本书系统阐述云-边-端融合计算的架构、关键技术与应用场景。涵盖云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化。结合智能交通、智慧城市与工业物联网实例，揭示低延迟、高可靠、节能高效的下一代计算范式。面向研究人员与工程实践者，提供前沿理论与深度案例分析。 云边端融合计算是当前信息技术领域内的一项重要研究方向，它通过云计算、边缘计算与终端设备的融合，为用户提供低延迟、高可靠和成本效益的服务。本书全面系统地阐释了这一领域的架构、关键技术与应用场景，覆盖了云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化等多个方面。 云计算服务模型包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等，是构建大规模数据处理和存储能力的基础。边缘计算则是在网络边缘部署的分布式计算模式，它能够减少数据传输距离，降低响应时间，提高系统的即时反应能力。终端设备性能则是指终端设备在进行数据处理、存储和交换时的性能指标，它们直接关系到用户体验。在云边端融合计算中，需要综合考虑这些方面，以实现整体性能的最优。 在技术实现方面，云边端融合计算涉及到任务卸载、资源管理和安全隐私优化等关键技术。任务卸载是指将终端设备的计算任务转移到边缘和云端，以减少终端设备的处理压力，并利用边缘和云端强大的计算能力来处理复杂的计算任务。资源管理包括动态资源分配、资源调度和能耗管理等，目的是提高计算资源的使用效率，降低系统运营成本。安全隐私优化则关注如何在保障数据安全和用户隐私的前提下，充分利用云边端计算资源。 本书还结合了智能交通、智慧城市和工业物联网等多个领域的实际应用案例，分析了云边端融合计算在这些场景中的具体应用。例如，在智能交通系统中，通过融合计算可以实现实时的交通数据分析和预测，优化交通流量管理；在智慧城市中，融合计算可以用于城市基础设施的智能化管理，提高城市运行效率；在工业物联网中，融合计算可以实现对生产线和设备的实时监控与维护，提升工业生产的安全性和效率。 本书的内容面向研究人员和工程实践者，旨在提供前沿理论知识和深度案例分析，帮助读者掌握云边端融合计算的最新发展，并应用到实际工作和研究中。全书不仅介绍了相关背景知识，还深入探讨了融合计算的演进过程、核心概念、使能技术、架构设计和系统实现。同时，针对不同的云边端协同系统和应用，本书也探讨了先进的性能建模方法和最新的卸载与调度策略。 本书作者Junlong Zhou为南京理工大学计算机科学与工程学院副教授，其研究方向涵盖了边缘计算、云计算和嵌入式系统等领域。他的研究成果和专业知识为本书内容提供了深厚的理论基础和实践经验。 云边端融合计算是一种先进的计算范式，它为实现更高效、更智能的信息系统提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，未来将会有更多的创新和突破出现在这一领域。

中国移动边缘计算技术体系白皮书英文版：China Mobile Edge Computing Technical White Paper

边缘计算任务卸载与资源调度的算法，是论文的源代码，具有价值

matlab路由协议源码 出色的边缘计算 模拟器 ：CloudSim的目标是提供一个通用且可扩展的仿真框架，该框架能够对新兴的云计算基础架构和应用程序服务进行建模，仿真和实验，从而使其用户能够专注于他们想调查的特定系统设计问题，而不必担心与基于云的基础架构和服务有关的低级详细信息。 ：CloudSim项目的SDN扩展，可在云数据中心的环境中模拟SDN功能。 CloudSimSDN支持计算主机和交换机的功耗。 例如，可以使用CloudSimSDN评估网络感知的VM放置策略。 ：CloudSimPy是一个以数据为中心的任务计划框架。 它基于，它是基于标准Python的基于过程的离散事件模拟框架。 Python语言的科学计算，深度学习和机器学习生态比其他编程语言更完整。 CloudSimPy与具有Python支持的深度学习框架（例如TensorFlow，PyTorch）配合良好，可以帮助研究基于机器学习或深度学习的资源管理方法。 ：基于命名数据​​网络（）的计算优先网络。 ：Cooja Simulator是专门为无线传感器网络设计的网络模拟器。 ：Common Open Research E

边缘计算（Edge Computing）的5种应用场景 边缘计算的场景

IEEE EDGE 2019是面向边缘计算和雾计算这一相对较新但非常活跃的领域的研究人员和实践者的IEEE顶级国际论坛的第三版。 它汇聚了一个多元化的社区，以交流想法，展示实验结果并讨论构建一些世界上最具挑战性的系统的经验。 它是IEEE 2018服务大会的组成部分。 Edge 2019共收到30篇论文，包括27篇常规论文，3篇正在进行中的论文。 每篇论文均至少由3位PC成员审核，然后进行在线讨论。 最终决定由PC主席根据审查结果做出。 结果，有6篇论文被接受为常规论文，竞争激烈的接收率为22.2％。 提交的整体质量很高，必须做出许多困难的决定，以确保我们选择最高质量的提交文件的目的。 卡内基梅隆大学的Mahadev Satyanarayanan教授，香港理工大学的曹建农教授和哈马德·本·哈利法大学的Roberto Di Pietro教授对我们感到荣幸，他们接受了我们的邀请，并各自提交了高质量的研究论文， 与他们的研究团队合着。 Session1. 边缘计算中的 AI 和机器学习 Session2. 正在进行的工作 Session3. 启用边缘的应用程序 Session4. 边缘计算中的资源分配 Session5. 边缘云 Session6. 从边缘到雾和云 Session7. 安全和隐私

介绍基于微软 Azure云计算平台 的物联网边缘计算技术

边缘计算代码 边缘计算是在生成数据的网络边缘附近处理数据的做法，而不是在集中式数据处理仓库中。 这个 repos 提供了边缘计算中提议算法的更好实现（它可能与原始算法不同）。 公告：原 repos： Implementation_of_MEC_papers已弃用。 UIC18 文件夹UIC18包含以下论文的代码： Hailiang Zhao 、Wei Du、Wei Liu、Tao Lei 和 Qiwang Lei， QoE Aware and Cell Capacity Enhanced Computation Offloading for Multi-Server Mobile Edge Computing Systems with Energy Harvesting Devices。 在：第 15 届 IEEE 无处不在智能与计算国际会议 (UIC'18) 的论文集，中国广州，2

Blockchainfor Secure and Efficient Data Sharing inVehicular Edge Computing and Networks

文章对边缘计算目前存在的问题和解决方法提供了很好的描述，并给出了边缘计算的概念。对入门有很好的帮助。