End-To-End Quality of Service Over Heterogeneous Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Diaz, Michel

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9783540791195

丛书系列:

图书标签:

QoS
异构网络
网络性能
无线网络
网络优化
端到端
服务质量
网络架构
通信网络
网络管理

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

The book presents mechanisms, protocols, and system architectures to achieve end-to-end Quality-of-Service (QoS) over heterogeneous wired/wireless networks in the Internet. Particular focus is on measurement techniques, traffic engineering mechanisms and protocols, signalling protocols as well as transport protocol extensions to support fairness and QoS. It shows how those mechanisms and protocols can be combined into a comprehensive end-to-end QoS architecture to support QoS in the Internet over heterogeneous wired/wireless access networks. Finally, techniques for evaluation of QoS mechanisms such as simulation and emulation are presented. The book is aimed at graduate and post-graduate students in Computer Science or Electrical Engineering with focus in data communications and networking as well as for professionals working in this area.

《边缘智能与异构网络的协同优化：赋能下一代通信与服务》内容概要本书深入探讨了在飞速发展的异构网络环境中，如何通过边缘智能（Edge Intelligence, EI）与网络基础设施的协同优化，构建一个能够提供极致服务质量（Quality of Service, QoS）的端到端解决方案。随着5G/6G、物联网、人工智能等技术的融合，网络环境日益复杂，用户对低延迟、高带宽、高可靠性的服务需求呈爆炸式增长。传统云计算模式难以满足这些严苛的需求，边缘计算应运而生，而边缘智能则是将人工智能的能力推向网络边缘，实现更快速、更智能的决策与服务。本书的核心在于揭示边缘智能与异构网络之间复杂的交互关系，并提出一系列创新的协同优化策略，以期最大化整体系统的QoS。我们不仅关注单点技术的突破，更着眼于跨越不同网络层级、不同技术领域的融合创新，旨在为读者提供一个全面、系统的理解框架。第一部分：异构网络环境的挑战与机遇在本部分，我们首先对当前及未来异构网络环境的特点进行梳理。这包括但不限于：多样化的网络接入技术：从蜂窝网络（4G, 5G, 6G）、Wi-Fi、蓝牙，到低功耗广域网（LPWAN）如LoRa、NB-IoT，再到光纤、卫星通信等。每种技术都有其独特的优势和局限性，如何有效地融合和切换是关键。网络节点的异构性：智能手机、物联网设备、专用传感器、边缘服务器、核心网设备等，它们在计算能力、存储容量、通信带宽、能耗等方面存在巨大差异。动态的网络拓扑与负载：用户移动性、设备加入/离开、业务负载波动等都会导致网络拓扑和节点状态的快速变化。海量数据的产生与处理：物联网设备的普及带来了前所未有的数据量，对网络的传输能力和数据处理能力提出了极高要求。 QoS要求的差异化与严苛化：不同应用场景对延迟、吞吐量、抖动、可靠性、安全性等方面有着截然不同的需求，例如自动驾驶要求极低延迟，高清视频流需要高带宽，而关键任务通信则强调绝对的可靠性。在分析挑战的同时，我们也强调异构网络带来的巨大机遇。多样化的技术融合可以形成更强大的网络能力，边缘计算的部署为更靠近用户的地方提供了计算和存储资源，使得实时数据处理和智能决策成为可能。第二部分：边缘智能的核心技术与部署模型本部分将聚焦于边缘智能的关键技术，并探讨其在异构网络中的部署模式：边缘AI模型：介绍适用于边缘设备的轻量级AI模型设计，如模型压缩、量化、剪枝等技术。讨论如何针对不同硬件平台（如嵌入式芯片、FPGA、GPU）进行模型优化。模型训练与推理的边缘化：探讨在边缘端进行模型训练（如联邦学习）的可能性，以及如何实现低延迟的AI推理。边缘智能的感知与决策：分析边缘智能如何在本地采集数据、进行实时分析，并基于分析结果做出快速、智能的决策，例如本地化的内容缓存、资源调度、故障预测等。边缘智能与增强学习（Reinforcement Learning, RL）：重点研究如何利用RL技术，让边缘智能体在动态变化的异构网络环境中自主学习最优的策略，以实现QoS的动态优化。例如，通过RL动态调整网络参数、资源分配策略等。多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing, MEC）：深入分析MEC的架构，包括边缘节点的设计、边缘服务的编排与管理、以及与核心网的协同。讨论MEC如何为边缘智能提供强大的计算和存储支持。边缘智能的部署模式：分析集中式边缘、分布式边缘、以及分层边缘智能架构的优缺点，并探讨在不同场景下的最优部署策略。第三部分：端到端QoS协同优化框架这是本书的核心贡献所在。我们将提出一个全面的协同优化框架，旨在整合边缘智能和异构网络资源，实现端到端的QoS保障。该框架将涵盖以下关键方面：智能资源调度与分配：跨层调度：如何在不同网络层（如MAC层、网络层、传输层）之间进行协同调度，以满足不同服务的QoS需求。边缘与云的协同调度：基于应用的需求和网络状态，智能地决定任务是在边缘执行还是在云端执行，并实现数据和计算资源的无缝迁移。异构资源池的管理：如何有效地管理和调度不同类型边缘节点（计算能力、存储容量、通信接口）的资源，以应对动态变化的网络负载和QoS要求。智能网络管理与控制：基于AI的网络切片：如何利用边缘智能实现动态、实时的网络切片管理，为不同应用提供定制化的QoS保障。预测性维护与故障管理：通过边缘智能对网络状态进行实时监测和预测，提前发现潜在故障，并主动进行修复或切换，最大程度地减少服务中断。智能流量工程：如何利用边缘智能对网络流量进行实时分析和预测，动态调整路由策略、负载均衡策略，以避免拥塞，提高网络利用率。端到端QoS度量与监控：分布式QoS监控：提出在网络边缘部署智能监控单元，实现对端到端QoS的实时、细粒度度量。 QoS预测与反馈：利用边缘智能对未来的QoS性能进行预测，并将预测结果反馈给资源调度和网络控制模块，实现主动的QoS优化。个性化QoS保障：针对不同用户和应用的QoS需求，提供个性化的服务等级协议（SLA）管理和保障。安全与隐私的协同考虑：边缘安全：讨论边缘智能在网络安全防护中的作用，如入侵检测、DDoS攻击缓解等。数据隐私保护：在边缘进行数据处理时，如何确保用户隐私不被泄露，例如差分隐私、联邦学习等技术在边缘的应用。第四部分：关键应用场景与未来展望在本部分，我们将结合具体的应用场景，展示边缘智能与异构网络协同优化的实际价值：智能交通系统：自动驾驶车辆、车联网（V2X）通信中的低延迟、高可靠性QoS保障。工业物联网（IIoT）：智能制造、远程控制、实时监测中的高精度、低延迟QoS需求。增强现实/虚拟现实（AR/VR）：沉浸式体验所需的超低延迟、高带宽QoS保障。智慧城市：智能监控、环境监测、公共安全等需要大规模设备连接和实时数据处理的QoS挑战。医疗健康：远程医疗、手术机器人等对QoS要求极高的关键应用。最后，我们将展望边缘智能与异构网络协同优化技术的未来发展趋势，包括更先进的AI算法、更智能的网络架构、以及与新兴技术（如区块链、量子计算）的融合等，为研究者和从业者提供前沿的思考方向。本书特色全面性：覆盖异构网络、边缘智能、QoS优化等多个关键领域，构建了一个完整的技术生态。前沿性：聚焦最新技术进展，深入探讨边缘AI与5G/6G等前沿技术的融合。创新性：提出了一套全新的端到端QoS协同优化框架，并提供了多种创新性的算法和策略。实践性：结合丰富的应用场景，展示了理论成果的实际落地价值。系统性：以清晰的逻辑结构，引导读者逐步深入理解复杂的技术问题。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解在日益复杂的异构网络环境下，如何利用边缘智能的强大能力，实现端到端的QoS最大化。本书将成为相关领域的研究者、工程师、学生以及技术决策者的宝贵参考资料，助力推动下一代通信与服务的创新发展。