具体描述
好的，以下是基于您提供的书名《UMTS Performance and Optimization》的背景信息，撰写的一份不包含该书具体内容的详细图书简介。这份简介旨在描绘一个专注于相关技术领域，但内容侧重于其他方面（如新兴无线技术、网络架构演进、或特定应用层面）的图书轮廓。 --- 图书名称：《下一代移动通信网络架构与边缘智能部署策略》 导言：移动连接的范式转移 在数据洪流席卷全球的今天，移动通信网络正经历一场深刻的结构性变革。如果说早期的移动通信系统着重于连接的建立与语音的承载，那么当下的重点已然转移至超高带宽、极低延迟以及服务质量（QoS）的精细化管理。本书《下一代移动通信网络架构与边缘智能部署策略》并非聚焦于传统空中接口的参数调优或某一特定代际（如UMTS）的性能瓶颈分析，而是将目光投向了未来十年驱动数字经济发展的核心技术栈：网络功能虚拟化（NFV）、软件定义网络（SDN）的深度融合，以及人工智能/机器学习（AI/ML）在网络侧的实质性落地。 本书旨在为网络工程师、系统架构师以及制定技术战略的决策者提供一套系统化的认知框架，理解如何从根本上重构移动网络基础设施，以应对5G乃至6G愿景所带来的严峻挑战。我们假定读者已对基础的移动通信原理有扎实的了解，并期望获得关于如何超越传统优化范畴，迈向自动化、自适应和自愈合网络的实操指导。 第一部分：核心网络架构的解耦与重构 本部分深入探讨了移动核心网（EPC/5GC）向云原生架构迁移的必要性、挑战与实施路径。我们摒弃了对特定空口性能指标的微观剖析，转而关注网络逻辑的宏观重组。 第一章：云原生核心网的基石：从虚拟机到容器化 本章详细阐述了从传统硬件依赖型网络功能向基于容器（如Docker和Kubernetes）的云原生服务演进的完整生命周期。重点分析了网络功能（VNF/CNF）的无状态设计原则、服务网格（Service Mesh）在微服务间的流量管理和观测性，以及如何确保电信级高可靠性（High Availability）在分布式容器环境中的实现。我们将对比不同云平台（公有云、私有云、混合云）对网络功能部署的影响，特别是Kubernetes在资源调度、弹性伸缩方面的独特能力，及其对网络切片性能的底层支撑。 第二章：软件定义一切：SDN/NFV在骨干与接入层的协同效应 本章聚焦于控制平面与数据平面的分离如何彻底改变网络的配置与运营模式。内容涵盖SDN控制器（如ONOS, OpenDaylight）在广域网（WAN）与城域网中的应用，以及如何利用NFV实现网络功能的快速部署与生命周期管理。我们将详细分析网络切片（Network Slicing）的技术实现，特别是切片隔离性、资源预留机制，以及如何通过SDN控制层动态地为不同切片分配底层物理和虚拟资源，以满足如URLLC（超可靠低延迟通信）和mMTC（海量机器类通信）的差异化SLA要求。 第三章：边缘计算（MEC）的战略价值与部署模型 边缘计算是本书的核心战略支柱之一。本章详尽剖析了MEC不仅仅是简单的基站机房的小型数据中心，而是实现低延迟应用、数据本地化处理和隐私保护的关键节点。内容包括：MEC的标准化框架（如ETSI MEC），从集中式核心网到分布式边缘的控制面下沉策略，以及在运营商、内容提供商和垂直行业客户之间建立MEC生态的商业模式探讨。我们着重分析了如何通过MEC实现关键业务的本地卸载，从而规避传统核心网带来的延迟瓶颈，这是提升用户体验的根本性途径。 第二部分：智能化运维（AIOps）与网络自愈合 性能优化已不再是孤立的KPI调优，而是融入到整个网络生命周期管理的自动化决策过程中。本部分转向如何利用数据科学和人工智能技术实现网络的自我感知、自我学习和自我修复。 第四章：海量网络数据的采集、清洗与特征工程 为实现AIOps，必须首先解决海量、异构网络数据的“数据湖”问题。本章详细介绍了从RAN、Core、Transport层收集的关键遥测数据（Telemetry Data）的格式、采集协议（如gNMI），以及如何进行跨域数据融合。重点讨论数据清洗的关键步骤，如时间序列对齐、缺失值填充和异常值检测。此外，针对网络场景，我们设计了特定的特征工程方法，将原始的性能计数器转化为对网络状态具有高解释力的特征向量，为后续的AI模型训练奠定基础。 第五章：面向预测性维护的机器学习模型构建 本书摒弃了传统的基于阈值的告警系统，转而采用时间序列预测模型。本章深入讲解了如何应用LSTM、Transformer等深度学习模型来预测网络拥塞、硬件故障概率和用户体验下降趋势。我们将详细拆解模型训练过程中的超参数选择、迁移学习在不同地理区域模型适应性的应用，以及如何构建一个可靠的“黄金数据集”来校准和验证模型的准确性，确保预测的可靠性远超传统的统计方法。 第六章：闭环自动化：从决策到执行的无缝衔接 本章是实现网络自愈合的关键。我们探讨了如何将AI模型的预测结果无缝集成到SDN/NFV编排器（Orchestrator）中，形成“检测-分析-决策-执行”的闭环流程。具体内容包括：基于强化学习的动态资源调度策略，网络切片参数的在线实时调整，以及故障隔离和自动回滚机制的设计。本书提供了一套基于意图驱动网络（Intent-Based Networking, IBN）的框架，将高层业务目标转化为底层网络配置指令，并由自动化系统自动验证其是否满足初始意图。 结论：通往认知网络的未来蓝图 本书的最终目标是提供一个清晰的路线图，指导行业如何平稳过渡到一个由软件定义、由智能驱动的移动通信网络。我们相信，性能的提升不再依赖于硬件的迭代速度，而在于架构的灵活性和决策的智能化程度。通过深入理解和实践本书所阐述的云原生架构、边缘智能部署和AIOps框架，读者将能够主导下一代网络基础设施的构建与运营，确保移动连接能够持续支撑日益复杂的数字生态系统的需求。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有