智慧服務雲網路

智慧服務雲網路

《智慧服務雲網路》是2017年11月人民郵電出版社出版的圖書,作者是王敬宇、廖建新、王晶、戚琦、莊子睿。

基本介紹

  • 中文名:智慧服務雲網路
  • 作者:王敬宇、廖建新、王晶、戚琦、莊子睿
  • 出版社:人民郵電出版社
  • 出版時間:2017年11月
  • 頁數:337 頁
  • 定價:128 元
  • 開本:小16開
  • 裝幀:平裝
  • ISBN:9787115443458
內容簡介,目錄,

內容簡介

本書內容涉及的網路技術點比較廣泛,通過閱讀本書,讀者將清楚地了解到如何在雲計算時代構建安全、可靠、高速與靈活的網路。本書主要內容包括:雲計算對基礎架構的驅動、雲計算網路的組成、如何構建安全可靠靈活的網路通道、虛擬化數據中心的擴張、外部和內部網路的實現、大數據網路設計要點,以及廠商解決方案等。

目錄

第1章 概述 1
1.1雲網路的歷史 1
1.1.1雲下網和數據中心網路 1
1.1.2雲上網和網路虛擬化 2
1.2雲網路發展的推動力 3
1.2.1智慧服務對網路的內在需求 3
1.2.1智慧雲網路的目標 3
1.3 軟體定義的必要性 4
1.3.1按需管理的挑戰 4
1.3.2軟體定義網路的現狀 5
1.4智慧服務雲下網的構建 6
1.4.1網路拓撲架構 6
1.4.2網路流量管理 6
1.4.3頻寬共享機制 7
1.4.4軟體定義雲網路 7
1.5 智慧服務雲上網的數據傳輸 8
1.5.1多路徑路由及轉發技術 8
1.5.2新型傳輸控制協定 9
1.5.3多路徑傳輸控制技術 9
1.5.4軟體定義多路徑 10
1.5.5資源聯合最佳化 10
1.4 智慧服務雲網路架構 11
1.5 智慧服務雲網路的現狀與發展 12
參考文獻 13
第 2章 新一代網路架構 19
2.1 概述 19
2.2.1 SDN網路架構 19
2.2.2 SDN控制平台 21
2.2.4 OpenFlow控制器 24
2.2.5OpenFlow流表 25
2.2.6 OpenFlow協定 27
2.2.7 SDN與OpenStack融合 29
2.3 信息中心網路ICN 30
2.3.1 ICN簡介 31
2.3.2 ICN關鍵技術 32
2.3.3 ICN主流框架 35
2.3.4 基於SDN的ICN實現 39
2.4 內容中心網路CCN與命名數據網路NDN 41
2.4.1 CCN簡介 41
2.4.2 NDN網路架構 41
2.4.3 NDN數據包類型 42
2.4.4 NDN命名機制 43
2.4.5 NDN節點結構 44
2.4.6 NDN轉發機制 46
參考文獻 47
第3章 疊加網路技術 49
3.1 疊加網路概述 49
3.2 P2P對等網路技術 50
3.2.1 現代對等網路的特性 51
3.2.2 DHT算法存在的問題 51
3.2.3 對等網路的流量識別 53
3.3 CDN技術 53
3.3.1 CDN的檔案分發機制 54
3.3.2 CDN的快取機制 54
3.3.3 CDN的調度機制 56
3.4 多數據中心大二層網路技術 56
3.4.1 傳統二層網路的局限性 57
3.4.2 大二層網路方案 58
3.4.3 軟體定義跨數據中心網路方案 60
3.5 疊加網路的層間博弈與協作 61
3.5.1 疊加網路的生成 61
3.5.2 疊加網路的路由 63
3.6 套用方向或套用前景 65
3.7 典型案例分析:PPTV基礎平台管理體系 66
3.7.1 機遇及挑戰 66
3.7.2 大規模視頻雲的實踐 66
3.7.3 亞洲電視網的建設 67
參考文獻 68
第4章 數據中心網路 71
4.1數據中心的定義 71
4.2數據中心規劃與設計 71
4.2.1傳統數據中心網路體系結構 71
4.2.2傳統數據中心網路體系結構不足 72
4.2.3數據中心網路的新需求 73
4.2.4網路為中心的方案 73
4.2.5伺服器為中心的方案 78
4.2.6無線數據中心網路 80
4.3雲數據中心的體系架構 80
4.3.1單體雲數據中心 80
4.3.2虛擬數據中心 80
4.3.3分散式雲數據中心 81
4.4雲數據中心的核心技術 82
4.4.1數據中心網路的多租客支持 82
4.4.2虛擬機放置與遷移策略 82
4.4.3雲數據中心網路多路徑路由協定 83
4.4.4基於編碼的雲數據中心網路傳輸協定 84
4.4.5網路與計算資源的聯合最佳化 84
4.4.6網路與存儲資源的聯合最佳化 84
4.4.7異構資源請求的虛擬數據中心網路資源分配 85
4.5數據中心自動化 85
4.5.1自動化服務關鍵技術 85
4.5.2數據中心自動化服務系統架構 86
4.6軟體定義數據中心的高可用性 87
4.6.1軟體定義雲數據中心網路的設計原理與基礎架構 87
4.6.2軟體定義數據中心網路資源利用率最佳化 87
4.6.3軟體定義的雲數據中心虛擬網路隔離 88
4.6.4軟體定義的雲數據中心的流量工程 88
4.7軟體定義數據中心網路案例 89
4.7.1 Google B4 89
4.7.2 AWS數據中心實例 94
4.7.3 Vmware軟體定義數據中心網路案例 95
4.7.4阿里巴巴數據中心網路案例 97
4.7.5華為數據中心網路案例 98
參考文獻 99
第5章 數據中心的資源匯聚技術 102
數據中心的傳輸層協定 102
數據中心網路需求 102
傳輸層協定現狀 102
傳輸層協定發展 103
多路徑並發傳輸MPTCP 106
節點之間多路徑連線 106
多路徑傳輸的技術優勢 106
MPTCP協定綜述 107
多路徑傳輸機制設計 110
能力匯聚與組合技術 112
雲計算環境與服務組合 112
雲計算數據中心主要特點 113
雲計算中的服務組合 114
核心套用聚合雲端 114
服務組合示例 114
服務組合系統架構 115
參考文獻 116
第6章 網路功能虛擬化 119
6.1 NFV概述 119
6.1.1 NFV產生背景 119
6.1.2 NFV的基本概念 119
6.1.3 NFV架構介紹 120
6.1.4 NFV的挑戰 121
6.1.5 NFV的發展前景 123
6.2 NFV的套用場景 123
6.2.1 NFV用例概述 123
6.2.2 移動核心網虛擬化 125
6.2.3 雲數據中心網路 127
6.2.4 家庭網路虛擬化 128
6.3 NFV ISG的活動現狀 129
6.3.1 NFV標準組織 129
6.3.2 NFV ISG的活動現狀 131
6.4 SDN及NFV的探索 131
6.4.1 SDN與NFV之間的關係 131
6.4.2 SDN/NFV對網路組網的影響 132
6.4.3 SDN/NFV的機遇和挑戰 133
6.4.4 SDN/NFV的相關開源項目 134
6.4.5 業界實踐情況 136
6.5網路編排 138
6.5.1 什麼是網路編排 138
6.5.2 為什麼需要網路編排 138
6.5.3 基於雲網路的網路編排 138
參考文獻 141
第7章 智慧服務研究現狀 143
7.1 概述 143
7.2信息資源命名機制 143
7.2.1傳統網路資源的命名技術 143
7.2.2基於資源名字查找和快速發現機制 144
7.3服務行為描述與建模 145
7.3.1服務描述研究 145
7.3.2服務匹配研究 146
7.3.3服務分類研究 146
7.3.4服務合成研究 146
7.3.5服務選擇研究 147
7.4服務聚合演化與統計特徵 148
7.4.1服務演化研究 148
7.4.2統計特徵研究 148
7.5資源檢索服務 149
7.5.1多媒體語義提取 149
7.5.2大規模分散式信息檢索 150
7.6服務的可信性機理 150
7.6.1可控可管性 152
7.6.2可靠性 152
7.7服務動態感知 153
7.7.1網路組件層對智慧服務的感知 153
7.7.2智慧服務之間的相互感知 155
7.8移動雲服務 156
參考文獻 157
第8章 智慧服務內在機理 165
8.1 概述 165
8.2智慧服務標識定義 165
8.2.1普適的未來信息網路信息命名解決方案 165
8.2.2創建高效可擴展的信息命名查找機制 166
8.3複雜服務行為建模 168
8.3.1服務行為描述的定義 168
8.3.2服務行為描述本體及描述語言 169
8.3.3服務拓撲信息的描述 170
8.3.4服務性能信息的描述 173
8.3.5服務功能行為的描述 178
8.3.6服務行為建模總結 183
8.4智慧服務聚合與演化 185
8.4.1基於事件驅動的單一服務組合方法 186
8.4.2情景化、個性化單一服務組合方法 188
8.4.3複雜業務流程的聚合方法 189
8.4.4複雜服務的拓撲轉換 192
8.4.5複雜服務選擇算法 195
8.5小結 196
參考文獻 196
第9章 智慧服務支撐機理 197
9.1 概述 197
9.2服務資源的智慧查詢和匹配方法 197
9.2.1 動態業務檢索 197
9.2.2 靜態業務檢索 206
9.3服務的可信性機制 210
9.3.1可控可管性 211
9.3.2可靠性 212
9.4智慧服務動態感知 212
9.4.1 網路與用戶的信息互動 213
9.4.2 網路感知服務需求 214
9.4.3 用戶對網路的感知 216
9.4.4 實驗結果及分析 217
9.5智慧服務的移動性管理 219
9.5.1智慧型切換判決 220
9.5.2基於服務行為的位置更新 221
9.5.3多服務集中切換機制 223
9.6小結 224
參考文獻 224

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