边缘计算光网络

边缘计算光网络 是国内*本关于边缘计算技术的光网络专著，重点关注边缘计算在光网络中的应用，内容详实且紧扣领域前沿，涵盖无源光网络、数据中心光网络和5G光传送网等典型光网络应用场景，目的在于帮助读者能够更好地学习和掌握边缘计算在光网络中的部署应用。作者系北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室成员，在边缘计算、人工智能和软件定义光组网方面具有较强的研究基础。

本书是一本关于边缘计算光网络方面的学术专著，内容涉及边缘计算的概念原理、标准化进展以及边缘计算在光网络中的部署应用等，目的在于帮助读者更好地学习和掌握边缘计算在光网络中的应用。全书共分为5章。第1章为边缘计算概述，给出了边缘计算的参考架构、使能技术和标准化进展。第2章引出基于边缘计算的5G光传送网，设计了支持边缘计算的5G网络切片模型和资源分配策略。第3章研究基于边缘计算的数据中心光网络，提出了虚拟机按需部署和负载分配方案，并设计了自适应DNN模型分割和部署算法。第4章分析基于边缘计算的无源光网络，重点研究了低时延业务提供和网络攻击缓解策略。第5章讨论基于边缘计算的自优化光网络，分析了自优化光网络的控制架构和工作流程，并对所提架构进行实验验证。
本书可供从事光网络研究的工程技术人员以及高校相关专业的研究生和教师阅读参考。

李亚杰
北京邮电大学特聘副研究员，北京邮电大学博士后，瑞典皇 家理工学院（KTH）国家公派联合培养博士，获得国家自然科学基金项目、中国博士后科学基金项目和教育部产学合 作协同育人项目资助，并先后参与国家863计划、国家科技重大专项等多个科研项目，在边缘计算、安全光通信、人工智能光网络和5G光传送网等研究领域，发表SCI EI检索论文50余篇，并申请国家发明专利20余项。

赵永利
北京邮电大学教授，博士生导师，美国加州大学戴维斯分校访问学者。目前担任IET Fellow，IEEE OSA高 级会员。2018年获得国家优 秀青年科学基金资助，入选北京高等学校青年英才计划，中国通信学会青年科技奖获得者，中国产学研合 作创新成果奖个人奖获得者。先后主持和参加国家863计划、国家973计划和国家自然科学基金等国 家级科研项目，获得国家科技进步二等奖1次，省部级科技奖励12次，国际学术会议zui佳（学生）论文奖7次。近5年，发表高水平期刊论文100余篇，出版学术专著10部（含英文独立章节），在国际学术会议上完成特邀报告20余次，获得授 权国家发明专利56项，提交IETF ITU-T国际标准建议文稿27篇。

王伟
北京邮电大学博士后，加州大学戴维斯分校联合培养博士，一直从事通信与计算机网络相关研究，先后参与了国家863计划、国家973计划、国家自然科学基金重点等多个科研项目。在数据中心网络虚拟化、软件定义网络、云计算等领域，发表SCI EI论文30余篇，申请多项中国 美国 PCT发明专利，并已获中国 美国专利授 权2项。

张杰
教授，博士生导师，北京邮电大学电子工程学院执行院长，政府特殊津贴专家，入选国家百千万人才工程并被授予有突出贡献中青年专家。兼任北京通信学会理事、北京通信学会青年工作委员会副主任，中国通信学会光通信委员会委员，中国电机工程学会电力通信专业委员会委员。作为负责人主持承担了国家863计划、国家973计划、国家自然科学基金等多项国 家级研究项目，获国家技术发明奖二等奖2项，省部级科技奖励5项。国家发明专利授 权30余项，提交IETF ITU-T国际标准文稿23项，参与制定国内行业标准1项，发表SCI检索论文100余篇，出版著作和教材10部。

目 录
第 1章 边缘计算概述 1
1.1 边缘计算定义 1
1.2 相关概念 3
1.2.1 云计算 3
1.2.2 移动云计算 5
1.2.3 雾计算 6
1.2.4 多接入边缘计算 7
1.3 边缘计算参考架构 9
1.3.1 模型驱动的参考架构 9
1.3.2 功能视图10
1.4 边缘计算使能技术14
1.4.1 网络功能虚拟化14
1.4.2 软件定义网络16
1.4.3 人工智能18
1.5 边缘计算标准化进展19
1.5.1 边缘计算相关白皮书 20
1.5.2 3GPP相关标准化进展 21
1.5.3 ETSI相关标准化进展 22
1.6 本章小结26
参考文献 26
第 2章 基于边缘计算的5G光传送网30
2.1 5G C-RAN30
2.1.1 5G C-RAN基带功能分割 30
2.1.2 异构资源控制模型31
2.2 支持边缘计算的5G网络切片32
2.2.1 典型切片类型 32
2.2.2 网络切片面临的安全风险33
2.3 旁路攻击感知的资源分配策略35
2.3.1 问题描述35
2.3.2 旁路攻击感知的资源分配算法38
2.3.3 仿真设置39
2.3.4 结果分析40
2.4 基于数据复制技术的uRLLC切片 47
2.4.1 问题描述47
2.4.2 PDS-WI算法及PDS-LI算法说明 49
2.4.3 仿真设置52
2.4.4 结果分析53
2.5 本章小结58
参考文献 58
第3章 基于边缘计算的数据中心光网络 61
3.1 数据中心光网络发展概述 61
3.1.1 面向光电混合组网的数据中心光网络阶段 62
3.1.2 基于波分复用光网络的数据中心光网络阶段 63
3.1.3 基于弹性光网络的数据中心光网络阶段 64
3.2 支持边缘计算的数据中心光网络中虚拟机部署和负载分配策略64
3.2.1 虚拟机部署和负载分配策略概述及问题65
3.2.2 边缘计算数据中心光网络虚拟机部署算法69
3.2.3 仿真参数的设置77
3.2.4 仿真结果分析77
3.3 边缘计算城域光网络中的自适应DNN模型分割和部署研究82
3.3.1 边缘计算中模型分割概述82
3.3.2 自适应的模型分割和部署算法 84
3.3.3 仿真和结果分析85
3.4 本章小结88
参考文献88
第4章 基于边缘计算的无源光网络90
4.1 无源光网络发展概述90
4.1.1 EPON91
4.1.2 GPON91
4.1.3 XG-PON91
4.1.4 WDM-PON92
4.1.5 TWDM-PON93
4.2 基于业务编排的低时延业务提供93
4.2.1 问题描述93
4.2.2 带宽驱动的业务编排与业务感知的带宽分配算法 95
4.2.3 仿真设置与结果分析 98
4.3 基于边缘协同的DDoS攻击缓解策略99
4.3.1 问题描述99
4.3.2 边缘协调的流量调度算法101
4.3.3 仿真设置与结果分析102
4.4 雾计算使能的低时延服务迁移104
4.4.1 QoS感知的服务迁移策略104
4.4.2 分布式雾计算资源管理108
4.5 本章小结114
参考文献 115
第5章 基于边缘计算的自优化光网络 117
5.1 概述 117
5.2 自优化光网络 119
5.2.1 软件定义光网络119
5.2.2 自优化光网络控制架构120
5.2.3 控制层AI工作流程121
5.3 基于边缘计算的板载AI123
5.3.1 板载AI实现方案123
5.3.2 控制层AI和板载AI协同优化123
5.4 基于边缘计算的SOON实验平台125
5.4.1 控制层AI与板载AI协作性能评估125
5.4.2 告警预测演示 128
5.5 本章小结129
参考文献 130
名词索引 133