Internet Tiered Services pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Rouskas, George N.

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9780387097374

丛书系列:

图书标签:

互联网服务
分层架构
QoS
网络性能
服务质量
网络分层
互联网架构
流量工程
网络优化
服务模型

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具体描述

This book provides a theoretical framework for reasoning about and pricing Internet tiered services, as well as a practical toolset for network providers to develop customized menus of service offerings. Internet service providers (ISPs) have introduced several forms of a tiered service, in which users may select from a small set of tiers that offer progressively higher levels of service with a corresponding increase in price. The material provides a comprehensive study of the design, sizing, pricing, and operation of Internet tiered services. It also addresses the following issues: optimization of service tier selection and sizing, economic models for optimal pricing of service tiers, models for optimizing 'bundles of services', and applications of tiered services in simplifying important QoS functions in the network, including fair packet scheduling.

图书简介：《云端架构：下一代数据中心与边缘计算的深度解析》书名：云端架构：下一代数据中心与边缘计算的深度解析简介：本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，剖析当前正在重塑信息技术基础设施的两个核心趋势：下一代数据中心（Next-Generation Data Centers, NGDC）的演进与边缘计算（Edge Computing）的兴起。我们聚焦于支撑现代应用、大数据分析和物联网（IoT）服务所必需的底层技术、架构模式以及优化策略。这不是一本关于特定商业服务模型的指南，而是对驱动这些服务运行的工程原理和技术堆栈的详尽技术探讨。第一部分：下一代数据中心的重构随着工作负载对延迟、带宽和弹性的要求日益提高，传统的数据中心模型正面临深刻的变革。本部分将深入剖析驱动这场变革的关键技术领域。 1. 硬件加速与异构计算的融合：我们首先探讨数据中心硬件层面的重大转变。传统的CPU主导范式正在向异构计算平台迁移。详细分析了图形处理器（GPUs）在通用计算（GPGPU）中的应用，尤其是在机器学习训练与推理、高性能计算（HPC）以及大规模数据并行处理中的作用。此外，本书将深入研究专用集成电路（ASICs）和现场可编程门阵列（FPGAs）如何被集成到数据中心架构中，以实现特定工作负载（如网络功能虚拟化、加密/解密、数据压缩）的硬件级加速，从而显著降低能耗并提高吞吐量。我们将讨论如何设计编程模型（如OpenCL, CUDA的下一代迭代）以有效管理这些异构资源池。 2. 软件定义基础设施（SDI）的深化： SDI不再仅仅是虚拟化层面的抽象，它已经渗透到网络的每一个角落。我们将详述软件定义网络（SDN）的最新发展，重点关注基于意图的网络（Intent-Based Networking, IBN）的架构。IBN如何通过模型驱动的方式自动配置、监控和自我修复网络，以及它对传统网络管理范式的颠覆。在存储领域，我们将解析软件定义存储（SDS）的演进，对比持久内存（PMem）与NVMe over Fabrics（NVMe-oF）技术如何重塑存储层次结构，实现低延迟、高扩展性的数据访问。本书将详细介绍容器编排系统（如Kubernetes）如何作为基础设施抽象层，统一计算、网络和存储资源的调度策略。 3. 数据中心网络架构的范式转变：大型数据中心的互联面临着巨大的扩展性挑战。本书将详细分析“Clos”或“Spine-Leaf”架构的原理、优势与局限。我们深入探讨超大规模数据中心内部采用的无阻塞网络设计，以及如何通过更高端口密度的交换芯片、多级互联和先进的流量工程技术（如ECMP的优化使用、基于遥测的负载均衡）来维持极低的平均跳数和高可靠性。关于拥塞控制，我们将比较传统的TCP窗口机制与现代数据中心环境下的新一代拥塞控制算法（如BBR、DCQCN）的性能差异及其在流量敏感型应用中的适用性。第二部分：边缘计算的兴起与分布式系统设计随着5G、工业物联网和自动驾驶应用的爆发，计算能力必须下沉到物理世界更靠近数据源的地方。本部分聚焦于如何构建和管理这种地理上分散的计算基础设施。 1. 边缘计算的拓扑与分层模型：边缘计算并非单一概念，而是一个光谱。本书清晰界定了从核心云到近端边缘（Near Edge/Metro Edge）再到远端（Far Edge/Device Edge）的不同层级，并分析了每个层级在计算能力、存储持久性、网络延迟和自治性方面的权衡。我们将详细阐述微型数据中心（Micro Data Centers, MDCs）和计算节点（Compute Nodes）的设计考量，包括物理部署环境的严苛性、冷却挑战以及能源效率优化。 2. 分布式工作负载的编排与生命周期管理：在高度异构、资源受限且网络连接不可靠的边缘环境中部署和运行应用，是最大的工程挑战之一。本书详细探讨了针对边缘优化的容器化和轻量级虚拟化技术。重点分析了Kubernetes在边缘环境中的瘦身与裁剪方案（如K3s、KubeEdge），以及它们如何处理节点间的同步、配置漂移和资源隔离问题。关于状态管理，我们将探讨如何在边缘节点上实现持久性存储的分布式一致性协议，以及如何平衡本地处理的需求与向核心云同步数据的策略。 3. 边缘智能（Edge AI）与数据处理：边缘计算的核心驱动力之一是对实时决策的需求。本部分深入探讨了“模型下放”的技术细节。分析了如何对深度学习模型进行量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），以使其能够在资源受限的边缘设备上高效运行推理。此外，我们探讨了联邦学习（Federated Learning）的架构，这是一种允许模型在不暴露原始数据的情况下，利用分散在边缘设备上的数据进行协同训练的范式。本书将探讨保障边缘数据流安全与隐私的加密机制，特别关注在受物理攻击威胁的环境中的安全启动和度量验证。 4. 边缘网络的可靠性与自治性：边缘节点的网络连接往往是间歇性或低带宽的。本书专门分析了应对这些挑战的网络协议和策略。研究了异步复制（Asynchronous Replication）技术在数据同步中的应用，以及如何利用本地缓存和智能路径选择来最小化对广域网的依赖。我们还将讨论边缘系统如何实现高自治性（Autonomy），即在与核心云失去连接时，仍能独立运行、执行关键任务和自我修复的能力，并探讨这种自治性对系统故障恢复和时间敏感型应用的影响。结语：《云端架构：下一代数据中心与边缘计算的深度解析》通过对硬件加速、软件定义基础设施、超大规模网络设计以及分布式边缘系统的深入剖析，为系统架构师、基础设施工程师和高级开发人员提供了一张绘制现代信息系统蓝图的关键路线图。本书强调的不是特定厂商的解决方案，而是底层技术选择背后的工程权衡与设计哲学。