雲計算
    1.2.3  霧計算
    1.2.4  多接入邊緣計算
  1.3  邊緣計算參考架構
    1.3.1  模型驅動的參考架構
    1.3.2  功能視圖
  1.4  邊緣計算使能技術
    1.4.1  網路功能虛擬化
    1.4.2  軟體定義網路
    1.4.3  人工智慧
  1.5  邊緣計算標準化進展
    1.5.1  邊緣計算相關白皮書
    1.5.2  3GPP相關標準化進展
    1.5.3  ETSI相關標準化進展
  1.6  本章小結
  參考文獻
第2章  基於邊緣計算的5G光傳送網
  2.1  5G C-RAN
    2.1.1  5G C-RAN基帶功能分割
    2.1.2  異構資源控制模型
  2.2  支持邊緣計算的5G網路切片
    2.2.1  典型切片類型
    2.2.2  網路切片面臨的安全風險
  2.3  旁路攻擊感知的資源分配策略
    2.3.1  問題描述
    2.3.2  旁路攻擊感知的資源分配演算法
    2.3.3  模擬設置
    2.3.4  結果分析
  2.4  基於數據複製技術的uRLLC切片
    2.4.1  問題描述
    2.4.2  PDS-WI演算法及PDS-LI演算法說明
    2.4.3  模擬設置
    2.4.4  結果分析
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  基於邊緣計算的數據中心光網路
  3.1  數據中心光網路發展概述
    3.1.1  面向光電混合組網的數據中心光網路階段
    3.1.2  基於波分復用光網路的數據中心光網路階段
    3.1.3  基於彈性光網路的數據中心光網路階段
  3.2  支持邊緣計算的數據中心光網路中虛擬機部署和負載分配策略
    3.2.1  虛擬機部署和負載分配策略概述及問題
    3.2.2  邊緣計算數據中心光網路虛擬機部署演算法
    3.2.3  模擬參數的設置
    3.2.4  模擬結果分析
  3.3  邊緣計算城域光網路中的自適應DNN模型分割和部署研究

    3.3.1  邊緣計算中模型分割概述
    3.3.2  自適應的模型分割和部署演算法
    3.3.3  模擬和結果分析
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  基於邊緣計算的無源光網路
  4.1  無源光網路發展概述
    4.1.1  EPON
    4.1.2  GPON
    4.1.3  XG-PON
    4.1.4  WDM-PON
    4.1.5  TWDM-PON
  4.2  基於業務編排的低時延業務提供
    4.2.1  問題描述
    4.2.2  帶寬驅動的業務編排與業務感知的帶寬分配演算法
    4.2.3  模擬設置與結果分析
  4.3  基於邊緣協同的DDoS攻擊緩解策略
    4.3.1  問題描述
    4.3.2  邊緣協調的流量調度演算法
    4.3.3  模擬設置與結果分析
  4.4  霧計算使能的低時延服務遷移
    4.4.1  QoS感知的服務遷移策略
    4.4.2  分散式霧計算資源管理
  4.5  本章小結
  參考文獻
第5章  基於邊緣計算的自優化光網路
  5.1  概述
  5.2  自優化光網路
    5.2.1  軟體定義光網路
    5.2.2  自優化光網路控制架構
    5.2.3  控制層AI工作流程
  5.3  基於邊緣計算的板載AI
    5.3.1  板載AI實現方案
    5.3.2  控制層AI和板載AI協同優化
  5.4  基於邊緣計算的SOON實驗平台
    5.4.1  控制層AI與板載AI協作性能評估
    5.4.2  告警預測演示
  5.5  本章小結
  參考文獻
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