視頻流量分析與QoS管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃天雲 著

圖書標籤:

• 視頻流量
• QoS
• 網絡性能
• 視頻分析
• 流量工程
• 網絡優化
• 帶寬管理
• 服務質量
• 網絡測量
• 流媒體

店鋪： 華文京典專營店

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564714222

商品編碼：29872732768

包裝：平裝

齣版時間：2013-03-01

基本信息

書名：視頻流量分析與QoS管理

定價：45.00元

作者：黃天雲

齣版社：電子科技大學齣版社

齣版日期：2013-03-01

ISBN：9787564714222

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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內容提要

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《視頻流量分析與QoS管理》提供瞭對視頻流量進行模擬和性能分析的一般化方法，以及保證IP上視頻流傳輸服務質量的關鍵技術。《視頻流量分析與QoS管理》研究瞭常見的視頻流量模型、典型的視頻流量管製和整形算法，以及速率—失真理論在流視頻傳輸中的應用。在此基礎上分析瞭MPEG—2的分層編碼、MPEG—4的基於對象體係結構，以及MPEG—4精細粒度可擴展編碼FGS的優化傳輸方案和調度策略。

目錄

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作者介紹

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　　黃天雲，男，1973年生，教授，博士。1999年6月於重慶大學應用數學係畢業，獲理學碩士學位；2003年3月於電子科技大學計算機學院畢業，獲工學博士學位，同年破格晉升為副教授。後參研多項省部級項目。主要從事流媒體傳輸與數字媒體適配等方碇的研究與教學工作。目前已先後在《計算機學報》、《Journalof Systems Engineering andElectronics》、《ComputerCommunications》等外期刊，以及國際會議上以作者身份發錶20篇學術論文，其中近10被EI收錄、2篇被SCI收錄。

文摘

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序言

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《深入理解分布式係統：從架構設計到性能優化》 內容概述： 本書是一部聚焦於分布式係統設計、實現與運維的深度技術專著。它旨在為讀者提供一套全麵、係統的分布式係統知識體係，涵蓋從基礎概念到高級主題，從理論模型到實踐案例的全方位解析。本書不僅講解瞭分布式係統的核心原理，更側重於如何將這些原理轉化為可落地、高性能、高可用且易於管理的實際係統。 第一部分：分布式係統基礎與核心概念 分布式係統的定義與挑戰： 詳細闡述分布式係統的內涵，探討其與集中式係統的根本區彆，深入分析分布式係統所麵臨的固有挑戰，如並發性、容錯性、一緻性、網絡延遲、節點故障、數據同步等，並引入CAP理論、PACELC等重要權衡模型。 分布式係統的基本模型： 介紹常見的分布式係統模型，包括客戶端-服務器（Client-Server）、對等網絡（Peer-to-Peer）、主從復製（Master-Slave Replication）、分布式共享內存（Distributed Shared Memory）等，並分析它們的優缺點及適用場景。 進程與綫程在分布式環境中的交互： 探討分布式係統中的進程通信（IPC）機製，如消息隊列（Message Queues）、遠程過程調用（RPC）、RESTful API等，分析它們在不同場景下的性能錶現和可靠性。同時，深入講解綫程模型在分布式服務中的應用，以及如何處理綫程安全和並發控製問題。 分布式係統的時間與順序： 詳細講解邏輯時鍾（Lamport clocks）和嚮量時鍾（Vector clocks）的概念及其在事件排序、因果關係推斷中的作用，探討分布式係統中的全序廣播（Total Order Broadcast）問題，並介紹實現它的常用算法（如Paxos、Raft）的基本思想。 一緻性模型與共識算法： 深入剖析分布式係統中的一緻性問題，介紹強一緻性（Strong Consistency）、最終一緻性（Eventual Consistency）、因果一緻性（Causal Consistency）等多種一緻性模型，並詳細講解實現分布式共識的經典算法，如Paxos、Raft，分析它們的原理、收斂性、容錯能力以及在實際應用中的挑戰。 第二部分：分布式係統的架構設計模式 微服務架構的實踐： 詳細闡述微服務架構的核心理念、優勢與劣勢，提供構建和管理微服務係統的最佳實踐。內容包括服務拆分策略、服務發現與注冊、API網關、服務間通信、服務治理等關鍵方麵。 事件驅動架構（EDA）： 講解事件驅動架構的原理，包括事件的産生、傳輸、消費等環節，介紹發布-訂閱模式（Publish-Subscribe）及其變種，以及如何利用消息隊列（如Kafka, RabbitMQ）構建高吞吐量、低延遲的事件驅動係統。 CQRS（命令查詢職責分離）模式： 深入解析CQRS模式，說明其如何將讀寫操作分離，以優化不同操作的性能和可擴展性。重點講解命令模型、查詢模型的設計，以及如何實現讀寫模型之間的數據同步。 領域驅動設計（DDD）在分布式係統中的應用： 闡述DDD如何幫助我們更好地理解和建模復雜的業務領域，以及如何在微服務架構下應用DDD原則，如聚閤（Aggregate）、限界上下文（Bounded Context）、領域事件（Domain Event）等，以構建清晰、可維護的分布式係統。 數據存儲與管理： 探討分布式係統中的數據存儲策略，包括關係型數據庫（如MySQL, PostgreSQL）的分布式部署方案，NoSQL數據庫（如Cassandra, MongoDB, Redis）的選型與優化，以及數據分片（Sharding）、數據復製（Replication）、數據備份與恢復等技術。 第三部分：分布式係統的關鍵技術與優化 分布式事務處理： 深入分析分布式事務的挑戰，介紹兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）、TCC（Try-Confirm-Cancel）等分布式事務解決方案，並討論它們的局限性及替代方案，如Saga模式。 分布式緩存策略： 講解分布式緩存的重要性，介紹本地緩存、分布式緩存（如Redis, Memcached）的設計原則，以及緩存一緻性、緩存失效、緩存穿透、緩存擊穿等常見問題的解決方案。 負載均衡與容錯機製： 深入探討不同層次的負載均衡技術，包括DNS負載均衡、HTTP負載均衡、TCP負載均衡，以及靜態負載均衡和動態負載均衡的算法。同時，詳細介紹斷路器（Circuit Breaker）、限流（Rate Limiting）、重試（Retry）、熔斷（Fusing）等容錯機製，提升係統的健壯性。 分布式係統的監控與日誌： 闡述分布式係統監控的關鍵指標，介紹分布式日誌收集與分析的挑戰，講解ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或Loki等日誌係統的應用，以及分布式鏈路追蹤（Distributed Tracing）技術（如Jaeger, Zipkin）在問題定位中的作用。 容器化與編排： 介紹Docker等容器化技術如何簡化分布式應用的部署和管理，重點講解Kubernetes等容器編排平颱在自動化部署、擴縮容、服務發現、故障恢復等方麵的強大能力。 第四部分：分布式係統的實踐案例與未來展望 大型互聯網公司的分布式係統實踐： 選取多傢知名互聯網公司（如Google, Amazon, Facebook, Alibaba等）的經典分布式係統案例，如Google File System (GFS)，Amazon DynamoDB，Facebook HDFS，Alibaba Tair等，分析其設計理念、技術選型和取得的成功。 雲原生分布式係統： 探討雲原生理念如何重塑分布式係統的設計與運維，介紹Serverless、Service Mesh等新興技術在分布式係統中的應用。 分布式係統的前沿研究： 簡要介紹分布式係統領域的前沿研究方嚮，如去中心化係統、區塊鏈技術在分布式賬本中的應用、新型共識算法等。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有紮實的理論基礎，又有豐富的實踐指導，幫助讀者理解“為什麼”和“怎麼做”。 係統性強： 涵蓋分布式係統的各個維度，形成完整的知識圖譜。 深入淺齣： 復雜的概念用通俗易懂的語言解釋，配以大量的圖示和代碼示例。 前沿性： 關注最新的技術發展和行業趨勢。 可操作性： 提供切實可行的解決方案和最佳實踐，幫助讀者解決實際工程問題。 目標讀者： 軟件架構師、係統設計師。 資深後端開發工程師。 對分布式係統感興趣的學生和研究人員。 需要瞭解分布式係統底層原理以進行係統優化的運維工程師。 閱讀本書，您將能夠構建、維護和優化復雜、高性能、高可靠的分布式係統，成為一名真正意義上的分布式係統專傢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格和邏輯結構，著實讓我驚艷。我曾經閱讀過許多關於網絡技術的書籍，但很少有哪一本能像《視頻流量分析與QoS管理》這樣，能夠將復雜的理論知識與生動的實踐案例如此巧妙地融閤在一起。作者在闡述每一個技術概念時，都仿佛一位經驗豐富的導師，循循善誘，從最基本的原理講起，逐步深入到復雜的應用場景。我特彆欣賞書中關於不同視頻編碼格式（如H.264, H.265）對流量影響的分析，以及它們在不同網絡條件下的性能對比。這讓我得以更好地理解，為何在某些情況下，即使帶寬充足，視頻播放依然會齣現卡頓。此外，書中對各種網絡協議（TCP, UDP, RTP）在視頻傳輸中的作用及其優劣勢的詳細解析，也極大地拓寬瞭我的視野。我開始意識到，選擇閤適的傳輸協議對於優化視頻流的性能至關重要。而當我讀到關於智能QoS調度算法的部分時，我更是感覺眼前一亮。書中介紹的幾種先進的調度算法，如基於機器學習的預測性調度，以及基於用戶行為分析的動態調整策略，都讓我看到瞭未來視頻流量管理的發展方嚮。這些算法能夠實時感知網絡狀態和用戶需求，並做齣最優的資源分配決策，從而最大程度地提升用戶體驗。這本書的價值在於，它不僅提供瞭知識，更提供瞭解決問題的思路和方法，讓我能夠更有信心地應對未來視頻流量管理領域的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的寫作態度非常嚴謹，內容也非常翔實，這對於我這種追求細節的讀者來說，無疑是一大福音。《視頻流量分析與QoS管理》在對各種流量分析工具和QoS測量方法的介紹上，都做到瞭力求詳盡，並且提供瞭許多實用的操作指南。書中對Wireshark、tcpdump等抓包工具的使用技巧，以及如何通過這些工具分析視頻流中的關鍵信息，都進行瞭細緻的演示。這讓我能夠更有效地進行網絡故障排查，並準確地定位問題根源。同時，書中對各種QoS性能指標（如MOS評分、PSNR）的計算方法以及它們在不同場景下的適用性，也進行瞭深入的探討。我尤其喜歡書中關於如何利用這些指標來評估和優化視頻傳輸質量的部分，它提供瞭一個量化的方法來衡量我們所做的努力是否有效。此外，作者還分享瞭許多他在實際工作中遇到的經典案例，並針對這些案例給齣瞭詳細的解決方案。這些案例涵蓋瞭從小型企業網絡到大型運營商網絡的各種場景，為我提供瞭豐富的藉鑒意義。總而言之，這本書就像一位經驗豐富的技術顧問，能夠在我遇到技術難題時，提供及時有效的指導和支持，幫助我更專業、更高效地開展工作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直像是在我苦苦探索視頻流量分析的茫茫大海中，拋下瞭一塊指引方嚮的燈塔。我一直在思考，究竟是什麼在驅動著互聯網視頻流量的爆炸式增長？是內容創作者的無限創意？是用戶對沉浸式體驗的極緻追求？還是底層技術架構日新月異的進步？而這本書，從我翻開第一頁的那一刻起，就開始試圖一點點解開這些謎團。它不僅僅是羅列瞭各種技術名詞和算法，更像是深入剖析瞭視頻流動的生命周期，從源頭的內容編碼，到傳輸過程中的網絡協議，再到終端設備的解碼播放，每一個環節都進行瞭細緻入微的描繪。我尤其對其中關於自適應比特率（ABR）流媒體技術的部分印象深刻，作者用一種非常直觀的方式解釋瞭ABR如何根據用戶網絡狀況動態調整視頻質量，從而保證瞭流暢的觀看體驗。書中關於各種碼率控製策略的對比分析，以及在不同網絡環境下的錶現評估，都為我解決實際工作中遇到的網絡擁塞和卡頓問題提供瞭寶貴的思路。我甚至開始重新審視自己之前對於視頻卡頓的理解，不再僅僅將其歸咎於帶寬不足，而是更深入地探究瞭緩衝區填充、丟包率、延遲等多種因素的綜閤影響。這本書的寫作風格也非常獨特，它沒有那種枯燥的技術手冊的冰冷感，而是帶著一種引導讀者思考的溫度。當我讀到關於用戶觀看行為分析與流量預測的部分時，仿佛看到瞭一個宏觀的視角，能夠從數據中洞察用戶偏好，預測未來流量趨勢，從而為內容分發和網絡資源規劃提供科學依據。總而言之，這是一本能夠激發讀者深入思考，並提供切實解決方案的佳作，其深度和廣度都遠超我之前的預期。

評分☆☆☆☆☆

對於一個長期從事網絡優化工作的技術人員來說，這本書簡直是為我量身定製的。我一直在尋找一本能夠係統性地講解視頻流量分析與QoS管理之間深刻聯係的著作，而《視頻流量分析與QoS管理》恰恰滿足瞭我的這一需求。書中將“流量分析”和“QoS管理”並非割裂開來，而是將它們視為一個相互依存、相互促進的整體。我理解到，精準的流量分析是製定有效QoS策略的基礎，而有效的QoS管理反過來又能夠優化流量的分配和利用，形成一個良性循環。讓我印象深刻的是，作者詳細闡述瞭多種流量分析方法，從基礎的網絡抓包分析到高級的機器學習模型預測。他解釋瞭如何利用這些分析結果來識彆流量瓶頸、預測流量高峰、評估網絡擁塞程度，進而為QoS的調整提供數據支撐。同時，書中也深入探討瞭各種QoS技術如何作用於視頻流，例如通過區分服務（DiffServ）模型對視頻流量進行優先級劃分，以及如何利用資源預留（RSVP）協議來保障關鍵視頻流的服務質量。我尤其喜歡書中關於如何衡量和評估QoS效果的部分，它不僅僅停留在技術指標上，而是將用戶感知到的體驗作為最終的評價標準，這讓我對“服務質量”有瞭更深刻的理解。總而言之，這本書為我提供瞭一個全新的視角，讓我能夠更係統、更全麵地理解和實踐視頻流量管理與QoS優化，對於提升我個人的專業技能和解決實際問題具有極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《視頻流量分析與QoS管理》的時候，我最先被吸引的是它關於“QoS管理”這一核心概念的闡述。在現今這個萬物互聯的時代，網絡服務質量（QoS）的重要性不言而喻，尤其是在對實時性和流暢度要求極高的視頻領域。我一直以來都認為，QoS並非僅僅是簡單地確保數據包能夠“送達”，而是要保證其“高質量地送達”。這本書在這方麵給予瞭我前所未有的啓示。作者從宏觀的網絡架構入手，詳細講解瞭各種QoS保障機製，包括優先級隊列、流量整形、擁塞控製等等。他並沒有止步於理論的堆砌，而是通過大量實際案例，生動地展示瞭這些技術在不同場景下的應用效果。我特彆喜歡其中關於視頻會議和在綫直播場景下的QoS優化策略的討論，這正是我目前工作中最常遇到的挑戰。書中對延遲敏感性、抖動容忍度等概念的解讀，以及如何根據不同業務類型製定差異化的QoS策略，都讓我茅塞頓開。我以前可能更多地關注如何增加帶寬，但這本書讓我明白，在有限的網絡資源下，更精細化的QoS管理纔是提升用戶體驗的關鍵。它讓我認識到，QoS不僅僅是網絡工程師的職責，也與內容提供商、應用開發者息息相關。這本書的價值在於，它能夠幫助我構建一個更加全麵和係統的QoS管理體係，從而有效提升視頻服務的整體質量，降低用戶的投訴率，並最終鞏固我們的市場競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭一扇通往“智能化”視頻流量管理的大門。《視頻流量分析與QoS管理》並非僅僅停留在對傳統QoS技術的介紹，而是深入探討瞭如何利用人工智能和機器學習等先進技術，實現視頻流量管理的智能化和自動化。作者詳細闡述瞭如何利用機器學習算法來預測視頻流量的走勢，識彆潛在的網絡擁塞點，並提前進行資源調度。這讓我看到，未來的視頻流量管理將不再是被動的響應，而是主動的預測和優化。書中關於智能QoS調度算法的介紹，例如基於深度學習的網絡流量預測模型，以及基於強化學習的自適應QoS策略調整，都讓我對未來的技術發展充滿瞭期待。我認識到，通過引入AI技術，我們可以更有效地利用有限的網絡資源，為用戶提供更穩定、更流暢的視頻體驗。此外，書中還探討瞭智能監控和告警係統在視頻流量管理中的應用，以及如何利用AI技術來自動化故障的檢測和排除，從而降低運維成本，提高響應速度。這本書的價值在於，它不僅為我提供瞭前沿的技術知識，更激發瞭我對未來智能化視頻流量管理的無限想象。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在閱讀《視頻流量分析與QoS管理》之前，我對視頻流量分析這個概念的理解是比較片麵的，總覺得它隻是一個枯燥的數據統計過程。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者通過引入“用戶體驗”這一核心維度，將流量分析提升到瞭一個新的高度。他清晰地闡述瞭，流量分析的最終目的並非僅僅是為瞭瞭解“有多少人在看什麼”，而是為瞭深入理解“他們看得怎麼樣”，並基於此來優化服務。書中對於各種用戶體驗指標的定義和測量方法，如啓動延遲、緩衝次數、畫麵凍結時長等，都進行瞭詳盡的講解。我尤其喜歡書中關於如何將這些用戶體驗指標與網絡參數（如丟包率、延遲、抖動）關聯起來的分析。這讓我能夠更精準地找到影響用戶體驗的根本原因，並采取有針對性的措施進行改進。此外，書中關於不同類型的視頻內容（直播、點播、4K、VR）對網絡流量和QoS要求的影響分析，也為我提供瞭寶貴的參考。我認識到，並非所有視頻流量都可以采用同一套QoS策略，需要根據內容的特性和用戶的需求進行差異化管理。這本書的獨特之處在於，它將技術與業務緊密結閤，讓我在學習技術的同時，也能夠更好地理解其在實際業務中的應用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在我看來，遠不止於技術知識的傳遞，更在於它所倡導的“以用戶為中心”的服務理念。在閱讀《視頻流量分析與QoS管理》的過程中，我反復體會到，無論多麼先進的技術，其最終目的都是為瞭滿足用戶的需求，提升用戶的體驗。書中對用戶行為分析與流量模式的關聯性進行瞭深入的探討，讓我理解到，隻有真正瞭解用戶喜歡什麼、需要什麼，纔能更好地為他們提供服務。作者通過對海量用戶數據的分析，揭示瞭用戶在不同時間、不同場景下的觀看習慣，以及這些習慣如何影響著視頻流量的分布和變化。在此基礎上，書中進一步闡述瞭如何利用這些洞察來優化內容的分發策略，提升視頻的推薦精準度，以及如何根據用戶的網絡狀況提供個性化的視頻服務。我尤其對書中關於“智能緩存”和“預測性緩衝”的概念印象深刻，這些技術能夠提前將用戶可能觀看的視頻內容加載到本地或更靠近用戶的節點，從而在用戶真正需要時，能夠實現秒級的啓動速度。這種對用戶體驗的極緻追求，正是這本書最打動我的地方。它讓我明白，技術與用戶需求並非對立，而是可以完美融閤，共同創造更加美好的數字生活。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我心中不僅僅是一本技術書籍，更像是一次深入人心的行業洞察之旅。從封麵上的書名《視頻流量分析與QoS管理》開始，我就被一種強大的專業氣息所吸引。作者以一種非常宏大且富有遠見的視角，審視著當前視頻流量的現狀以及未來可能的發展趨勢。他不僅關注技術層麵的細節，更深入探討瞭商業模式、用戶行為以及市場競爭如何共同塑造著視頻流量的生態係統。我特彆對書中關於視頻內容分發網絡（CDN）的優化策略以及邊緣計算在視頻流量管理中的作用的討論感到興奮。這讓我看到瞭如何在更靠近用戶的邊緣節點進行流量的緩存和處理，從而顯著降低延遲，提升用戶體驗。書中對各種CDN節點部署、緩存策略以及迴源機製的詳細分析，都為我提供瞭寶貴的實踐指導。此外，作者對於未來視頻流技術的展望，例如8K超高清視頻、VR/AR沉浸式體驗對網絡帶寬和QoS提齣的更高要求，也讓我對即將到來的技術變革有瞭更清晰的認識。這本書並非止步於對現有技術的梳理，而是著眼於未來，為行業的發展指明瞭方嚮。它鼓勵讀者去思考，去創新，去為構建更流暢、更優質的視頻體驗而努力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在數據分析和可視化方麵展現瞭深厚的功底。在閱讀《視頻流量分析與QoS管理》的過程中，我被書中大量的圖錶和數據可視化呈現所吸引。作者並非簡單地羅列枯燥的數字，而是通過精心設計的圖錶，將復雜的視頻流量數據直觀地呈現在讀者麵前。例如，書中關於不同時間段、不同地區視頻流量峰榖變化的趨勢圖，清晰地展示瞭流量的動態變化規律。又如，對不同QoS策略下視頻啓動延遲和緩衝次數的對比圖，能夠直觀地反映齣不同策略的效果差異。這些可視化呈現，不僅幫助我更快速地理解復雜的數據信息，也讓我對視頻流量的整體狀況有瞭更宏觀的認識。此外，書中還介紹瞭一些常用的數據分析工具和方法，以及如何利用這些工具和方法來挖掘數據背後的價值。我特彆欣賞書中關於如何通過數據分析來識彆異常流量、檢測網絡攻擊，以及評估服務質量的講解。這些內容對於保障視頻服務的安全和穩定運行至關重要。總而言之，這本書在數據分析和可視化方麵為我提供瞭寶貴的學習機會，讓我能夠更好地利用數據來驅動決策，提升視頻流量管理和QoS保障的效率和效果。