9787564714222 视频流量分析与QoS管理 电子科技大学出版社 黄天云 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

基本信息

书名：视频流量分析与QoS管理

定价：45.00元

作者：黄天云

出版社：电子科技大学出版社

出版日期：2013-03-01

ISBN：9787564714222

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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《视频流量分析与QoS管理》提供了对视频流量进行模拟和性能分析的一般化方法，以及保证IP上视频流传输服务质量的关键技术。《视频流量分析与QoS管理》研究了常见的视频流量模型、典型的视频流量管制和整形算法，以及速率—失真理论在流视频传输中的应用。在此基础上分析了MPEG—2的分层编码、MPEG—4的基于对象体系结构，以及MPEG—4精细粒度可扩展编码FGS的优化传输方案和调度策略。

目录

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作者介绍

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　　黄天云，男，1973年生，教授，博士。1999年6月于重庆大学应用数学系毕业，获理学硕士学位；2003年3月于电子科技大学计算机学院毕业，获工学博士学位，同年破格晋升为副教授。后参研多项省部级项目。主要从事流媒体传输与数字媒体适配等方碇的研究与教学工作。目前已先后在《计算机学报》、《Journalof Systems Engineering andElectronics》、《ComputerCommunications》等外期刊，以及国际会议上以作者身份发表20篇学术论文，其中近10被EI收录、2篇被SCI收录。

文摘

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序言

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《数字时代的网络脉搏：信息流动的智能洞察与服务保障》 在信息爆炸、数据洪流席卷全球的数字时代，网络不再仅仅是连接的管道，更是信息流动、价值传递的动脉。我们日常所见的视频、音频、网页浏览、在线游戏、远程协作，乃至支撑现代社会运转的各项关键业务，都依赖于高效、可靠的网络传输。而在这背后，隐藏着一个至关重要的领域：网络流量分析与服务质量（QoS）管理。它们如同网络世界的“健康体检师”和“交通指挥官”，确保信息能够以最优化的方式抵达目的地，满足用户日益增长的个性化、实时化、高品质服务需求。 本书旨在深入浅出地揭示网络流量的奥秘，勾勒出信息在复杂网络环境中流动的完整图景。我们将一同探索，如何在海量数据中精准捕捉关键信息，识别网络拥堵、异常行为与潜在风险；同时，也将聚焦于如何通过精细化的服务质量管理，为不同应用和服务提供差异化的网络资源保障，从而提升用户体验，优化网络性能，甚至为网络运营商和业务提供者带来新的价值增长点。 第一章：数字洪流的涌现与挑战——网络流量的时代背景 本章将从宏观视角出发，描绘数字时代信息传递的宏大图景。我们将回顾互联网的演进历程，重点关注近年来流量的爆发式增长，特别是视频、直播、高清影音等富媒体应用的崛起，它们对网络带宽、时延和稳定性提出了前所未有的挑战。我们将探讨这种增长背后的驱动因素，例如移动互联网的普及、物联网设备的激增、云计算和边缘计算的广泛应用，以及5G等新型通信技术的部署。 同时，本章还将深入分析当前网络流量管理面临的严峻挑战。从传统的带宽瓶颈、拥塞控制的失效，到新兴的网络攻击（如DDoS攻击、流量劫持）对网络稳定性的威胁，再到用户对服务质量日益增长的敏感度，都要求我们必须具备更强大的流量分析能力和更智能化的QoS管理机制。我们将阐述，为何理解网络流量的动态特性，以及如何有效地对其进行管控，已经成为网络建设、运维和优化的核心议题。 第二章：洞察“芯”迹——网络流量的监测与采集 要管理网络流量，首先必须能够准确地“看见”它。本章将详细介绍网络流量的监测与采集技术。我们将首先区分不同层面的流量信息，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层以及应用层的数据。 数据包捕获与分析：我们将深入讲解数据包捕获的基本原理，介绍Wireshark、tcpdump等经典工具的使用方法，并分析不同协议（如IP、TCP、UDP、HTTP、DNS）在数据包中的关键信息。 流量统计与计量：除了逐包分析，更宏观的流量统计是必不可少的。本章将介绍SNMP、NetFlow/sFlow等协议在流量汇聚与统计中的作用，以及它们如何帮助我们了解带宽占用、连接数、协议分布等关键指标。 流量可视化的艺术：原始的数据包和统计信息往往难以直观理解。本章将探讨如何利用各种可视化工具和技术，将复杂的流量数据转化为易于理解的图表、拓扑图和仪表盘，从而帮助网络管理员快速洞察网络状态。 高级监测技术：我们将进一步介绍被动监测（如端口镜像、TAP）和主动监测（如代理服务器、应用性能监控APM）的优缺点，以及如何结合使用这些技术，构建全面、多维度的流量监测体系。 第三章：解码“隐语”——网络流量的深度分析 掌握了流量的采集和初步统计，下一步便是对这些数据进行深度挖掘，以理解流量的本质和行为。本章将聚焦于网络流量的深度分析技术。 协议识别与分类：在复杂的网络环境中，识别不同应用使用的协议至关重要。本章将介绍基于端口、深度包检测（DPI）、机器学习等多种协议识别方法，以及如何准确区分HTTP、HTTPS、FTP、SMTP、RTSP、RTMP等常见的应用层协议。 行为分析与模式识别：流量不仅仅是数据的流动，更反映了网络用户的行为模式。本章将探讨如何通过分析连接时延、数据包大小、传输速率、连接频率等特征，识别正常的浏览行为、P2P下载、在线视频流、实时通信等不同应用场景。 异常检测与安全预警：网络安全是流量分析的另一重要应用。本章将介绍如何利用统计学方法、机器学习算法（如聚类、分类、异常值检测）来识别流量中的异常模式，例如突发流量、端口扫描、恶意软件通信、DDoS攻击前兆等，并为安全防护提供预警信息。 性能瓶颈定位：当用户抱怨网络缓慢时，流量分析是定位问题的关键。本章将演示如何通过分析端到端的时延、丢包率、重传次数、窗口大小等指标， pinpoint 出网络中的性能瓶颈，无论是服务器问题、路由器拥塞还是链路故障。 大流量应用的洞察：对于视频流、直播等大流量应用，本章将深入分析其特有的流量特征，如分片、缓冲、重传机制，以及如何通过流量分析来优化其传输效率和用户体验。 第四章：指挥“脉搏”——服务质量（QoS）管理的核心理念 理解了流量的“是谁”、“在做什么”、“从哪里来”、“到哪里去”，我们便有了管理其“好坏”的基础。本章将引出服务质量（QoS）管理的核心理念。 QoS的定义与指标：我们将明确QoS的内涵，即网络在提供服务时，其性能的优劣程度。重点介绍衡量QoS的关键指标，包括带宽（Bandwidth）、时延（Latency）、抖动（Jitter）、丢包率（Packet Loss Rate）以及可靠性（Reliability）。 为什么需要QoS管理：在网络资源有限的情况下，并非所有应用和服务都拥有同等的优先级。本章将阐述QoS管理的必要性，特别是在多业务共存的网络环境，如电信网络、企业网络、数据中心网络中，如何为不同类别的业务（如语音、视频、数据、控制信号）提供差异化的服务保障。 QoS策略的设计原则：设计有效的QoS策略需要遵循一定的原则，如公平性、优先级、区分服务、可控性等。本章将引导读者思考，如何根据业务特性、用户需求和网络资源状况，制定合理有效的QoS策略。 QoS的实现框架：我们将简要介绍QoS在网络协议栈中的实现框架，如IETF的IntServ（Integrated Services）和DiffServ（Differentiated Services）模型，理解它们的基本原理和应用场景。 第五章：精准调控——QoS管理的技术手段与实现 本章将进入QoS管理的实践层面，详细介绍实现QoS的各项关键技术。 流量整形（Traffic Shaping）：我们将深入讲解流量整形技术，包括令牌桶（Token Bucket）和漏桶（Leaky Bucket）算法，以及它们如何用于限制流量的突发性，使其符合预定的速率，从而避免对下游设备造成过载。 流量监管（Traffic Policing）：与流量整形不同，流量监管通常用于标记或丢弃超出预定速率的流量。本章将介绍基于颜色标记（如RFC 2697的TrTCM）的流量监管机制，以及如何将其应用于网络入口，控制外部流量的进入。 队列管理（Queue Management）：当网络发生拥塞时，如何有效地管理缓冲区中的数据包成为关键。本章将介绍各种队列调度算法，如FIFO（First-In First-Out）、PQ（Priority Queuing）、WFQ（Weighted Fair Queuing）、CBWFQ（Class-Based Weighted Fair Queuing）和DRR（Deficit Round Robin）等，并分析它们在不同场景下的适用性。 拥塞避免（Congestion Avoidance）：为了在拥塞发生前采取措施，避免网络性能急剧下降，本章将介绍拥塞避免技术，如RED（Random Early Detection）和WRED（Weighted Random Early Detection）算法，以及它们如何通过随机丢弃部分数据包来警告发送方，促使其减缓发送速率。 差分服务（DiffServ）：本章将重点阐述DiffServ模型，包括PHB（Per-Hop Behavior）和DSCP（Differentiated Services Code Point）的定义与作用。我们将演示如何通过标记数据包的DSCP值，在网络设备上部署不同优先级的转发策略，实现不同业务的服务区分。 网络策略控制（Policy Control）：现代网络环境日益复杂，QoS策略的配置和管理也需要更加精细化和自动化。本章将介绍如何利用中央控制器或SDN（Software-Defined Networking）技术，实现QoS策略的集中管理和动态调整。 第六章：应用为王——视频流量分析与QoS保障的实战 视频流量已成为当前网络流量的主体，其对网络质量有着极致的要求。本章将聚焦于视频流量分析与QoS管理的具体应用。 视频流的特点与挑战：我们将深入剖析视频流（如直播、点播、视频会议）在网络上传输的特性，例如高带宽需求、对时延和抖动的敏感性、缓冲机制的应用，以及不同编码格式（H.264、H.265、AV1）和传输协议（RTSP、RTMP、HTTP-based streaming如HLS、DASH）的影响。 视频流量的分析方法：本章将演示如何利用前面介绍的流量分析技术，专门针对视频流量进行监测和分析。例如，如何识别视频流的开始和结束，估算视频码率，检测视频卡顿、缓冲、画质下降等现象，以及分析视频传输的丢包和时延情况。 视频QoS保障策略：我们将重点探讨如何为视频流量设计和实施QoS策略。这包括为高优先级视频流分配充足的带宽、优先传输视频数据包、严格控制视频时延和抖动，以及利用QoS技术来缓解网络拥塞对视频体验的影响。 内容分发网络（CDN）与视频QoS：我们将探讨CDN在提升视频服务质量中的作用，以及流量分析和QoS管理如何与CDN协同工作，优化视频的端到端传输性能。 新兴视频应用与QoS：对于VR/AR、8K超高清视频等新兴应用，本章将分析它们对网络QoS提出的更高要求，以及相应的流量分析和QoS保障策略。 第七章：智慧赋能——面向未来的流量分析与QoS管理 随着人工智能和大数据技术的飞速发展，流量分析与QoS管理正朝着更加智能化、自动化和主动化的方向演进。 机器学习在流量分析中的应用：本章将深入探讨如何利用机器学习算法（如深度学习、强化学习）来提升流量分析的精度和效率。例如，更精准的协议识别、更智能的异常检测、更准确的流量预测，以及自动化地发现和解决网络问题。 AI驱动的QoS优化：我们将展示如何利用AI技术，实现QoS策略的动态自适应调整。例如，根据实时的网络状况和用户行为，自动分配网络资源，优化拥塞控制算法，以及预测和预防潜在的服务质量下降。 意图驱动的网络（Intent-Based Networking）与QoS：本章将探讨意图驱动的网络理念，以及如何在这一框架下实现QoS的自动化部署和管理。用户只需表达业务意图，系统即可自动转化为具体的QoS配置和流量管理策略。 面向云原生和边缘计算的流量管理：随着云计算和边缘计算的普及，流量的分布和管理方式也在发生变化。本章将讨论这些新型计算范式对流量分析和QoS管理带来的新挑战，以及相应的解决方案。 开放的网络与协同管理：未来的网络将更加开放和互联互通。本章将展望开放API、标准协议在流量分析与QoS协同管理中的作用，以及如何构建跨域、跨运营商的QoS保障体系。 结语 网络流量分析与QoS管理，是构建高性能、高可靠性数字网络不可或缺的基石。本书力求以系统性的视角，详实的案例，生动的阐述，引领读者深入理解网络脉搏的每一次跳动，掌握驾驭信息洪流的关键技能。无论您是网络工程师、系统管理员、开发人员，还是对网络技术充满好奇的研究者，相信本书都能为您提供宝贵的知识财富，助力您在数字时代的网络浪潮中乘风破浪，抵达成功的彼岸。