Challenges for Next Generation Network Operations and Service Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ma, Yan (EDT)/ Choi, Deokjai (EDT)/ Ata, Shingo (EDT)

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页数:0

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价格:105

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isbn号码:9783540886228

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图书标签:

• 网络运营
• 服务管理
• 下一代网络
• 网络自动化
• 网络虚拟化
• SDN
• NFV
• 人工智能
• 机器学习
• 网络安全
• 云原生
• DevOps
• 网络监控
• 性能优化
• 故障管理

《智能互联时代的挑战与机遇：下一代网络运营与服务管理的深度解析》 在信息技术飞速发展的浪潮中，网络已不再仅仅是连接的媒介，更是驱动社会进步、经济发展和生活方式变革的核心引擎。从5G的部署到物联网的普及，从人工智能的应用到云计算的深化，下一代网络正以前所未有的速度和广度重塑着我们的世界。然而，伴随着这些令人振奋的变革，也涌现出了一系列严峻的挑战。本书旨在深入探讨这些挑战，并为构建更加智能、可靠、高效的网络运营与服务管理体系提供深刻的洞察与前瞻性的解决方案。 第一章：下一代网络架构的演进与挑战 下一代网络正经历着从传统电信网络向以软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）为代表的云原生架构的深刻转型。这种转型带来了前所未有的灵活性和可编程性，使得网络能够更快速地适应业务需求的变化，实现按需部署和动态调整。然而，这也意味着网络管理的复杂性急剧增加。 SDN与NFV的融合挑战： SDN通过控制平面与数据平面的分离，实现了网络的集中化控制和可编程性；NFV则通过虚拟化技术将网络功能从专用硬件解耦，部署在通用服务器上。这两种技术的结合是构建下一代网络的基础，但同时也带来了新的挑战。例如，如何有效地管理和协调大量虚拟化网络功能（VNFs），如何确保不同厂商的VNFs之间的互操作性，以及如何保证虚拟化环境下的网络性能和安全性，都是亟待解决的问题。 异构化与复杂性： 下一代网络不再是单一技术或协议的统一体，而是融合了多种技术、协议和供应商的异构环境。从无线接入到核心网，从数据中心到边缘计算，从云端到终端，网络的触角延伸至每一个角落。这种异构化使得网络的故障排查、性能优化和资源调度变得异常困难，需要更先进的监控和分析工具。 海量连接与数据爆炸： 随着物联网设备的指数级增长，网络将承载的海量连接数将远超以往。这些设备产生的数据量更是呈现爆炸式增长。如何有效地管理和处理如此庞大的连接和数据流，如何在海量数据中提取有价值的信息，以支持网络的智能运营，是下一代网络运营面临的核心难题。 安全性的新维度： 网络的互联互通程度越高，其面临的安全威胁也越复杂。软件定义和虚拟化带来的可编程性，虽然提高了灵活性，但同时也可能引入新的攻击向量。分布式拒绝服务（DDoS）攻击、数据泄露、恶意软件传播等威胁，在下一代网络环境下可能更加隐蔽和难以防范。如何构建端到端的安全防护体系，实现主动威胁检测与响应，是保障网络稳定运行的关键。 第二章：智能运营与自动化：迈向自主网络 为了应对下一代网络日益增长的复杂性和动态性，自动化与智能化已成为网络运营的必然趋势。从被动响应到主动预测，从人工干预到自主决策，智能运营的目标是构建一个能够自我配置、自我优化、自我修复的自主网络。 人工智能与机器学习的应用： 人工智能（AI）和机器学习（ML）是实现网络智能化的核心驱动力。通过分析海量的网络日志、性能指标和告警信息，AI/ML算法能够识别潜在的故障模式，预测性能瓶颈，优化资源分配，甚至自动进行故障排除。例如，利用ML进行异常检测，可以及时发现网络中的异常流量或性能下降；利用AI进行根因分析（RCA），可以快速定位导致问题的根本原因。 自动化运维（AIOps）： AIOps将AI/ML的能力融入到IT运维的各个环节，实现从数据收集、分析到决策和执行的全流程自动化。在网络运营领域，AIOps能够自动化执行网络配置、服务部署、性能调优、容量规划等任务，显著提高运维效率，降低人工错误。 数字孪生与模拟仿真： 数字孪生技术通过创建一个与物理网络实时同步的虚拟副本，使得网络管理员能够在一个安全、可控的环境中进行测试、验证和优化。通过在数字孪生中模拟各种场景，如突发流量、故障注入等，可以提前发现潜在问题，验证新的配置或策略的有效性，从而降低对生产网络的风险。 意图驱动的网络： 传统的网络管理方式是指令驱动的，需要管理员手动配置每一步操作。而意图驱动的网络则允许管理员以业务的“意图”来描述网络需求，例如“确保特定应用的SLA”，系统则会自动将这种意图转化为具体的网络配置和策略。这种模式极大地简化了网络管理，提高了响应速度。 第三章：服务管理的新范式：从管道到价值 在连接即服务（XaaS）的时代，网络运营商的角色正在从单纯的管道提供者向集成的服务提供商转变。下一代网络服务管理需要更加关注用户体验、业务价值和生态系统的协同。 全生命周期的服务保障： 服务管理不再局限于故障排除，而是贯穿于服务的整个生命周期，包括需求采集、设计、部署、监控、优化和退役。确保服务的可用性、可靠性、性能和安全性，是服务管理的核心目标。 客户体验管理（CEM）： 技术的进步最终是为了更好地服务用户。客户体验管理（CEM）将用户体验置于首位，通过收集和分析用户反馈、行为数据等，深入了解用户需求和痛点，并据此优化网络服务。关注用户感知的服务质量，例如延迟、抖动、吞吐量等，是CEM的关键。 业务驱动的网络： 网络运营与服务管理需要与业务紧密结合，理解并支持业务目标。这意味着网络策略的制定和优化应以业务需求为导向，确保网络资源能够高效地支持各种业务场景，如高清视频、VR/AR、自动驾驶、远程医疗等。 跨域协同与生态系统： 下一代网络服务往往涉及多个参与者和多个技术领域，例如云服务提供商、应用开发商、终端设备制造商等。构建高效的跨域协同机制，打破信息孤岛，实现端到端的服务保障，是提升整体服务质量的关键。一个健康的生态系统能够促进创新，为用户提供更丰富、更优质的服务。 服务编排与自动化： 复杂的服务往往由多个网络功能和IT组件组合而成。服务编排（Service Orchestration）技术能够自动化地管理这些组件的部署、配置和生命周期，确保服务的快速交付和灵活调整。例如，在云环境中，通过服务编排可以自动化部署和扩展应用程序所需的网络资源。 第四章：数据驱动的网络洞察：情报与决策 数据是智能网络运营的基石。下一代网络产生了海量的数据，如何有效地收集、存储、处理和分析这些数据，并从中提取有价值的洞察，是实现高级别智能运营的关键。 数据收集与整合： 需要建立统一的数据收集平台，从网络的各个层面（如设备日志、性能指标、流量分析、用户报告等）捕获和整合数据。确保数据的准确性、完整性和实时性至关重要。 数据分析与挖掘： 运用先进的数据分析技术，如大数据分析、时序分析、图分析等，对收集到的数据进行深入挖掘，发现隐藏的模式、关联和趋势。这有助于理解网络行为、识别潜在风险，并指导优化决策。 可视化与仪表盘： 通过直观的可视化工具和仪表盘，将复杂的网络数据以易于理解的方式呈现出来，帮助运维人员和管理层快速掌握网络状态，及时发现异常。 预测性分析与主动干预： 利用数据分析结果，建立预测模型，预测未来的网络负载、性能变化甚至潜在故障。基于这些预测，采取主动干预措施，如提前扩容、优化配置等，以避免服务中断或性能下降。 知识图谱与智能决策支持： 构建网络知识图谱，将不同类型的数据和信息进行关联，形成一个结构化的知识体系。这有助于AI系统更深入地理解网络，做出更智能的决策，并为人工决策提供有力的支持。 第五章：面向未来的网络运营与服务管理：可持续创新之路 面对不断演进的技术和日益增长的业务需求，下一代网络运营与服务管理需要持续创新，以适应未来的挑战。 云原生运营模型： 拥抱云原生技术和DevOps理念，将网络运营和开发流程进行融合，实现更快的迭代速度、更高的部署频率和更强的弹性。 以安全为中心的设计（Security-by-Design）： 将安全性融入到网络的设计、部署和运营的每一个环节，而不是事后补救。主动防御、零信任模型等理念将成为主流。 绿色网络与可持续发展： 随着网络规模的不断扩大，能耗问题日益突出。在追求高性能和高效率的同时，也需要关注网络的绿色化和可持续发展，通过优化算法、采用节能技术等方式降低能源消耗。 人才与技能的升级： 下一代网络运营需要具备跨领域知识的复合型人才，他们不仅需要掌握传统的网络技术，还需要熟悉AI/ML、大数据、云计算、软件开发等新技能。持续的培训和知识更新是应对挑战的关键。 标准与开放性： 推动行业标准的制定和开放生态的建设，有助于促进不同厂商设备和软件之间的互操作性，降低集成难度，加速创新。 总之，《智能互联时代的挑战与机遇：下一代网络运营与服务管理的深度解析》一书，旨在为网络工程师、运维专家、技术决策者以及所有关注网络未来发展的人士，提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角。本书将引领读者穿越下一代网络的复杂性，把握技术变革的脉搏，共同塑造一个更加智能、可靠、高效且充满活力的数字未来。

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