前言

“不是我不明白，而是这世界变化太快”，新技术、新名词层出不穷，云计算方兴未艾，边缘计算已成燎原之火。

面对边缘计算这么一个崭新而又杂乱的世界，让人最为惴惴不安的问题或许便是：我该如何更快、更好地适应这个全新的世界？人工智能与机器学习领域中研究的一个很重要的问题是“为什么我们小时候有人牵一匹马告诉我们那是马，之后我们看到其他的马就知道那是马了？”。针对这个问题的一个结论是：我们头脑里形成了一个生物关系的拓扑图，我们所认知的各种生物都会放进这个拓扑图里，而我们随着年纪不断增长的过程就是形成并完善各种各样的树形、环形拓扑图的过程，我们以此来认知所面对的各种新事物。

由此可见，或许我们认知边缘计算最快也最为自然的方式就是努力在脑海里形成它的拓扑图，并不断细化。例如，这个生态里包括了什么样的层次，每个层次有什么样的项目需要实现，各个项目实现了哪些服务及功能，这些功能是以什么样的方式实现的。对于我们感兴趣的项目，可以更为细致地勾勒其中的脉络。就好像我们头脑里形成的有关一个城市的地图，它有哪些区，每个区里又有哪些标志性建筑及街道，对于我们熟悉的地方，可以将其周围放大细化，甚至细化到一个微不足道的角落。

本书的组织形式

本书的目的是帮助读者形成有关边缘计算世界相对细致的拓扑图。

第1章，主要对边缘计算的生态进行了整体的描述，包括边缘计算的由来与发展、边缘计算的标准及典型用例等。

第2章，介绍了边缘计算应用场景所需要的硬件基础，包括FPGA、GPU、SR-IOV等。

第3章，介绍了边缘计算应用场景所需要的软件基础，包括虚拟化、网络技术、存储技术、OpenStack、Kubernetes、编排技术、人工智能技术等。

第4～6章，分别介绍了OpenNESS、Akraino与StarlingX等主流的边缘计算开源解决方案。

第7章与第8章，分别介绍了两种实际的边缘计算应用案例，包括中国联通Cube-Edge平台和一个面向边缘计算用例的参考架构——ICN。

感谢

作为英特尔的开源技术中心的技术人员，我们参与各个边缘计算开源项目的开发与推广是再自然不过的事情。除了为各个开源项目的完善与稳定贡献更多的代码，我们也希望能通过这本书让更多的人更快捷地融入边缘计算的大家庭。

如果没有Mark Skarpness（英特尔系统软件产品部副总裁兼数据中心系统软件总经理）、Tim Labatte（英特尔数据平台集团副总裁）、练丽萍（英特尔云计算软件研发资深总监）、周晓梅（英特尔数据平台集团副总裁/NPG软件视频云和边缘计算总监）的支持，这本书不可能完成，谨在此感谢他们对本书的关怀与帮助。

还要感谢本书的编辑孙学瑛老师，从选题到最后的定稿，孙老师给予了我们无私的帮助和指导。

然后感谢参与各章内容编写的各位同事，练丽萍、王庆、赵复生、方亮、郭瑞景、陆连浩、丁亮、乐慧丰、徐琛杰、应若愚、李成、陈铤杰、黄海彬、姚乐、任桥伟、佟晓鹏、马昌萍、赵婧、周建东、史中宝。为了完成本书，他们付出了很多努力。

最后感谢所有对边缘计算技术感兴趣及从事边缘计算开源项目工作的人，没有你们的源码与大量技术资料，本书便会成为无源之水。

读者服务

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