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出版者:中信出版

作者:电信管理论坛

出品人:

页数:150

译者:王卫乡

出版时间:2003-4

价格:27.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787800736735

丛书系列:

图书标签:

• 电信
• eTOM
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• 经济
• 技术
• 电信运营
• 网络规划
• 优化
• 性能分析
• 5G
• 数字化转型
• 架构
• 运维
• 流量工程
• 无线通信

《智能网络演进：构建未来通信基础设施》 在快速变化的技术浪潮中，电信运营商正站在一个前所未有的十字路口。传统通信模式的局限性日益凸显，对更高带宽、更低延迟、更强连接能力的需求从未停止。本书《智能网络演进：构建未来通信基础设施》深入探讨了驱动电信行业变革的核心技术和战略，旨在为运营商勾勒出通往智能化、高效化、可服务化新时代的蓝图。 本书聚焦于下一代通信网络的核心特征与演进路径，从技术层面剖析了5G、6G等前沿技术的赋能潜力，以及它们如何重塑现有的网络架构。我们将详细阐述软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）在提升网络灵活性、自动化程度和资源利用效率方面扮演的关键角色。这些技术不仅能降低运营商的运营成本，更能使其快速响应市场需求，推出创新服务。 在自动化与智能化方面，本书将深入研究人工智能（AI）和机器学习（ML）在网络管理、故障预测、性能优化以及客户体验提升中的实际应用。我们将探讨如何利用AI驱动的网络切片技术，为不同业务场景提供定制化的服务质量保障；如何通过智能故障诊断系统，实现网络的自愈合，最大程度地减少服务中断；以及如何利用数据分析预测用户行为，提供个性化的通信服务。 此外，本书还将关注网络安全这一至关重要的话题。在日益复杂的网络环境中，网络威胁层出不穷。我们将深入分析当前网络安全面临的挑战，并介绍先进的安全防护策略和技术，包括零信任架构、区块链技术在身份验证和数据安全中的应用，以及如何构建弹性、可抵御攻击的网络。 为了实现真正的网络智能化，开放性和互操作性是不可或缺的。本书将探讨开放通信标准和API的重要性，以及如何通过生态系统的合作，加速新技术的创新和部署。我们将介绍开源社区在推动网络演进中所起的作用，以及运营商如何利用开放平台实现与其他行业和企业的深度融合。 在用户体验方面，本书强调了以人为本的设计理念。随着沉浸式体验（如AR/VR）、物联网（IoT）设备数量的爆炸式增长，以及对实时交互需求的提升，运营商需要构建能够提供无缝、可靠、个性化连接的网络。我们将讨论如何通过网络感知技术，实时了解用户需求和网络状态，从而动态调整网络资源，提供最佳的服务体验。 本书还将探讨网络经济学和商业模式的创新。在激烈的市场竞争中，运营商需要找到新的盈利增长点。我们将分析如何通过网络即服务（NaaS）等新的商业模式，将网络能力开放给第三方开发者，赋能各行各业的数字化转型，并创造新的价值。同时，我们也将探讨可持续发展在通信网络建设中的重要性，以及如何构建绿色、节能的网络基础设施。 《智能网络演进：构建未来通信基础设施》旨在为电信行业的决策者、工程师、研究人员以及对未来通信充满兴趣的读者提供一个全面、深入的视角。我们相信，通过掌握这些核心技术和战略，运营商将能够成功地应对挑战，抓住机遇，构建一个更智能、更强大、更能服务于未来社会的通信基础设施。

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这本书的叙事节奏极其缓慢，每一个概念的引入都经过了漫长而冗余的铺垫，这让我这个追求效率的读者感到有些焦躁。我原本对“系统稳定性与弹性设计”这一主题抱有浓厚的兴趣，期待看到关于故障注入、混沌工程或者高级容错算法的讨论。然而，这本书的重点似乎放在了对“历史演进”和“标准制定过程”的追溯上。大量的篇幅被用于引用早期论文、解释为什么某些设计决策在三十年前是最佳选择，以及不同监管机构之间的微妙差异。这些内容虽然具有学术价值，但对于一个急于解决当前生产环境中高并发挑战的读者而言，显得有些过于沉重和脱节。我感觉自己像是在参加一场冗长且需要背景知识的学术研讨会，而不是在阅读一本旨在提供现代解决方案的技术书籍。书中的图示也大多是概念性的流程，很少有实际的代码片段或可复现的环境配置，这极大地削弱了它的实操指导意义。

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这本书，坦率地说，与我过去阅读过的任何一本关于数据科学或高级统计学的书籍都大相径庭。我原本期待的是一本深入探讨前沿机器学习算法，或者至少是关于如何构建复杂预测模型的教科书。然而，这本书似乎完全聚焦于一个我从未深入了解过的领域——也许是某个特定的行业规范或者一个非常细分的工程实践。它的语言风格极其专业化，充满了我需要反复查阅才能理解的缩写和行业术语。书中花了大量篇幅描述一个复杂的流程图，这个流程图的设计似乎是为了优化某个特定系统的效率，但这个系统的具体应用场景对我来说是完全陌生的。例如，其中反复出现的一个概念是“异构网络优化调度”，这在普通的计算机科学教材中几乎是找不到的。我尝试去理解作者是如何将理论模型映射到实际操作的，但由于缺乏基础知识背景，我只能感受到它在技术深度上的压迫感，而不是知识上的启发。总体而言，它更像是一本针对特定领域资深工程师的内部参考手册，而不是面向广泛读者的学习资料，它成功地让我认识到自己在这个特定知识领域内的空白。

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这本书的装帧和排版透露出一种陈旧的学术气息，这或许是其内容风格的先声夺人。我本来是抱着学习“新兴技术趋势”的心态来挑选这本书的，特别是关于人工智能如何颠覆传统行业的案例分析。然而，书中几乎找不到任何关于近年来热门的AI、大数据分析或者云计算的讨论。它的核心似乎完全围绕着一个非常成熟的、可能已经进入维护阶段的基础设施管理体系。内容偏重于“确保现有系统不崩溃”的哲学，而非“探索下一代创新”的激情。每当我读到一个关于某个特定协议版本更新的细枝末节时，我都会忍不住查看一下出版日期，以确认我是否拿错了一本历史文献。它详尽地描述了如何维护一个稳定但似乎缺乏灵活性的庞大结构，但对于如何用创新的方式去重构或替代它，几乎避而不谈。对于追求前沿突破的读者来说，这本书更像是一份详尽的“系统考古报告”，而不是一份面向未来的路线图。

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如果有人告诉我这是一本关于“如何优化跨区域资源分配”的书，我或许会更容易接受它的内容。但以我寻求提升“用户交互设计”能力的视角来看，这本书简直是一个知识的“反向引力场”。我关注的是如何让按钮更友好，如何减少用户的认知负荷，如何构建更具吸引力的界面。而这本书，却完全沉浸在一种极度底层的、几乎是物理层面的逻辑构建中。它讨论了数据包的传输延迟、信道的饱和度以及带宽的动态分配，这些内容虽然技术上无可指摘，但与用户体验设计的美学和心理学毫不相关。书中那些密集的数学公式和概率模型，让人感觉这不是一本面向“人”的书，而是一本面向“机器”的编程手册。我花了很大力气去寻找一个关于“视觉层次”或“信息架构”的章节，但最终只找到了关于如何计算网络拥塞概率的复杂推导，这让我不得不放弃，并意识到我们对“系统优化”的理解可能处于完全不同的维度。

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拿到这本书时，我最大的感受是它的“厚重感”，并非物理上的重量，而是内容信息密度的压倒性。我原本是想寻找一本能帮助我提升编程效率，特别是关于如何使用最新框架进行快速原型开发的指南。这本书完全没有触及任何主流的软件开发框架，比如React、TensorFlow的最新版本，或者哪怕是DevOps的最新实践。相反，它似乎把所有的笔墨都用在了对某种“架构蓝图”的详尽描绘上。每一章都像是在拆解一个无比精密的机械装置，每一个齿轮、每一个连接点的功能都被描述得一丝不苟，但这个“装置”的整体用途，对于一个关注软件敏捷性和用户体验的读者来说，显得异常晦涩。书中充斥着大量的表格和状态转移图，这些图表看起来非常严谨，但缺乏直观的示例来支撑其理论的有效性。我试图寻找一个可以立刻应用到我日常工作中的小技巧或一个“灵光乍现”的瞬间，但这本书提供的是一个需要数月时间才能消化的理论体系，这与我期望的快速上手指南南辕北辙。

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