视频流量分析与QoS管理 黄天云 9787564714222 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄天云 著

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• 视频流量
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店铺： 天乐图书专营店

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564714222

商品编码：29699270960

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：292000

页码：218

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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《智能视频分析与网络质量保障：赋能下一代流媒体体验》 内容简介 在信息爆炸和数字化浪潮席卷全球的今天，视频内容已然成为信息传递、文化交流和商业活动的核心载体。从高清电影、直播赛事到在线教育、远程协作，视频流量以前所未有的速度和规模增长，对网络基础设施和服务质量提出了严峻的挑战。为了应对这一趋势，理解和驾驭视频流量的复杂性，并确保无与伦比的用户体验，《智能视频分析与网络质量保障：赋能下一代流媒体体验》应运而生。本书并非仅仅聚焦于某一本特定著作，而是深入探讨了视频流媒体领域的核心技术、前沿研究以及实际应用，旨在为读者构建一个全面、系统且富有洞察力的知识体系。 本书将带领读者踏上一段探索视频流量分析与网络质量保障（QoS）的深度旅程。我们将从视频流量的基本构成出发，细致剖析各种视频编码格式、传输协议（如HLS, DASH, RTMP等）的特性及其对网络资源的影响。理解这些基础知识是后续一切分析和优化的基石。随后，我们将深入探讨视频流量的特征分析，包括但不限于流量模式识别、码率变化预测、内容分类、场景检测等。这些分析将借助人工智能和机器学习技术，例如卷积神经网络（CNN）用于场景识别，循环神经网络（RNN）或Transformer模型用于流量模式预测。我们将详细阐述如何利用深度学习模型从海量视频数据中提取有价值的信息，从而实现对视频内容和流量行为的精准洞察。 网络质量保障（QoS）是确保视频流媒体服务稳定、流畅的关键。本书将系统性地介绍QoS的各个层面，包括网络层的QoS机制（如DiffServ, IntServ）、传输层的拥塞控制算法（如TCP BBR, Cubic）以及应用层的服务质量优化策略。我们不仅会介绍理论模型，还会结合实际部署场景，分析不同QoS技术在应对网络抖动、丢包、延迟等问题时的有效性。读者将了解到如何通过主动测量、被动监听以及智能预测等多种手段，实时监控视频流的网络质量，并根据实时反馈动态调整网络资源分配和传输策略，从而最大程度地降低视频卡顿、花屏、音画不同步等不良用户体验的发生概率。 人工智能（AI）和机器学习（ML）在现代视频流量分析与QoS管理中扮演着至关重要的角色。本书将投入大量篇幅，详细介绍AI/ML在以下方面的应用： 智能流量预测与调度： 如何利用历史流量数据和实时网络状况，精准预测未来的视频流量需求，并据此进行最优的网络资源调度，避免网络拥塞。我们将探讨各种预测模型，如时间序列模型（ARIMA, Prophet）、深度学习模型（LSTM, GRU）以及基于图神经网络（GNN）的网络拓扑感知预测。 内容感知QoS优化： 不同的视频内容对网络质量的要求不同。例如，低分辨率的文本视频与高帧率的体育直播对带宽和延迟的需求差异巨大。本书将探讨如何通过内容识别技术（例如，利用CNN提取视频特征），对视频内容进行分类，并为不同类别的视频流量提供差异化的QoS保障，实现资源的最优利用。 异常流量检测与安全防护： 恶意攻击、DDoS攻击、或是突发的海量用户访问都可能导致视频服务中断。本书将介绍如何利用AI/ML技术，实时监测网络流量，识别异常模式，并采取相应的防护措施，确保视频服务的稳定性和安全性。我们将深入探讨基于统计学、机器学习（如SVM, Random Forest）以及深度学习（如Autoencoder, GAN）的异常检测算法。 端到端用户体验感知与优化： 最终的用户体验是衡量视频服务成功与否的黄金标准。本书将阐述如何通过整合网络层、传输层和应用层的质量指标，构建端到端的服务质量（QoE）评估模型。我们将介绍如何利用用户行为数据（如观看时长、跳出率、评分反馈）以及网络测量数据，通过机器学习算法建立QoE预测模型，并基于预测结果进行主动的网络优化和内容分发策略调整。 智能缓存与内容分发网络（CDN）： 为了降低延迟、提升加载速度，CDN扮演着不可或缺的角色。本书将探讨如何结合视频流量分析和预测，实现智能的视频内容缓存策略，将热门视频内容缓存到离用户更近的边缘节点，有效分担中心服务器的压力，并显著提升用户观看体验。 5G及未来网络环境下的视频流媒体： 随着5G网络的广泛部署，低延迟、高带宽的特性为视频流媒体带来了新的机遇和挑战。本书将探讨5G网络切片、边缘计算等技术如何进一步赋能视频流量分析与QoS管理，以及如何应对未来超高清（8K）、VR/AR视频等对网络提出更高要求的场景。 本书的另一大亮点在于其丰富的案例研究和实践指导。我们将选取多个典型的视频流媒体应用场景，如在线教育平台、视频会议系统、游戏直播平台、智慧城市监控系统等，深入分析这些场景下视频流量的特点、面临的QoS挑战以及相应的解决方案。读者将通过这些真实世界的案例，更直观地理解理论知识的应用价值，并学习如何将所学知识应用于实际工作中。 此外，本书还将对视频流量分析与QoS管理领域的前沿研究方向进行展望，包括但不限于： 自适应视频流（AVS）的深度优化： 进一步研究基于AI的自适应视频编码和传输技术，实现更精细化的码率控制和缓冲区管理，以应对复杂多变的通信环境。 面向AI的视频内容生成与优化： 探讨如何利用AI技术生成高质量的视频内容，并结合AI对视频进行智能后处理，以适应不同网络条件和设备性能。 基于区块链的视频内容版权保护与流量审计： 探索如何利用区块链技术实现视频内容的去中心化版权管理和透明的流量审计。 联邦学习在视频流量分析中的应用： 在保护用户隐私的前提下，利用联邦学习技术，实现跨设备的视频流量分析和模型训练。 《智能视频分析与网络质量保障：赋能下一代流媒体体验》的目标读者广泛，包括但不限于： 网络工程师和系统架构师： 致力于构建和优化视频流媒体基础设施，提升网络性能和用户体验。 软件开发者和产品经理： 负责开发和设计视频应用和服务，需要深入理解视频流量特性和QoS保障机制。 数据科学家和AI/ML研究人员： 专注于视频数据分析、预测模型构建和智能算法研发。 学术界的研究人员和学生： 希望深入了解视频流媒体技术、网络通信以及人工智能在相关领域的应用。 对下一代互联网体验充满好奇的行业观察者： 渴望理解视频流媒体技术如何驱动数字世界的变革。 本书力求用清晰、严谨的语言，结合图示和代码示例，将复杂的理论概念转化为易于理解的知识。我们不仅会提供理论框架，更会强调实践中的可行性和有效性，帮助读者掌握切实可行的技术方法。通过阅读本书，您将能够更深刻地理解视频流量的运行机制，掌握前沿的智能分析技术，并能够设计和实现高效的网络质量保障方案，最终赋能下一代更加流畅、稳定、引人入胜的流媒体体验。这是一本面向未来、引领前沿的著作，必将成为视频流媒体领域从业者和研究者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很抓人眼球，硬壳烫金的字体在书架上相当醒目，一看就是那种学术性很强的专业著作。我当初选择它，很大程度上是被封面那种沉稳又不失现代感的蓝灰色调吸引的。翻开内页，纸张的质感也比一般的教材要厚实不少，印刷清晰度无可挑剔，即便是那些复杂的网络拓扑图和数据流向图，也展示得非常细致，阅读体验是很棒的。作者的排版思路也很有章法，章节之间的逻辑衔接处理得非常流畅，让人感觉这不是一本孤立的知识点堆砌，而是一套完整的知识体系的构建过程。尤其是前几章，对基础概念的梳理，那种由浅入深、层层递进的讲解方式，即便是初次接触这个领域的朋友，也能迅速建立起对核心框架的理解。这种对细节的把控和对阅读体验的重视，让初次翻阅的印象分瞬间拉满。当然，一个好的外壳和内页是基础，更重要的是内容能够支撑起这份期待。整体来说，从物理层面的感受来看，这本书无疑是市场上同类书籍中的精品，给人一种“重磅”的感觉，让人迫不及待想深入探究其内部的知识宝藏。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我体验到了一种非常系统化的思维训练。它不像某些技术书籍那样，只是简单地罗列各种算法和工具的使用手册，而是更注重从宏观的视角去剖析问题的本质。例如，在讨论性能指标的量化时，作者并没有直接跳到复杂的数学公式，而是先花了大量篇幅去阐述为什么需要这些指标，它们在实际运营商网络环境中各自扮演了什么样的角色。这种“知其所以然”的讲解模式，极大地提高了我的理解深度。尤其是在处理那些涉及到跨层协议协作的章节时，作者的论述逻辑严密得像一台精密仪器在运行，每一个步骤都推导得无懈可击。我记得有一次为了理解某个丢包定位机制，我查阅了其他三本参考书，但只有这本，通过一个形象的比喻，让我瞬间茅塞顿开。这说明作者在知识的转化和传递上，花费了巨大的心血去设计最易于被大脑接受的认知路径，而不是简单地复述标准。这种将复杂问题“降维打击”的能力，是这本书最让我欣赏的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上，展现出一种罕见的平衡感，它既能满足资深工程师对前沿技术探讨的需求，又对初学者保持了足够的友好度。我特别关注它对于新兴网络架构的讨论，比如 SDN/NFV 环境下流量管理范式的转变。很多同期出版的书籍往往停留在传统的基于 MPLS 的 QoS 架构上，但这本书很前瞻性地引入了云原生和容器化带来的挑战，以及如何利用更灵活的控制平面来实现动态的资源隔离和优先级保障。这种与时俱进的视角，让这本书的生命力得到了极大的延长。它不是一本“时效性”很强的快速指南，而是一本能够指导未来几年技术选型和架构设计的参考手册。此外，书中引用的案例研究，虽然是基于模拟环境，但其贴近真实业务场景的设计，让人觉得这些理论不是空中楼阁，而是可以直接应用于生产系统的解决方案。这种理论与实践的紧密结合，让每一个技术章节都充满了实战价值，读起来干货十足，没有一句废话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常沉稳、学术，用词精准，很少有那种为了凑字数而添加的口水话。对于我这种习惯了阅读标准技术文档的读者来说，这种严谨的表达方式是极大的福音。它更像是在与一位经验丰富的领域专家进行一对一的深入交流，对方不会刻意去迎合你的理解水平，而是直接给出最准确、最核心的论断。特别是对一些关键概念的定义部分，措辞的细微差别往往决定了对整个技术理解的偏差，而这本书在这方面做到了教科书级别的准确性。我发现，在阅读过程中，我需要时不时地停下来，查阅一下专业词典，以确保对某些术语的理解完全符合作者设定的语境，这虽然稍微减慢了阅读速度，但带来的知识准确性提升是无可替代的。这是一种对知识的敬畏感，这本书成功地将这种敬畏感传递给了读者。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为这本书最大的价值在于它构建了一个完整的“问题解决框架”，而不是简单的知识罗列。它教会了我们如何像一个网络架构师一样去思考。例如，在处理一个性能下降的告警时，这本书的思路引导我们首先从哪里开始排查，如何确定是拥塞问题还是延迟抖动问题，再到如何根据不同的网络层级去选择最合适的分析工具和优化策略。这种自上而下的分析路径，建立在对网络流量生命周期的深刻理解之上。读完它，我感觉自己不再是仅仅会操作某台设备的工程师，而是对整个流量管理生态系统有了全局的掌控感。很多优化方案的提出，都是建立在对资源消耗的精细化建模之上的，这部分内容对于提升决策质量有显著帮助。总而言之，它不仅是一本知识书，更是一本培养系统性工程思维的“心法”秘籍。