本书首先分析了云计算和边缘计算的工作流程，然后针对这两种趋势提供了详细的解决方案，能够为传统的数据中心网络和新兴的边缘网络的发展提供参考和建议。针对云计算，本书阐明了网络应用请求的四个处理过程，并对每个过程提出了一个验证有效的解决方案和优化方案；针对边缘计算，本书关注计算和存储两大问题，以小视频缓存和车联网计算为例提供了解决这些挑战的控制机制。
前言
第1章 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 内容摘要 4
1.3 主要贡献 11
1.4 章节安排 12
参考文献 13
第2章 云计算与边缘计算中的资源管理概述 17
2.1 基于云的服务链的延迟优化 17
2.2 缩短任务完成时间 18
2.3 网络后端的容器放置和重分配 20
2.4 数据副本的近似最优网络传输系统 23
2.5 短视频网络中的分布式边缘缓存 25
2.6 动态边缘计算网络的可控性 26
参考文献 29
第3章 数据中心接入网中的任务调度方案 37
3.1 简介 37
3.2 具有延迟保证的动态差异化服务 39
3.2.1 延迟的组成部分 39
3.2.2 设计理念 40
3.2.3 D3G框架 40
3.2.4 调整资源分配 41
3.3 部署 42
3.4 D3G实验 43
3.4.1 整体表现 43
3.4.2 算法动态性 45
3.4.3 系统可扩展性 46
3.5 总结 46
参考文献 47
第4章 数据中心终端系统中跨层传输协议的设计 49
4.1 简介 50
4.2 TAFA控制方案 52
4.3 主要挑战 53
4.4 TAFA—任务和流协同感知 54
4.4.1 任务感知 54
4.4.2 流感知 58
4.4.3 算法实现 59
4.5 系统稳定性 61
4.6 TAFA实验 64
4.6.1 设置 64
4.6.2 TAFA的整体性能 65
4.6.3 TAFA与任务感知 68
4.6.4 TAFA与流感知 69
4.7 总结 73
参考文献 73
第5章 数据中心后端服务器中容器通信的优化 75
5.1 基于容器组的架构 76
5.2 问题定义 76
5.2.1 优化目标 77
5.2.2 约束 79
5.3 容器放置问题 80
5.3.1 问题分析 80
5.3.2 CA-WFD算法 82
5.4 容器重分配问题 83
5.4.1 问题分析 83
5.4.2 Sweep&Search算法 84
5.5 实现 88
5.6 实验 92
5.6.1 CA-WFD的性能 93
5.6.2 Sweep&Search的性能 98
5.7 Sweep&Search的近似分析 102
5.8 总结 105
参考文献 105
第6章 跨DC网络的大规模数据同步系统 107
6.1 BDS+的设计动机 108
6.1.1 百度的DC间组播工作负载 108
6.1.2 DC间应用程序级覆盖的潜力 110
6.1.3 现有解决方案的局限性 113
6.1.4 关键小结 114
6.2 系统概述 114
6.3 近似最优的应用程序级覆盖网络 117
6.3.1 基本公式 117
6.3.2 解耦调度和路由 119
6.3.3 调度 120
6.3.4 路由 120
6.4 动态带宽分离 121
6.4.1 设计逻辑 122
6.4.2 集成到BDS+ 122
6.5 系统设计 123
6.5.1 BDS+的集中控制 124
6.5.2 BDS+的动态带宽分离 125
6.5.3 容错 125
6.5.4 实施和部署 126
6.6 BDS+实验 127
6.6.1 BDS+与现有解决方案 127
6.6.2 微基准 130
6.6.3 BDS+的动态带宽分离 135
6.7 总结 139
附录 139
参考文献 141
第7章 边缘存储问题 143
7.1 简介 144
7.1.1 短视频网络边缘缓存的特点 144
7.1.2 现有解决方案的局限性 145
7.2 AutoSight设计 146
7.2.1 系统概述 147
7.2.2 基于关联的预测器：CoStore 147
7.2.3 缓存引擎：Viewfinder 148
7.3 AutoSight 实验 148
7.3.1 实验设置 148
7.3.2 性能对比 149
7.4 总结 151
参考文献 151
第8章 边缘计算问题 153
8.1 背景介绍 153
8.2 DND：控制节点发现算法 155
8.2.1 变量定义 155
8.2.2 建模 155
8.2.3 拓扑抽象 157
8.3 DND实验及分析 158
8.3.1 通信半径 159
8.3.2 节点密度 160
8.3.3 节点速度 161
8.3.4 可控时间 161
8.4 总结 162
参考文献 162
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