5G时代的来临及物联网等信息技术的兴起，标志着万物互联时代的到来。大数据在边缘侧进行数据分析、处理与存储已经成为物联网时代的发展趋势，而传统的集中式云计算处理己无法满足物联网时代海量数据的计算需求。与此同时，一种新型的网络架构——边缘计算的出现弥补了传统云计算的不足。
首先，本书从5G新时代的背景与特征出发，阐述了5G为什么需要边缘计算的赋能，对边缘计算的概念、关键技术、安全管理、隐私保护及其面临的挑战等内容进行了重点介绍，并且进一步探讨了边缘计算与大数据、人工智能、区块链等技术融合的相关内容。其次，本书对边缘计算在VR/AR、车联网、工业互联网、智慧城市、智能家居、智慧医疗、视频云及智慧工地等场景中的具体应用进行了重点介绍。最后，本书给出了边缘计算在具体场景中实际应用的多个案例。
本书语言通俗易懂，既适合对边缘计算感兴趣的入门读者，也适合技术研发人员和管理人员，还可以作为高等院校相关专业师生的参考资料。

龚超，日本工学博士，清华大学日本研究中心主任助理，深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心核心成员，未来基因（北京）人工智能研究院首席专家，教育部教育信息化教学应用实践共同体项目特聘专家。中国人工智能学会中小学工作委员会委员，中国自动化学会普及工作委员会委员。研究方向为人工智能优化算法，人工智能在数字化转型中的应用等。多家500强企业数字化转型领域高级顾问，在国内外期刊上发表文章共计60余篇。

第1章 5G新时代
1.1 5G新时代的背景
1.1.1 5G的定义
1.1.2 5G技术的发展史
1.1.3 为什么需要5G
1.1.4 5G的特点
1.1.5 小结
1.2 5G与云计算
1.2.1 5G的优势
1.2.2 传统云计算的不足
1.2.3 边缘计算助力5G
1.2.4 小结
1.3 5G与边缘计算
1.3.1 美国边缘计算的发展情况
1.3.2 欧洲边缘计算的发展情况
1.3.3 日韩边缘计算的发展情况
1.3.4 中国边缘计算的发展情况
1.3.5 小结
1.4 5G与网络技术
1.4.1 软件定义网络
1.4.2 网络虚拟化
1.4.3 5G MEC
1.4.4 小结
第2章 边缘计算
2.1 边缘计算的介绍
2.1.1 边缘计算的定义
2.1.2 边缘计算的结构
2.1.3 边缘计算的优势
2.1.4 云、边、端计算之间的关系
2.1.5 小结
2.2 云计算与边缘计算
2.2.1 云计算的工作原理
2.2.2 云计算的瓶颈
2.2.3 边缘计算的工作原理
2.2.4 云计算与边缘计算相得益彰
2.2.5 云计算与边缘计算的市场发展趋势
2.2.6 主要应用场景
2.2.7 小结
2.3 边缘计算与物联网
2.3.1 物联网的发展状况
2.3.2 边缘计算与物联网的技术关系
2.3.3 小结
2.4 边缘计算与大数据、人工智能及区块链
2.4.1 大数据与人工智能简介
2.4.2 区块链简介
2.4.3 小结
2.5 边缘计算与联邦学习
2.5.1 联邦学习
2.5.2 联邦学习助力边缘计算
2.5.3 小结
2.6 5G与边缘计算中的关键技术
2.6.1 容器化技术
2.6.2 微服务
2.6.3 K8s
2.6.4 Serverless
2.6.5 SD-WAN
2.6.6 FDN
2.6.7 小结
2.7 边缘计算的安全管理和隐私保护
2.7.1 边缘计算的信息安全和隐私保护现状
2.7.2 边缘计算的信息安全和隐私保护的应对措施
2.7.3 小结
2.8 边缘计算的优势、机遇及面临的挑战
2.8.1 边缘计算的优势
2.8.2 边缘计算的机遇
2.8.3 边缘计算面临的挑战
2.8.4 小结
第3章 市场与应用
3.1 5G与边缘计算的应用
3.1.1 VR/AR
3.1.2 车联网
3.1.3 工业互联网
3.1.4 智慧城市
3.1.5 智能家居
3.1.6 智慧医疗
3.1.7 视频云
3.1.8 智慧工地
3.1.9 小结
3.2 典型代表企业与产业生态
3.2.1 云、边、端三种计算的区别
3.2.2 端计算
3.2.3 私有云
3.2.4 公有边缘云
3.2.5 CDN厂商
3.2.6 集成商
3.2.7 小结
第4章 案例介绍
4.1 5G与边缘计算在运营商行业应用的案例
4.2 5G与边缘计算在工业领域应用的案例
4.2.1 应用背景
4.2.2 工业互联网
4.2.3 创新应用
4.2.4 小结
4.3 5G与边缘计算在地方政数局中的应用
4.3.1 综述
4.3.2 深圳某地区视频监控现状
4.3.3 深圳某地区智能运算能力平台系统架构
4.3.4 深圳某地区智能运算能力平台功能
4.3.5 深圳某地区智能运算能力平台预期效果
4.3.6 小结