编辑推荐
1.该书作者都是多年从事通信网络研究的学者，对未来通信网络的构架和资源管理方法具有非常深厚的积累。
2.科研工作的理想参考书。
3.注重理论基础知识和新工程实践之间的平衡。
4.先进性和实用性的完美统一。
作者简介
王雄，男，博士，电子科技大学副教授，主要研究方向为未来网络技术，包括内容中心网络、软件定义网络、数据中心网络构架和资源管理方法。王晟，男，博士，电子科技大学教授，主要研究方向为下一代互联网络体系结构和关键技术。 徐世中，男，博士，电子科技大学教授，主要研究方向为网络优化、规划技术、物联网关键技术及应用。
目录
第1章概述
1.1 现有互联网络存在的问题
1.2 未来互联网络与智慧协同网络
1.3 信息中心网络
1.4 软件定义网络
1.5 数据中心网络
第2章信息中心网络缓存管理
2.1 缓存感知的路由策略
2.1.1 研究动机
2.1.2 缓存感知的K—Anycast路由策略
2.1.3 实验设计及结果
2.2 路径上协作缓存管理策略
2.2.1 研究动机
2.2.2 MAGIC缓存机制的设计
2.2.3 实验设计及结果
第3章SDN中在线流量矩阵估计方法
3.1 背景介绍
3.2 流量测量的整体量框架
3.3 问题描述
3.4 流量测量规则设计方法
3.4.1 MLRL
3.4.2 LFF
3.4.3 MLRF与LFF的讨论分析
3.5 仿真实验分析
3.5.1 仿真设置
3.5.2 仿真结果与分析
第4章数据中心网络流量的路由与调度联合优化
4.1 背景介绍
4.2 路由和调度对流量优化的意义
4.3 RAPIER总体设计方案
4.3.1 RAPIER应该具有的特性
4.3.2 RAPIER的总体设计
4.3.3 RAPIER的关键算法设计
4.3.4 仿真结果与分析
第5章数据中心网络虚拟机放置与拓扑控制
协同优化
5.1 背景介绍
5.2 数据中心动态拓扑与虚拟机放置
5.2.1 OSA交换结构
5.2.2 虚拟机放置问题
5.2.3 协同优化网络拓扑和虚拟机放置的原因
5.3 问题建模
5.3.1 网络模型
5.3.2 代价模型
5.3.3 模型约束
5.4 离线算法设计
5.4.1 模型分析
5.4.2 子问题1的求解——虚拟机分组
5.4.3 子问题2的求解——拓扑设计与路由
5.4.4 算法分析
5.4.5 算法应用讨论
5.5 在线算法设计
5.5.1 在线算法设计分析
5.5.2 虚拟机放置在线优化
5.5.3 离线算法的使用
5.5.4 租户的进入和退出
5.6 仿真及实验结论
5.6.1 离线算法性能受ToR最大度数的影响研究
5.6.2 离线算法性能受网络大小的影响研究
5.6.3 在线算法性能研究
第6章数据中心网络业务量工程中的多目标
协同优化
6.1 研究背景
6.2 负载均衡模型
6.3 能量效率模型
6.4 纳什议价模型
6.5 问题分析
6.5.1 方案应具有的特性
6.5.2 纳什议价的优势
6.6 基于纳什议价的多目标优化方案
6.6.1 纳什议价模型与威胁值博弈
6.6.2 得到具有公平性的解的方法
6.6.3 求解纳什均衡模型的方法
6.7 仿真及结果分析
6.7.1 简单平行链路网络中的应用
6.7.2 Fattree中的应用
6.7.3 NSFNet中的应用
第7章信息中心网络的部署及协同互通
7.1 背景介绍
7.2 研究现状
7.3 信息中心网络可能的部署场景及挑战
7.4 通用信息中心网络部署架构的设计和实现
7.4.1 VICN的设计思路
7.4.2 VICN架构设计
7.4.3 VICN原型系统的实现
7.5 实验设计及结果
7.5.1 实验部署
7.5.2 实验结果
参考文献
中英文对照表
名词索引
文摘
版权页：
流量矩阵是指网络中任意两个节点对间的流量大小。流量矩阵是很多网络管理任务（比如安全监测、流量工程、网络计费等）不可或缺的输入。一直以来，流量矩阵都被视为重要的网络状态之一。要实现对网络的优化控制，网络管理人员必须首先准确地感知／获得网络的流量矩阵。
然而，在传统网络中，由于网络测量和管理能力非常有限，网络管理人员不能直接获得准确的网络流量矩阵数据。因此，为了获得流量矩阵，通常采用的方法是根据一些粗粒度的测量数据（比如链路负载）来估计网络中的流量矩阵。但是，这些粗粒度的测量数据提供的信息是非常有限的，这就造成了业务量矩阵的估计误差非常大。此外，网络的流量矩阵是动态变化的，而传统网络的流量测量往往存在严重的滞后性，从而造成估计出的流量矩阵已经是历史流量矩阵了。采用这些历史流量矩阵来优化和管理网络，必然带来性能损失。
SDN技术大大地改善了网络的可控可管能力，这种可控可管能力同时也为流量矩阵的测量和估计带来了优势。首先，SDN可以灵活地调整业务的路由，从而可以灵活地为一个流选择合适的测量节点；其次，SDN交换机的每个流表项都具有若干个计数器，这些计数器可以准确地纪录通过该流表项转发的流的大小；最后，SDN灵活的可编程能力为及时和动态的部署测量策略提供了支持。因此，在SDN中，网络管理人员可以利用SDN技术带来的特有能力来改进流量矩阵测量的精确度和及时度。
SDN为网络流量矩阵测量带来便利的同时也引入了一些需要考虑的问题。比如，SDN对流的测量是通过流表的计数器来实现的，而为了实现流表的快速查找，流表是存储在容量较小的专用存储器TCAM中，所以如何利用有限的测量资源来实现准确的流量测量是需要设计的；其次，虽然SDN提供了更多和更灵活的流量测量手段，但是如何利用这些手段来得到准确的流量矩阵仍然是需要研究的。
1.该书作者都是多年从事通信网络研究的学者，对未来通信网络的构架和资源管理方法具有非常深厚的积累。
2.科研工作的理想参考书。
3.注重理论基础知识和新工程实践之间的平衡。
4.先进性和实用性的完美统一。
作者简介
王雄，男，博士，电子科技大学副教授，主要研究方向为未来网络技术，包括内容中心网络、软件定义网络、数据中心网络构架和资源管理方法。王晟，男，博士，电子科技大学教授，主要研究方向为下一代互联网络体系结构和关键技术。 徐世中，男，博士，电子科技大学教授，主要研究方向为网络优化、规划技术、物联网关键技术及应用。
目录
第1章概述
1.1 现有互联网络存在的问题
1.2 未来互联网络与智慧协同网络
1.3 信息中心网络
1.4 软件定义网络
1.5 数据中心网络
第2章信息中心网络缓存管理
2.1 缓存感知的路由策略
2.1.1 研究动机
2.1.2 缓存感知的K—Anycast路由策略
2.1.3 实验设计及结果
2.2 路径上协作缓存管理策略
2.2.1 研究动机
2.2.2 MAGIC缓存机制的设计
2.2.3 实验设计及结果
第3章SDN中在线流量矩阵估计方法
3.1 背景介绍
3.2 流量测量的整体量框架
3.3 问题描述
3.4 流量测量规则设计方法
3.4.1 MLRL
3.4.2 LFF
3.4.3 MLRF与LFF的讨论分析
3.5 仿真实验分析
3.5.1 仿真设置
3.5.2 仿真结果与分析
第4章数据中心网络流量的路由与调度联合优化
4.1 背景介绍
4.2 路由和调度对流量优化的意义
4.3 RAPIER总体设计方案
4.3.1 RAPIER应该具有的特性
4.3.2 RAPIER的总体设计
4.3.3 RAPIER的关键算法设计
4.3.4 仿真结果与分析
第5章数据中心网络虚拟机放置与拓扑控制
协同优化
5.1 背景介绍
5.2 数据中心动态拓扑与虚拟机放置
5.2.1 OSA交换结构
5.2.2 虚拟机放置问题
5.2.3 协同优化网络拓扑和虚拟机放置的原因
5.3 问题建模
5.3.1 网络模型
5.3.2 代价模型
5.3.3 模型约束
5.4 离线算法设计
5.4.1 模型分析
5.4.2 子问题1的求解——虚拟机分组
5.4.3 子问题2的求解——拓扑设计与路由
5.4.4 算法分析
5.4.5 算法应用讨论
5.5 在线算法设计
5.5.1 在线算法设计分析
5.5.2 虚拟机放置在线优化
5.5.3 离线算法的使用
5.5.4 租户的进入和退出
5.6 仿真及实验结论
5.6.1 离线算法性能受ToR最大度数的影响研究
5.6.2 离线算法性能受网络大小的影响研究
5.6.3 在线算法性能研究
第6章数据中心网络业务量工程中的多目标
协同优化
6.1 研究背景
6.2 负载均衡模型
6.3 能量效率模型
6.4 纳什议价模型
6.5 问题分析
6.5.1 方案应具有的特性
6.5.2 纳什议价的优势
6.6 基于纳什议价的多目标优化方案
6.6.1 纳什议价模型与威胁值博弈
6.6.2 得到具有公平性的解的方法
6.6.3 求解纳什均衡模型的方法
6.7 仿真及结果分析
6.7.1 简单平行链路网络中的应用
6.7.2 Fattree中的应用
6.7.3 NSFNet中的应用
第7章信息中心网络的部署及协同互通
7.1 背景介绍
7.2 研究现状
7.3 信息中心网络可能的部署场景及挑战
7.4 通用信息中心网络部署架构的设计和实现
7.4.1 VICN的设计思路
7.4.2 VICN架构设计
7.4.3 VICN原型系统的实现
7.5 实验设计及结果
7.5.1 实验部署
7.5.2 实验结果
参考文献
中英文对照表
名词索引
文摘
版权页：
流量矩阵是指网络中任意两个节点对间的流量大小。流量矩阵是很多网络管理任务（比如安全监测、流量工程、网络计费等）不可或缺的输入。一直以来，流量矩阵都被视为重要的网络状态之一。要实现对网络的优化控制，网络管理人员必须首先准确地感知／获得网络的流量矩阵。
然而，在传统网络中，由于网络测量和管理能力非常有限，网络管理人员不能直接获得准确的网络流量矩阵数据。因此，为了获得流量矩阵，通常采用的方法是根据一些粗粒度的测量数据（比如链路负载）来估计网络中的流量矩阵。但是，这些粗粒度的测量数据提供的信息是非常有限的，这就造成了业务量矩阵的估计误差非常大。此外，网络的流量矩阵是动态变化的，而传统网络的流量测量往往存在严重的滞后性，从而造成估计出的流量矩阵已经是历史流量矩阵了。采用这些历史流量矩阵来优化和管理网络，必然带来性能损失。
SDN技术大大地改善了网络的可控可管能力，这种可控可管能力同时也为流量矩阵的测量和估计带来了优势。首先，SDN可以灵活地调整业务的路由，从而可以灵活地为一个流选择合适的测量节点；其次，SDN交换机的每个流表项都具有若干个计数器，这些计数器可以准确地纪录通过该流表项转发的流的大小；最后，SDN灵活的可编程能力为及时和动态的部署测量策略提供了支持。因此，在SDN中，网络管理人员可以利用SDN技术带来的特有能力来改进流量矩阵测量的精确度和及时度。
SDN为网络流量矩阵测量带来便利的同时也引入了一些需要考虑的问题。比如，SDN对流的测量是通过流表的计数器来实现的，而为了实现流表的快速查找，流表是存储在容量较小的专用存储器TCAM中，所以如何利用有限的测量资源来实现准确的流量测量是需要设计的；其次，虽然SDN提供了更多和更灵活的流量测量手段，但是如何利用这些手段来得到准确的流量矩阵仍然是需要研究的。
| ISBN | 9787115418920 |
|---|---|
| 出版社 | 人民邮电出版社 |
| 作者 | 王雄 |
| 尺寸 | 16 |