云邊協(xié)同大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	韓銳，劉馳著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111701002	出版時(shí)間：	2022-03-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展歷程為線索，介紹云邊協(xié)同技術(shù)體系，具體內(nèi)容組織如下。第1章以云邊協(xié)同技術(shù)為線索，首先介紹云計(jì)算與邊緣計(jì)算的發(fā)展歷程，然后梳理云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，并詳細(xì)介紹云邊協(xié)同數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程中的驅(qū)動(dòng)因素，以及數(shù)據(jù)處理在云邊協(xié)同架構(gòu)下的模式演化和未來(lái)的復(fù)雜應(yīng)用的潛在計(jì)算模式。第2章詳細(xì)介紹云邊協(xié)同環(huán)境下的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，對(duì)云邊協(xié)同環(huán)境下需要處理的數(shù)據(jù)具有的多樣性、異構(gòu)性、限制性、穩(wěn)定性和高吞吐等特點(diǎn)做了介紹，然后對(duì)數(shù)據(jù)清理、集成、歸約等預(yù)處理技術(shù)以及典型批流融合處理架構(gòu)和系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)介紹，后展示了典型技術(shù)案例SlimML。第3章具體介紹邊緣智能技術(shù)，包括邊緣訓(xùn)練前沿技術(shù)（如通信開(kāi)銷優(yōu)化、梯度計(jì)算優(yōu)化等）和邊緣推斷前沿技術(shù)（如模型壓縮、模型分割、多模型并行、多模型流水線等）。第4章著重介紹物聯(lián)網(wǎng)與邊緣智能數(shù)據(jù)安全隱私，從數(shù)據(jù)安全與隱私技術(shù)的起源和發(fā)展講起，對(duì)云邊協(xié)同環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)進(jìn)行總結(jié)，后詳細(xì)介紹實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的差分隱私技術(shù)、安全多方計(jì)算技術(shù)、同態(tài)加密技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)，并展望了未來(lái)的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)。第5章從實(shí)際的云邊協(xié)同應(yīng)用出發(fā)，詳細(xì)介紹視頻、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧城市場(chǎng)景中的典型云邊協(xié)同技術(shù)及其面臨的挑戰(zhàn)。本書(shū)的讀者對(duì)象主要包括大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、高校和研究院大數(shù)據(jù)方向師生以及開(kāi)源軟件愛(ài)好者。

作者簡(jiǎn)介

　　韓銳北京理工大學(xué)特別研究員，博士生導(dǎo)師。2010年畢業(yè)于清華大學(xué)并獲優(yōu)秀碩士畢業(yè)生，2014年博士畢業(yè)于英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院，2014年3月至2018年6月在中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所工作。專注于研究面向典型負(fù)載（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)）的云計(jì)算系統(tǒng)優(yōu)化，在 TPDS、TC、TKDE、TSC等領(lǐng)域（重要）期刊和INFOCOM、ICDCS、ICPP、RTSS等會(huì)議上發(fā)表超過(guò)40篇論文，Google學(xué)術(shù)引用1000 余次。劉馳北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長(zhǎng)，教授，博士生導(dǎo)師。智能信息技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，國(guó)家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者，國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃首席科學(xué)家，中國(guó)電子學(xué)會(huì)會(huì)士，英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士，英國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)士。分別于清華大學(xué)和英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院獲得學(xué)士和博士學(xué)位，后在德國(guó)電信研究總院任博士后研究員，在美國(guó)IBM T.J.Watson研究中心和IBM中國(guó)研究院任研究主管。主要研究方向是智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。曾主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“工業(yè)軟件”重點(diǎn)專項(xiàng)項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金青年/面上/優(yōu)青/重點(diǎn)項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題等。現(xiàn)任國(guó)家信息產(chǎn)業(yè)“十四五”規(guī)劃專家顧問(wèn)組成員、第四屆全國(guó)信標(biāo)委技術(shù)委員會(huì)委員、IEEE Transactions on Network Science and Engineering編委等。獲得KDD'21論文亞軍，以及省部級(jí)一等獎(jiǎng)、二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

前言
作者簡(jiǎn)介
第1章　云邊協(xié)同大數(shù)據(jù)系統(tǒng)概述 1
1.1　云邊協(xié)同發(fā)展歷程 1
1.1.1　探索階段 1
1.1.2　云階段 3
1.1.3　云邊協(xié)同階段 7
1.2　云邊協(xié)同數(shù)據(jù)處理 12
1.2.1　數(shù)據(jù)來(lái)源 12
1.2.2　處理模式 13
1.3　云邊協(xié)同系統(tǒng)管理 18
1.3.1　云邊協(xié)同負(fù)載 18
1.3.2　任務(wù)管理 25
1.3.3　資源管理 29
1.3.4　應(yīng)用管理 33
1.4　云邊協(xié)同典型場(chǎng)景 35
1.4.1　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 35
1.4.2　視頻大數(shù)據(jù) 41
1.4.3　智能駕駛大數(shù)據(jù) 47
1.5　本章小結(jié) 52
參考文獻(xiàn) 54
第2章　云邊融合的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng) 60
2.1　云邊協(xié)同環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)介 60
2.1.1　背景 60
2.1.2　環(huán)境 61
2.1.3　數(shù)據(jù) 63
2.1.4　處理模式 63
2.1.5　問(wèn)題與挑戰(zhàn) 64
2.2　云邊協(xié)同環(huán)境下的數(shù)據(jù)預(yù)處理 66
2.2.1　簡(jiǎn)介 66
2.2.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量 67
2.2.3　數(shù)據(jù)清理 68
2.2.4　數(shù)據(jù)集成 77
2.2.5　數(shù)據(jù)歸約 80
2.2.6　數(shù)據(jù)預(yù)處理小結(jié) 84
2.3　批流融合處理架構(gòu)與系統(tǒng) 84
2.3.1　批流融合處理架構(gòu) 85
2.3.2　批流處理系統(tǒng)的發(fā)展 86
2.3.3　批流融合處理前沿技術(shù) 91
2.4　典型技術(shù)案例SlimML 95
2.4.1　背景 95
2.4.2　非關(guān)鍵點(diǎn)驗(yàn)證 97
2.4.3　總體思想 100
2.4.4　架構(gòu) 101
2.4.5　評(píng)測(cè) 105
2.5　本章小結(jié) 112
參考文獻(xiàn) 112
第3章　邊緣智能 119
3.1　背景 119
3.1.1　邊緣計(jì)算 119
3.1.2　邊緣智能 119
3.2　挑戰(zhàn) 121
3.3　邊緣訓(xùn)練前沿技術(shù) 122
3.3.1　邊緣訓(xùn)練簡(jiǎn)介 122
3.3.2　中心化/去中心化訓(xùn)練簡(jiǎn)介 123
3.3.3　隱私保護(hù) 126
3.3.4　通信開(kāi)銷優(yōu)化 131
3.3.5　梯度計(jì)算優(yōu)化 135
3.3.6　邊緣訓(xùn)練小結(jié) 139
3.4　邊緣推斷前沿技術(shù) 140
3.4.1　邊緣推斷簡(jiǎn)介 140
3.4.2　模型角度優(yōu)化 141
3.4.3　系統(tǒng)角度優(yōu)化 151
3.4.4　模型選擇 155
3.4.5　模型自動(dòng)生成 156
3.4.6　邊緣推斷小結(jié) 157
3.5　本章小結(jié) 158
參考文獻(xiàn) 160
第4章　物聯(lián)網(wǎng)與邊緣智能數(shù)據(jù)安全隱私 165
4.1　數(shù)據(jù)安全與隱私技術(shù)的起源與發(fā)展 165
4.1.1　隱私技術(shù)的起源與發(fā)展 166
4.1.2　隱私保護(hù)技術(shù)現(xiàn)狀 168
4.2　云邊協(xié)同下的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn) 169
4.2.1　云邊協(xié)同下的數(shù)據(jù)安全場(chǎng)景 169
4.2.2　云邊協(xié)同下的惡意威脅模型 172
4.2.3　數(shù)據(jù)安全關(guān)鍵挑戰(zhàn) 174
4.2.4　數(shù)據(jù)泄露案例 176
4.3　差分隱私技術(shù) 177
4.3.1　相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn) 177
4.3.2　差分隱私技術(shù)簡(jiǎn)介 177
4.3.3　差分隱私技術(shù)應(yīng)用 182
4.3.4　相關(guān)前沿研究簡(jiǎn)介 183
4.4　安全多方計(jì)算技術(shù) 183
4.4.1　相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn) 183
4.4.2　安全多方計(jì)算簡(jiǎn)介 184
4.4.3　安全多方計(jì)算應(yīng)用 189
4.4.4　相關(guān)前沿研究簡(jiǎn)介 192
4.5　同態(tài)加密技術(shù) 192
4.5.1　相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn) 192
4.5.2　同態(tài)加密技術(shù)簡(jiǎn)介 193
4.5.3　同態(tài)加密技術(shù)應(yīng)用 195
4.5.4　相關(guān)前沿研究簡(jiǎn)介 197
4.6　區(qū)塊鏈技術(shù) 197
4.6.1　相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn) 197
4.6.2　區(qū)塊鏈技術(shù)簡(jiǎn)介 198
4.6.3　區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用 201
4.6.4　相關(guān)前沿研究簡(jiǎn)介 202
4.7　未來(lái)技術(shù)展望 202
4.8　本章小結(jié) 203
參考文獻(xiàn) 203
第5章　云邊協(xié)同典型應(yīng)用 206
5.1　視頻大數(shù)據(jù) 206
5.1.1　簡(jiǎn)介 206
5.1.2　數(shù)據(jù)特征 207
5.1.3　相關(guān)技術(shù) 209
5.1.4　典型案例 217
5.2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 219
5.2.1　簡(jiǎn)介 219
5.2.2　數(shù)據(jù)特征 220
5.2.3　相關(guān)技術(shù) 223
5.2.4　典型案例 227
5.3　智慧城市大數(shù)據(jù) 230
5.3.1　簡(jiǎn)介 230
5.3.2　數(shù)據(jù)特征 232
5.3.3　關(guān)鍵問(wèn)題和前沿技術(shù) 233
5.3.4　典型案例 238
5.4　本章小結(jié) 243
參考文獻(xiàn) 243