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黄天云 著

图书标签:

• 视频流量
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• 网络性能
• 视频分析
• 流量工程
• 网络优化
• 带宽管理
• 服务质量
• 网络测量
• 流媒体

店铺： 华文京典专营店

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564714222

商品编码：29872732768

包装：平装

出版时间：2013-03-01

基本信息

书名：视频流量分析与QoS管理

定价：45.00元

作者：黄天云

出版社：电子科技大学出版社

出版日期：2013-03-01

ISBN：9787564714222

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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《视频流量分析与QoS管理》提供了对视频流量进行模拟和性能分析的一般化方法，以及保证IP上视频流传输服务质量的关键技术。《视频流量分析与QoS管理》研究了常见的视频流量模型、典型的视频流量管制和整形算法，以及速率—失真理论在流视频传输中的应用。在此基础上分析了MPEG—2的分层编码、MPEG—4的基于对象体系结构，以及MPEG—4精细粒度可扩展编码FGS的优化传输方案和调度策略。

目录

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作者介绍

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　　黄天云，男，1973年生，教授，博士。1999年6月于重庆大学应用数学系毕业，获理学硕士学位；2003年3月于电子科技大学计算机学院毕业，获工学博士学位，同年破格晋升为副教授。后参研多项省部级项目。主要从事流媒体传输与数字媒体适配等方碇的研究与教学工作。目前已先后在《计算机学报》、《Journalof Systems Engineering andElectronics》、《ComputerCommunications》等外期刊，以及国际会议上以作者身份发表20篇学术论文，其中近10被EI收录、2篇被SCI收录。

文摘

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序言

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《深入理解分布式系统：从架构设计到性能优化》 内容概述： 本书是一部聚焦于分布式系统设计、实现与运维的深度技术专著。它旨在为读者提供一套全面、系统的分布式系统知识体系，涵盖从基础概念到高级主题，从理论模型到实践案例的全方位解析。本书不仅讲解了分布式系统的核心原理，更侧重于如何将这些原理转化为可落地、高性能、高可用且易于管理的实际系统。 第一部分：分布式系统基础与核心概念 分布式系统的定义与挑战： 详细阐述分布式系统的内涵，探讨其与集中式系统的根本区别，深入分析分布式系统所面临的固有挑战，如并发性、容错性、一致性、网络延迟、节点故障、数据同步等，并引入CAP理论、PACELC等重要权衡模型。 分布式系统的基本模型： 介绍常见的分布式系统模型，包括客户端-服务器（Client-Server）、对等网络（Peer-to-Peer）、主从复制（Master-Slave Replication）、分布式共享内存（Distributed Shared Memory）等，并分析它们的优缺点及适用场景。 进程与线程在分布式环境中的交互： 探讨分布式系统中的进程通信（IPC）机制，如消息队列（Message Queues）、远程过程调用（RPC）、RESTful API等，分析它们在不同场景下的性能表现和可靠性。同时，深入讲解线程模型在分布式服务中的应用，以及如何处理线程安全和并发控制问题。 分布式系统的时间与顺序： 详细讲解逻辑时钟（Lamport clocks）和向量时钟（Vector clocks）的概念及其在事件排序、因果关系推断中的作用，探讨分布式系统中的全序广播（Total Order Broadcast）问题，并介绍实现它的常用算法（如Paxos、Raft）的基本思想。 一致性模型与共识算法： 深入剖析分布式系统中的一致性问题，介绍强一致性（Strong Consistency）、最终一致性（Eventual Consistency）、因果一致性（Causal Consistency）等多种一致性模型，并详细讲解实现分布式共识的经典算法，如Paxos、Raft，分析它们的原理、收敛性、容错能力以及在实际应用中的挑战。 第二部分：分布式系统的架构设计模式 微服务架构的实践： 详细阐述微服务架构的核心理念、优势与劣势，提供构建和管理微服务系统的最佳实践。内容包括服务拆分策略、服务发现与注册、API网关、服务间通信、服务治理等关键方面。 事件驱动架构（EDA）： 讲解事件驱动架构的原理，包括事件的产生、传输、消费等环节，介绍发布-订阅模式（Publish-Subscribe）及其变种，以及如何利用消息队列（如Kafka, RabbitMQ）构建高吞吐量、低延迟的事件驱动系统。 CQRS（命令查询职责分离）模式： 深入解析CQRS模式，说明其如何将读写操作分离，以优化不同操作的性能和可扩展性。重点讲解命令模型、查询模型的设计，以及如何实现读写模型之间的数据同步。 领域驱动设计（DDD）在分布式系统中的应用： 阐述DDD如何帮助我们更好地理解和建模复杂的业务领域，以及如何在微服务架构下应用DDD原则，如聚合（Aggregate）、限界上下文（Bounded Context）、领域事件（Domain Event）等，以构建清晰、可维护的分布式系统。 数据存储与管理： 探讨分布式系统中的数据存储策略，包括关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）的分布式部署方案，NoSQL数据库（如Cassandra, MongoDB, Redis）的选型与优化，以及数据分片（Sharding）、数据复制（Replication）、数据备份与恢复等技术。 第三部分：分布式系统的关键技术与优化 分布式事务处理： 深入分析分布式事务的挑战，介绍两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）等分布式事务解决方案，并讨论它们的局限性及替代方案，如Saga模式。 分布式缓存策略： 讲解分布式缓存的重要性，介绍本地缓存、分布式缓存（如Redis, Memcached）的设计原则，以及缓存一致性、缓存失效、缓存穿透、缓存击穿等常见问题的解决方案。 负载均衡与容错机制： 深入探讨不同层次的负载均衡技术，包括DNS负载均衡、HTTP负载均衡、TCP负载均衡，以及静态负载均衡和动态负载均衡的算法。同时，详细介绍断路器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）、重试（Retry）、熔断（Fusing）等容错机制，提升系统的健壮性。 分布式系统的监控与日志： 阐述分布式系统监控的关键指标，介绍分布式日志收集与分析的挑战，讲解ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或Loki等日志系统的应用，以及分布式链路追踪（Distributed Tracing）技术（如Jaeger, Zipkin）在问题定位中的作用。 容器化与编排： 介绍Docker等容器化技术如何简化分布式应用的部署和管理，重点讲解Kubernetes等容器编排平台在自动化部署、扩缩容、服务发现、故障恢复等方面的强大能力。 第四部分：分布式系统的实践案例与未来展望 大型互联网公司的分布式系统实践： 选取多家知名互联网公司（如Google, Amazon, Facebook, Alibaba等）的经典分布式系统案例，如Google File System (GFS)，Amazon DynamoDB，Facebook HDFS，Alibaba Tair等，分析其设计理念、技术选型和取得的成功。 云原生分布式系统： 探讨云原生理念如何重塑分布式系统的设计与运维，介绍Serverless、Service Mesh等新兴技术在分布式系统中的应用。 分布式系统的前沿研究： 简要介绍分布式系统领域的前沿研究方向，如去中心化系统、区块链技术在分布式账本中的应用、新型共识算法等。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又有丰富的实践指导，帮助读者理解“为什么”和“怎么做”。 系统性强： 涵盖分布式系统的各个维度，形成完整的知识图谱。 深入浅出： 复杂的概念用通俗易懂的语言解释，配以大量的图示和代码示例。 前沿性： 关注最新的技术发展和行业趋势。 可操作性： 提供切实可行的解决方案和最佳实践，帮助读者解决实际工程问题。 目标读者： 软件架构师、系统设计师。 资深后端开发工程师。 对分布式系统感兴趣的学生和研究人员。 需要了解分布式系统底层原理以进行系统优化的运维工程师。 阅读本书，您将能够构建、维护和优化复杂、高性能、高可靠的分布式系统，成为一名真正意义上的分布式系统专家。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在数据分析和可视化方面展现了深厚的功底。在阅读《视频流量分析与QoS管理》的过程中，我被书中大量的图表和数据可视化呈现所吸引。作者并非简单地罗列枯燥的数字，而是通过精心设计的图表，将复杂的视频流量数据直观地呈现在读者面前。例如，书中关于不同时间段、不同地区视频流量峰谷变化的趋势图，清晰地展示了流量的动态变化规律。又如，对不同QoS策略下视频启动延迟和缓冲次数的对比图，能够直观地反映出不同策略的效果差异。这些可视化呈现，不仅帮助我更快速地理解复杂的数据信息，也让我对视频流量的整体状况有了更宏观的认识。此外，书中还介绍了一些常用的数据分析工具和方法，以及如何利用这些工具和方法来挖掘数据背后的价值。我特别欣赏书中关于如何通过数据分析来识别异常流量、检测网络攻击，以及评估服务质量的讲解。这些内容对于保障视频服务的安全和稳定运行至关重要。总而言之，这本书在数据分析和可视化方面为我提供了宝贵的学习机会，让我能够更好地利用数据来驱动决策，提升视频流量管理和QoS保障的效率和效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一扇通往“智能化”视频流量管理的大门。《视频流量分析与QoS管理》并非仅仅停留在对传统QoS技术的介绍，而是深入探讨了如何利用人工智能和机器学习等先进技术，实现视频流量管理的智能化和自动化。作者详细阐述了如何利用机器学习算法来预测视频流量的走势，识别潜在的网络拥塞点，并提前进行资源调度。这让我看到，未来的视频流量管理将不再是被动的响应，而是主动的预测和优化。书中关于智能QoS调度算法的介绍，例如基于深度学习的网络流量预测模型，以及基于强化学习的自适应QoS策略调整，都让我对未来的技术发展充满了期待。我认识到，通过引入AI技术，我们可以更有效地利用有限的网络资源，为用户提供更稳定、更流畅的视频体验。此外，书中还探讨了智能监控和告警系统在视频流量管理中的应用，以及如何利用AI技术来自动化故障的检测和排除，从而降低运维成本，提高响应速度。这本书的价值在于，它不仅为我提供了前沿的技术知识，更激发了我对未来智能化视频流量管理的无限想象。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在阅读《视频流量分析与QoS管理》之前，我对视频流量分析这个概念的理解是比较片面的，总觉得它只是一个枯燥的数据统计过程。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者通过引入“用户体验”这一核心维度，将流量分析提升到了一个新的高度。他清晰地阐述了，流量分析的最终目的并非仅仅是为了了解“有多少人在看什么”，而是为了深入理解“他们看得怎么样”，并基于此来优化服务。书中对于各种用户体验指标的定义和测量方法，如启动延迟、缓冲次数、画面冻结时长等，都进行了详尽的讲解。我尤其喜欢书中关于如何将这些用户体验指标与网络参数（如丢包率、延迟、抖动）关联起来的分析。这让我能够更精准地找到影响用户体验的根本原因，并采取有针对性的措施进行改进。此外，书中关于不同类型的视频内容（直播、点播、4K、VR）对网络流量和QoS要求的影响分析，也为我提供了宝贵的参考。我认识到，并非所有视频流量都可以采用同一套QoS策略，需要根据内容的特性和用户的需求进行差异化管理。这本书的独特之处在于，它将技术与业务紧密结合，让我在学习技术的同时，也能够更好地理解其在实际业务中的应用价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直像是在我苦苦探索视频流量分析的茫茫大海中，抛下了一块指引方向的灯塔。我一直在思考，究竟是什么在驱动着互联网视频流量的爆炸式增长？是内容创作者的无限创意？是用户对沉浸式体验的极致追求？还是底层技术架构日新月异的进步？而这本书，从我翻开第一页的那一刻起，就开始试图一点点解开这些谜团。它不仅仅是罗列了各种技术名词和算法，更像是深入剖析了视频流动的生命周期，从源头的内容编码，到传输过程中的网络协议，再到终端设备的解码播放，每一个环节都进行了细致入微的描绘。我尤其对其中关于自适应比特率（ABR）流媒体技术的部分印象深刻，作者用一种非常直观的方式解释了ABR如何根据用户网络状况动态调整视频质量，从而保证了流畅的观看体验。书中关于各种码率控制策略的对比分析，以及在不同网络环境下的表现评估，都为我解决实际工作中遇到的网络拥塞和卡顿问题提供了宝贵的思路。我甚至开始重新审视自己之前对于视频卡顿的理解，不再仅仅将其归咎于带宽不足，而是更深入地探究了缓冲区填充、丢包率、延迟等多种因素的综合影响。这本书的写作风格也非常独特，它没有那种枯燥的技术手册的冰冷感，而是带着一种引导读者思考的温度。当我读到关于用户观看行为分析与流量预测的部分时，仿佛看到了一个宏观的视角，能够从数据中洞察用户偏好，预测未来流量趋势，从而为内容分发和网络资源规划提供科学依据。总而言之，这是一本能够激发读者深入思考，并提供切实解决方案的佳作，其深度和广度都远超我之前的预期。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《视频流量分析与QoS管理》的时候，我最先被吸引的是它关于“QoS管理”这一核心概念的阐述。在现今这个万物互联的时代，网络服务质量（QoS）的重要性不言而喻，尤其是在对实时性和流畅度要求极高的视频领域。我一直以来都认为，QoS并非仅仅是简单地确保数据包能够“送达”，而是要保证其“高质量地送达”。这本书在这方面给予了我前所未有的启示。作者从宏观的网络架构入手，详细讲解了各种QoS保障机制，包括优先级队列、流量整形、拥塞控制等等。他并没有止步于理论的堆砌，而是通过大量实际案例，生动地展示了这些技术在不同场景下的应用效果。我特别喜欢其中关于视频会议和在线直播场景下的QoS优化策略的讨论，这正是我目前工作中最常遇到的挑战。书中对延迟敏感性、抖动容忍度等概念的解读，以及如何根据不同业务类型制定差异化的QoS策略，都让我茅塞顿开。我以前可能更多地关注如何增加带宽，但这本书让我明白，在有限的网络资源下，更精细化的QoS管理才是提升用户体验的关键。它让我认识到，QoS不仅仅是网络工程师的职责，也与内容提供商、应用开发者息息相关。这本书的价值在于，它能够帮助我构建一个更加全面和系统的QoS管理体系，从而有效提升视频服务的整体质量，降低用户的投诉率，并最终巩固我们的市场竞争力。

评分☆☆☆☆☆

对于一个长期从事网络优化工作的技术人员来说，这本书简直是为我量身定制的。我一直在寻找一本能够系统性地讲解视频流量分析与QoS管理之间深刻联系的著作，而《视频流量分析与QoS管理》恰恰满足了我的这一需求。书中将“流量分析”和“QoS管理”并非割裂开来，而是将它们视为一个相互依存、相互促进的整体。我理解到，精准的流量分析是制定有效QoS策略的基础，而有效的QoS管理反过来又能够优化流量的分配和利用，形成一个良性循环。让我印象深刻的是，作者详细阐述了多种流量分析方法，从基础的网络抓包分析到高级的机器学习模型预测。他解释了如何利用这些分析结果来识别流量瓶颈、预测流量高峰、评估网络拥塞程度，进而为QoS的调整提供数据支撑。同时，书中也深入探讨了各种QoS技术如何作用于视频流，例如通过区分服务（DiffServ）模型对视频流量进行优先级划分，以及如何利用资源预留（RSVP）协议来保障关键视频流的服务质量。我尤其喜欢书中关于如何衡量和评估QoS效果的部分，它不仅仅停留在技术指标上，而是将用户感知到的体验作为最终的评价标准，这让我对“服务质量”有了更深刻的理解。总而言之，这本书为我提供了一个全新的视角，让我能够更系统、更全面地理解和实践视频流量管理与QoS优化，对于提升我个人的专业技能和解决实际问题具有极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格和逻辑结构，着实让我惊艳。我曾经阅读过许多关于网络技术的书籍，但很少有哪一本能像《视频流量分析与QoS管理》这样，能够将复杂的理论知识与生动的实践案例如此巧妙地融合在一起。作者在阐述每一个技术概念时，都仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱，从最基本的原理讲起，逐步深入到复杂的应用场景。我特别欣赏书中关于不同视频编码格式（如H.264, H.265）对流量影响的分析，以及它们在不同网络条件下的性能对比。这让我得以更好地理解，为何在某些情况下，即使带宽充足，视频播放依然会出现卡顿。此外，书中对各种网络协议（TCP, UDP, RTP）在视频传输中的作用及其优劣势的详细解析，也极大地拓宽了我的视野。我开始意识到，选择合适的传输协议对于优化视频流的性能至关重要。而当我读到关于智能QoS调度算法的部分时，我更是感觉眼前一亮。书中介绍的几种先进的调度算法，如基于机器学习的预测性调度，以及基于用户行为分析的动态调整策略，都让我看到了未来视频流量管理的发展方向。这些算法能够实时感知网络状态和用户需求，并做出最优的资源分配决策，从而最大程度地提升用户体验。这本书的价值在于，它不仅提供了知识，更提供了解决问题的思路和方法，让我能够更有信心地应对未来视频流量管理领域的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，远不止于技术知识的传递，更在于它所倡导的“以用户为中心”的服务理念。在阅读《视频流量分析与QoS管理》的过程中，我反复体会到，无论多么先进的技术，其最终目的都是为了满足用户的需求，提升用户的体验。书中对用户行为分析与流量模式的关联性进行了深入的探讨，让我理解到，只有真正了解用户喜欢什么、需要什么，才能更好地为他们提供服务。作者通过对海量用户数据的分析，揭示了用户在不同时间、不同场景下的观看习惯，以及这些习惯如何影响着视频流量的分布和变化。在此基础上，书中进一步阐述了如何利用这些洞察来优化内容的分发策略，提升视频的推荐精准度，以及如何根据用户的网络状况提供个性化的视频服务。我尤其对书中关于“智能缓存”和“预测性缓冲”的概念印象深刻，这些技术能够提前将用户可能观看的视频内容加载到本地或更靠近用户的节点，从而在用户真正需要时，能够实现秒级的启动速度。这种对用户体验的极致追求，正是这本书最打动我的地方。它让我明白，技术与用户需求并非对立，而是可以完美融合，共同创造更加美好的数字生活。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我心中不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入人心的行业洞察之旅。从封面上的书名《视频流量分析与QoS管理》开始，我就被一种强大的专业气息所吸引。作者以一种非常宏大且富有远见的视角，审视着当前视频流量的现状以及未来可能的发展趋势。他不仅关注技术层面的细节，更深入探讨了商业模式、用户行为以及市场竞争如何共同塑造着视频流量的生态系统。我特别对书中关于视频内容分发网络（CDN）的优化策略以及边缘计算在视频流量管理中的作用的讨论感到兴奋。这让我看到了如何在更靠近用户的边缘节点进行流量的缓存和处理，从而显著降低延迟，提升用户体验。书中对各种CDN节点部署、缓存策略以及回源机制的详细分析，都为我提供了宝贵的实践指导。此外，作者对于未来视频流技术的展望，例如8K超高清视频、VR/AR沉浸式体验对网络带宽和QoS提出的更高要求，也让我对即将到来的技术变革有了更清晰的认识。这本书并非止步于对现有技术的梳理，而是着眼于未来，为行业的发展指明了方向。它鼓励读者去思考，去创新，去为构建更流畅、更优质的视频体验而努力。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的写作态度非常严谨，内容也非常翔实，这对于我这种追求细节的读者来说，无疑是一大福音。《视频流量分析与QoS管理》在对各种流量分析工具和QoS测量方法的介绍上，都做到了力求详尽，并且提供了许多实用的操作指南。书中对Wireshark、tcpdump等抓包工具的使用技巧，以及如何通过这些工具分析视频流中的关键信息，都进行了细致的演示。这让我能够更有效地进行网络故障排查，并准确地定位问题根源。同时，书中对各种QoS性能指标（如MOS评分、PSNR）的计算方法以及它们在不同场景下的适用性，也进行了深入的探讨。我尤其喜欢书中关于如何利用这些指标来评估和优化视频传输质量的部分，它提供了一个量化的方法来衡量我们所做的努力是否有效。此外，作者还分享了许多他在实际工作中遇到的经典案例，并针对这些案例给出了详细的解决方案。这些案例涵盖了从小型企业网络到大型运营商网络的各种场景，为我提供了丰富的借鉴意义。总而言之，这本书就像一位经验丰富的技术顾问，能够在我遇到技术难题时，提供及时有效的指导和支持，帮助我更专业、更高效地开展工作。