商品详情
书名：可编程网络精细化测量
定价：159.8
ISBN：9787115661920
作者：王雄 任婧 杨智宇等
版次：第1版
出版时间：2025-12
内容提要：
本书系统阐述了基于可编程网络的精细化网络测量技术。全书共6章，内容编排循序渐进，体系完整。第1章*概述网络测量技术的发展历程，继而深入探讨可编程网络技术的演进过程和核心原理，*着重分析可编程网络在网络测量领域中的技术创新与优势。第2章详细介绍固定窗口模型下的3种单点网络流量测量方法，第3章重点阐述滑动窗口模型下的两种测量方法。在此基础上，第4章将视角扩展*网络级别，提出两种多点协作式的测量方法，旨在实现网络测量资源的*配置与利用。第5章深入研究可编程网络资源的分配策略，分别针对多个测量任务共存场景和单流量测量任务场景提供完整的解决方案。第6章重点探讨可编程网络性能指标测量方法，包括传输时延和丢包率的测量技术，并在此基础上提出一种基于强化学习的端到端快速异常检测及定位方法。 本书适合网络智能管控、可编程网络技术及网络测量领域的研究人员、工程师和学习者阅读，可作为相关领域的重要参考资料。
作者简介：
王雄，电子科技大学，博士、教授，研究方向为可编程网络、网络测量、网络智能管控，讲授课程包括网络算法基础、通信网理论，出版图书《智慧协同网络资源分配及业务管理》。 任婧，电子科技大学，博士、副研究员，研究方向为机器学习、网络架构、网络*，在IEEE Network、IEEE Wireless Communications等期刊发表论文多篇。出版图书《全光网络中监测迹原理和应用》。
目录：
目 录
第 1章 网络测量及可编程网络技术概述 1
1.1 网络测量技术 1
1.1.1 网络流量测量 1
1.1.2 网络传输性能指标测量 2
1.2 可编程网络技术 3
1.2.1 技术背景 3
1.2.2 网络编程语言——P4 5
1.2.3 P4开发及部署 7
1.2.4 P4信息流 7
1.2.5 可编程交换机 10
1.2.6 网络遥测 12
1.3 可编程网络测量 14
参考文献 15
第 2章 单点网络流量测量方法 16
2.1 基于Sketch的流量测量方法 17
2.2 大流、小流和极小流分离的流量测量方法 18
2.2.1 流量特征分析 19
2.2.2 Mix Sketch 20
2.2.3 误差分析 23
2.2.4 仿真验证 26
2.3 基于不同位宽计数器的Sketch级联的流量测量方法 34
2.3.1 DB Sketch 35
2.3.2 仿真验证 37
2.4 基于机器学习的Sketch数据恢复方法 39
2.4.1 ML-TMF 40
2.4.2 单流单层冲突编码器 42
2.4.3 多流多层冲突编码器 45
2.4.4 仿真验证 48
参考文献 53
第3章 基于滑动窗口模型的网络流量测量方法 56
3.1 Sliding Sketch 57
3.1.1 Sliding Sketch结构 58
3.1.2 插入操作 58
3.1.3 查询操作 59
3.2 Ring Sketch 59
3.2.1 Ring Sketch结构 59
3.2.2 空间压缩 61
3.2.3 插入操作 61
3.2.4 查询操作 63
3.2.5 误差分析 65
3.2.6 Ring Sketch实现 69
3.2.7 仿真与分析 73
参考文献 77
第4章 网络级流量测量方法 78
4.1 流量测量节点分配方法 78
4.1.1 背景及相关工作 78
4.1.2 网络级流量测量模型 79
4.1.3 网络级流量测量节点分配问题 83
4.1.4 网络级流量测量*率优化问题 87
4.1.5 网络级流量测量实验和评估 92
4.2 服务器节点协作的流量测量方法 98
4.2.1 背景及相关工作 100
4.2.2 网络模型与流量测量问题 102
4.2.3 服务器辅助的流量测量方案 103
4.2.4 性能评估 113
4.3 数据中心网络多测量节点协同流量测量方法 122
4.3.1 背景及相关工作 122
4.3.2 多层级测量结构 123
4.3.3 多测量节点协同流量测量方案 126
4.3.4 仿真与分析 135
参考文献 144
第5章 面向流量测量任务的可编程网络资源分配方法 149
5.1 基于深度强化学习的流量测量任务存储资源分配方法 150
5.1.1 流量特征分析及流量测量任务存储资源分配方法 151
5.1.2 仿真验证 163
5.2 多个流量测量任务共存场景下的资源分配方法 175
5.2.1 问题阐述 176
5.2.2 近似算法设计 178
5.2.3 性能评估 181
参考文献 184
第6章 可编程网络性能指标测量及异常检测和定位方法 187
6.1 数据中心网络业务流丢包率测量方法 187
6.1.1 相关背景 189
6.1.2 业务流丢包率测量方案的设计思路 190
6.1.3 业务流丢包率测量方案 196
6.1.4 仿真及结果分析 207
6.2 数据中心网络业务流传输时延测量方法 215
6.2.1 业务流传输时延测量方案的设计思路 216
6.2.2 业务流传输时延测量方案 219
6.2.3 仿真及结果分析 225
6.3 可编程网络快速异常检测和定位方法 230
6.3.1 基于强化学习的快速异常检测和定位方案 232
6.3.2 仿真及结果分析 244
参考文献 252
名词索引 255
定价：159.8
ISBN：9787115661920
作者：王雄 任婧 杨智宇等
版次：第1版
出版时间：2025-12
内容提要：
本书系统阐述了基于可编程网络的精细化网络测量技术。全书共6章，内容编排循序渐进，体系完整。第1章*概述网络测量技术的发展历程，继而深入探讨可编程网络技术的演进过程和核心原理，*着重分析可编程网络在网络测量领域中的技术创新与优势。第2章详细介绍固定窗口模型下的3种单点网络流量测量方法，第3章重点阐述滑动窗口模型下的两种测量方法。在此基础上，第4章将视角扩展*网络级别，提出两种多点协作式的测量方法，旨在实现网络测量资源的*配置与利用。第5章深入研究可编程网络资源的分配策略，分别针对多个测量任务共存场景和单流量测量任务场景提供完整的解决方案。第6章重点探讨可编程网络性能指标测量方法，包括传输时延和丢包率的测量技术，并在此基础上提出一种基于强化学习的端到端快速异常检测及定位方法。 本书适合网络智能管控、可编程网络技术及网络测量领域的研究人员、工程师和学习者阅读，可作为相关领域的重要参考资料。
作者简介：
王雄，电子科技大学，博士、教授，研究方向为可编程网络、网络测量、网络智能管控，讲授课程包括网络算法基础、通信网理论，出版图书《智慧协同网络资源分配及业务管理》。 任婧，电子科技大学，博士、副研究员，研究方向为机器学习、网络架构、网络*，在IEEE Network、IEEE Wireless Communications等期刊发表论文多篇。出版图书《全光网络中监测迹原理和应用》。
目录：
目 录
第 1章 网络测量及可编程网络技术概述 1
1.1 网络测量技术 1
1.1.1 网络流量测量 1
1.1.2 网络传输性能指标测量 2
1.2 可编程网络技术 3
1.2.1 技术背景 3
1.2.2 网络编程语言——P4 5
1.2.3 P4开发及部署 7
1.2.4 P4信息流 7
1.2.5 可编程交换机 10
1.2.6 网络遥测 12
1.3 可编程网络测量 14
参考文献 15
第 2章 单点网络流量测量方法 16
2.1 基于Sketch的流量测量方法 17
2.2 大流、小流和极小流分离的流量测量方法 18
2.2.1 流量特征分析 19
2.2.2 Mix Sketch 20
2.2.3 误差分析 23
2.2.4 仿真验证 26
2.3 基于不同位宽计数器的Sketch级联的流量测量方法 34
2.3.1 DB Sketch 35
2.3.2 仿真验证 37
2.4 基于机器学习的Sketch数据恢复方法 39
2.4.1 ML-TMF 40
2.4.2 单流单层冲突编码器 42
2.4.3 多流多层冲突编码器 45
2.4.4 仿真验证 48
参考文献 53
第3章 基于滑动窗口模型的网络流量测量方法 56
3.1 Sliding Sketch 57
3.1.1 Sliding Sketch结构 58
3.1.2 插入操作 58
3.1.3 查询操作 59
3.2 Ring Sketch 59
3.2.1 Ring Sketch结构 59
3.2.2 空间压缩 61
3.2.3 插入操作 61
3.2.4 查询操作 63
3.2.5 误差分析 65
3.2.6 Ring Sketch实现 69
3.2.7 仿真与分析 73
参考文献 77
第4章 网络级流量测量方法 78
4.1 流量测量节点分配方法 78
4.1.1 背景及相关工作 78
4.1.2 网络级流量测量模型 79
4.1.3 网络级流量测量节点分配问题 83
4.1.4 网络级流量测量*率优化问题 87
4.1.5 网络级流量测量实验和评估 92
4.2 服务器节点协作的流量测量方法 98
4.2.1 背景及相关工作 100
4.2.2 网络模型与流量测量问题 102
4.2.3 服务器辅助的流量测量方案 103
4.2.4 性能评估 113
4.3 数据中心网络多测量节点协同流量测量方法 122
4.3.1 背景及相关工作 122
4.3.2 多层级测量结构 123
4.3.3 多测量节点协同流量测量方案 126
4.3.4 仿真与分析 135
参考文献 144
第5章 面向流量测量任务的可编程网络资源分配方法 149
5.1 基于深度强化学习的流量测量任务存储资源分配方法 150
5.1.1 流量特征分析及流量测量任务存储资源分配方法 151
5.1.2 仿真验证 163
5.2 多个流量测量任务共存场景下的资源分配方法 175
5.2.1 问题阐述 176
5.2.2 近似算法设计 178
5.2.3 性能评估 181
参考文献 184
第6章 可编程网络性能指标测量及异常检测和定位方法 187
6.1 数据中心网络业务流丢包率测量方法 187
6.1.1 相关背景 189
6.1.2 业务流丢包率测量方案的设计思路 190
6.1.3 业务流丢包率测量方案 196
6.1.4 仿真及结果分析 207
6.2 数据中心网络业务流传输时延测量方法 215
6.2.1 业务流传输时延测量方案的设计思路 216
6.2.2 业务流传输时延测量方案 219
6.2.3 仿真及结果分析 225
6.3 可编程网络快速异常检测和定位方法 230
6.3.1 基于强化学习的快速异常检测和定位方案 232
6.3.2 仿真及结果分析 244
参考文献 252
名词索引 255
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