基本信息
书名:端到端重配置无线网络技术
定价:25.00元
作者:纪阳等
出版社:北京邮电大学出版社有限公司
出版日期:2006-01-01
ISBN:9787563511808
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:
商品重量:0.141kg
编辑推荐
内容提要
本书专门介绍基于软件无线电技术的端到端可重配置网络。本书的主要内容包括软件无线电发展的历史与端到端重置网络的关系,端到端重配置的体系架构和重配置管理机制与流程,软件无线电技术在基带、射频部分的体系结构和关键组件,重配置技术在空中接口方面的改进,重配置技术对无线资源管理的影响等。
本书可供从事移动通信技术研究,特别是从事未来移动通信技术研究的工程技术人员阅读,也可作为高等院校从事相关研究的参考书。
目录
作者介绍
文摘
序言
虚拟化浪潮下的网络蝶变:下一代通信架构的探索与实践 在信息爆炸与万物互联的时代背景下,通信网络正经历着前所未有的变革。传统的固定、僵化的网络架构已难以满足日益增长的带宽需求、海量终端接入以及多样化的业务场景。为了突破这些瓶颈,业界正积极探索和拥抱一种全新的范式——“虚拟化”。本书并非聚焦于某个特定技术领域的“端到端重配置”,而是深入剖析“虚拟化”这一颠覆性技术如何重塑通信网络的底层逻辑,构建起灵活、智能、高效的下一代通信架构。 第一部分:虚拟化网络时代的黎明 在追溯虚拟化浪潮之前,我们有必要回顾通信网络演进的历史足迹。从最早的电路交换到分组交换,每一次技术革新都伴随着网络能力的指数级增长。然而,随着移动互联网、物联网、云计算等应用的爆发,传统网络在资源调度、业务部署、故障响应等方面暴露出明显的短板。 第一章:传统网络架构的困境与挑战 硬件依赖与资源浪费: 传统的通信网络高度依赖于专用硬件设备,如路由器、交换机、基站等。这些硬件在设计之初便固定了其功能和性能,一旦部署,升级成本高昂且灵活性差。同时,资源利用率低下,许多硬件长期处于闲置状态,造成了巨大的能源浪费和经济损失。 僵化的功能耦合: 在传统网络中,控制逻辑与数据转发功能通常紧密耦合在同一硬件设备中,这使得对网络功能的修改和创新变得异常困难。功能的更新需要对整个硬件进行重构,耗时耗力,严重阻碍了新业务的快速上线和创新应用的推广。 业务部署缓慢与低效: 新业务的引入往往需要繁琐的网络规划、配置和设备部署过程,周期长,易出错。对于需要快速响应市场需求的应用,这种低效的部署模式显得尤为捉luoromethyl。 运维成本高昂: 复杂的网络结构、分散的设备管理、以及故障排查的难度,都导致了传统网络的运维成本居高不下。人工干预的比例高,难以实现规模化、自动化的运维。 无法应对爆炸性增长的流量与多样化需求: 随着5G、物联网等技术的普及,网络流量呈爆炸式增长,且业务类型日益多样化,对网络的时延、带宽、可靠性等提出了更加严苛的要求。传统网络在应对这些挑战时显得力不从心。 第二章:虚拟化——重塑网络根基的革命 虚拟化技术的出现,为解决上述困境提供了全新的视角和强大的武器。其核心思想是将硬件资源与网络功能进行解耦,通过软件定义的方式来管理和控制网络。 抽象与隔离: 虚拟化通过软件层将物理硬件抽象成逻辑资源池,并允许在这些逻辑资源上创建多个独立的虚拟网络实例。每个虚拟网络都拥有独立的逻辑资源,彼此之间相互隔离,互不影响。 资源池化与按需分配: 物理硬件资源被汇聚成一个大的资源池,可以通过软件灵活地按需分配给不同的虚拟网络或应用。这极大地提高了资源利用率,避免了资源浪费。 功能软件化与服务化: 原本固化在硬件中的网络功能(如防火墙、负载均衡、路由器等)被分解成独立的软件模块,可以部署在通用的计算平台上。这些软件模块可以像服务一样被调用和组合,极大地增强了网络的灵活性和可编程性。 开放与标准化: 虚拟化技术鼓励开放的接口和标准,打破了过去硬件厂商之间的壁垒,为第三方软件供应商提供了广阔的创新空间。 第二部分:核心虚拟化技术剖析 本书将深入探讨实现网络虚拟化的关键技术,这些技术共同构建了虚拟化网络的基础。 第三章:软件定义网络(SDN)——赋予网络“大脑” SDN是实现网络虚拟化的核心驱动力之一。它将网络设备的控制平面与数据平面进行分离,使得网络控制策略可以集中管理和编程。 控制与转发分离: SDN将传统的耦合在一起的控制逻辑和数据转发功能剥离。控制平面集中在独立的控制器上,负责制定网络策略和转发规则;数据平面则由网络设备(如交换机、路由器)执行,负责实际的数据包转发。 集中式控制: SDN控制器作为网络的“大脑”,能够全局感知网络状态,并根据业务需求动态地制定和下发转发规则。这使得网络管理更加便捷高效,能够实现精细化的流量控制和策略部署。 可编程的网络接口: SDN控制器通过开放的API(如OpenFlow)与网络设备进行通信,使得开发者可以利用编程的方式来配置和管理网络,实现网络的自动化和智能化。 应用场景: SDN在流量工程、网络切片、服务链部署、网络安全策略等方面展现出巨大的潜力。 第四章:网络功能虚拟化(NFV)——让网络功能“云化” NFV是另一项关键技术,它将传统的专用硬件网络设备(如负载均衡器、防火墙、IMS等)的功能,通过软件的形式部署在通用的IT基础设施(服务器、存储、交换机)上,形成虚拟化网络功能(VNF)。 通用硬件平台: NFV不再依赖于昂贵的专用硬件,而是将网络功能运行在x86服务器等通用计算平台上,大大降低了网络部署的成本。 软件化与模块化: 网络功能被分解成独立的软件模块,可以像应用程序一样进行部署、启动、停止和删除。这极大地提高了网络的灵活性和敏捷性。 虚拟化网络功能(VNF): VNF是NFV的核心组成部分,它将传统的硬件网络设备的功能封装在虚拟机(VM)或容器(Container)中。 服务链(Service Chaining): NFV使得将多个VNF按照预定的顺序串联起来,形成复杂的服务链,从而实现更加丰富的网络服务。 编排与管理: NFV需要强大的编排器(Orchestrator)来自动化地管理VNF的生命周期,包括VNF的部署、实例化、关联、扩展和缩减等。 第五章:容器化与微服务——加速网络功能的迭代 在NFV的基础上,容器化技术(如Docker)和微服务架构的兴起,进一步加速了网络功能的软件化和敏捷化。 容器化部署: 容器相比于虚拟机,具有更轻量级、更快的启动速度和更高的资源利用率。将VNF部署在容器中,可以实现更快的部署和更灵活的扩展。 微服务架构: 将复杂的网络功能拆分成一组小型的、独立的服务(微服务),每个微服务只负责一项特定的功能。这种架构使得单个服务的开发、部署、迭代和扩展更加独立,提升了整体系统的敏捷性。 DevOps文化与CI/CD: 容器化和微服务架构与DevOps文化和持续集成/持续交付(CI/CD)流程相结合,能够实现网络功能的快速开发、测试和上线,极大地缩短了创新周期。 第三部分:虚拟化网络架构的构建与实践 在掌握了核心虚拟化技术之后,本书将进一步探讨如何将这些技术融汇贯通,构建起下一代虚拟化网络架构,并展望其未来的发展方向。 第六章:多层解耦的虚拟化网络架构 下一代虚拟化网络架构通常呈现出多层解耦的特点: 基础设施层: 包含通用的计算、存储、网络硬件资源(如服务器、交换机、光纤)。 虚拟化层: 负责将物理硬件资源抽象成逻辑资源池,包括计算虚拟化(VMware, KVM)、存储虚拟化、网络虚拟化(SDN/NFV)。 编排与自动化层: 负责管理和调度虚拟化资源,自动化地部署、配置和管理网络服务。包括NFV Orchestrator (NFVO), VNF Manager (VNFM)等。 服务层: 由一系列的虚拟化网络功能(VNF)组成,它们可以被灵活地组合和编排,以提供端到端的网络服务。 应用层: 运行在虚拟化网络之上的各类业务应用,如移动通信服务、企业专网、物联网平台等。 第七章:虚拟化网络中的关键挑战与解决方案 尽管虚拟化带来了巨大的优势,但在实际部署中也面临着诸多挑战: 性能瓶颈: 虚拟化过程中可能引入的性能开销,如虚拟化开销、网络穿透开销等,需要通过硬件加速、优化虚拟化技术等方式来解决。 安全性问题: 虚拟化环境下的安全隔离、访问控制、漏洞防护等需要更精细化的设计和管理。 管理与监控的复杂性: 复杂的虚拟化环境需要强大的统一管理和监控平台,以实现对整个网络的端到端可视性和控制。 互操作性与标准化: 不同厂商的虚拟化技术和产品之间的互操作性仍然是一个挑战,需要推动相关标准的制定和统一。 人才与技能的转型: 传统的网络工程师需要掌握新的虚拟化、SDN、NFV等技术,以适应网络架构的变化。 第八章:虚拟化网络的应用前景与发展趋势 虚拟化网络架构是未来通信网络发展的必然趋势,其应用前景广阔: 5G核心网的演进: 5G核心网的云原生化和虚拟化是其关键特征,能够提供更高的灵活性、可扩展性和更低的成本。 企业网络的转型: 虚拟化网络能够为企业提供更灵活、更安全、更经济的网络解决方案,如SD-WAN、私有云网络等。 物联网(IoT)网络的构建: 虚拟化网络能够有效地管理海量物联网设备,并提供定制化的网络服务。 边缘计算: 虚拟化技术能够支持边缘计算节点上部署灵活的网络功能,为低时延应用提供更好的支持。 网络智能化与AI的融合: 随着AI技术的发展,虚拟化网络能够更好地支持AI驱动的网络优化、故障预测和自动化运维。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角,理解虚拟化技术如何颠覆传统通信网络,并为构建下一代智能、灵活、高效的网络架构提供理论指导和实践参考。我们相信,随着虚拟化技术的不断成熟和普及,未来的通信网络将变得更加强大,能够更好地支撑人类社会对信息连接的无限需求。
阅读到中期,我开始意识到这本书的跨学科视野是其最大的亮点之一。作者大胆地将人工智能的最新进展,特别是深度强化学习(DRL)的概念引入到传统通信的框架内。他描述了一个场景:未来的无线基站不再是固定的程序执行者,而是能够根据实时的信道状态、用户行为模式,自主学习并迭代优化其传输策略的“数字生命体”。这种前瞻性的探讨,让我对网络自主演进的可能性感到无比振奋。书中对DRL在波束赋形、干扰对齐等经典问题上的应用进行了深入探讨,并清晰地指出了当前模型在泛化能力和可解释性方面存在的瓶颈。这表明作者的立场是审慎而务实的,他既展示了技术的潜力,也诚实地揭示了通往大规模商业化应用道路上的“拦路虎”。对于希望站在技术前沿、思考未来十年网络形态的研究人员而言,这一部分无疑是思想的火花。