具体描述
本书是《网络工程师教育丛书》的第8册，详细讲述网络分析、设计和升级的过程。全书分为6章，分别介绍需求的收集与分析，网络分析，逻辑网络设计，物理网络设计，小型网络设计，以及大型网络实例分析。本书是国家网络技术水平考试指定参考教材，适于网络技术人员和网络管理人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生阅读和参考。
好的，这是一份针对一本名为《网络设计（第7版）》的书籍的、不包含该书内容的、详细的图书简介。这份简介侧重于描述网络设计领域的前沿趋势、核心挑战以及一个不同于特定已出版书籍的、更具前瞻性的理论框架或实践指南。 图书名称： 现代网络架构的韧性与演进：面向超大规模分布式系统的设计范式 作者： [此处假设一个作者名称，例如：张伟、李明] 版次： 2024年修订版 页数： 约850页 定价： 人民币 198.00 元 --- 封底推荐语 在数据洪流席卷一切的时代，网络不再仅仅是连接的管道，而是智能与业务的神经中枢。本书抛弃了传统基于固定拓扑和静态协议的陈旧思维，深入剖析了当前驱动全球基础设施演进的三大核心力量：极速的弹性需求、内生的安全威胁以及异构资源的融合。 如果您正在构建或维护支撑数亿用户的云原生平台、边缘计算集群或下一代数据中心，本书将是您重塑网络哲学、实现架构超越的必备指南。 --- 内容概要：重塑网络边界，驾驭复杂性 当前，业界正处于一个关键的十字路口：摩尔定律的物理限制与应用爆炸式增长的需求之间存在着巨大的鸿沟。传统的基于IP的、自底向上的网络构建方法已难以为继。本书《现代网络架构的韧性与演进》旨在为高级网络工程师、架构师和研究人员提供一个全新的、以应用需求为导向（Application-Driven） 的网络设计框架。 全书分为六大部分，共计二十章，深入探讨了如何构建一个具备自我修复能力、高度可编程、并且能够无缝适应不断变化业务模型的下一代网络基础设施。 第一部分：范式转移——从连接到计算的网络观（约 180 页） 本部分首先确立了本书的核心设计哲学：网络是分布式的计算平台，而非被动的传输层。 应用驱动的资源抽象： 探讨如何超越传统的OSI模型，引入“意图定义网络”（Intent-Based Networking, IBN）的深度实践，着重分析如何将业务级需求（如延迟敏感度、吞吐保证）直接映射到底层硬件配置。 超大规模网络中的熵增管理： 详细分析了大规模网络中，配置漂移、故障隔离与信息同步带来的复杂度激增问题。引入基于形式化验证的配置生成方法，以最小化人为干预导致的错误。 控制平面与数据平面的解耦革命： 深入研究基于OpenFlow 2.0及更高级别抽象层（如P4/SmartNICs）的动态流表编程技术。重点关注在硬件加速背景下，如何实现毫秒级的策略变更和流量重路由，确保关键业务不受影响。 第二部分：韧性设计——构建自适应与自愈合的拓扑（约 170 页） 本书认为，现代网络设计不再追求“永不失败”，而是追求“快速从失败中恢复”。 拓扑冗余的量化评估： 引入基于随机图理论和博弈论的拓扑优化模型，用于评估不同Mesh、Fat-Tree、以及新型非均匀拓扑的K-连通性和故障吸收能力。 故障预测与主动降级机制： 介绍如何利用时序分析和机器学习模型，从设备遥测数据（Telemetry）中提取早期预警信号。构建多层级自适应降级（Graceful Degradation）策略，例如动态调整QoS权重、限制非关键流量，以保护核心业务的SLA。 跨域恢复与联邦式控制： 针对跨数据中心（DCI）和多云环境下的灾难恢复，设计了具备局部自治能力的恢复机制，避免单点中心控制的瓶颈和延迟。 第三部分：安全内生化——零信任与可验证的网络基础（约 160 页） 安全不再是附加的安全组，而是内嵌于数据包流的每一个环节。 微隔离的极限扩展： 探讨如何利用eBPF、Service Mesh Sidecar以及硬件信任根（RoT）技术，实现工作负载级别的、动态调整的微隔离策略。重点分析了传统ACL和加密隧道在东西向流量中的局限性。 数据包级别的完整性验证： 深入研究如何利用密码学原语（如哈希链、基于区块链的证书分发）来确保网络数据包在传输过程中未被篡改，并提供可审计的路径溯源能力。 威胁情报驱动的动态策略生成： 介绍如何将实时收集的外部威胁情报（IoC）自动转化为防火墙、负载均衡器乃至交换机上的实时阻断规则，实现“一触即发”的防御响应。 第四部分：边缘与异构资源的融合（约 150 页） 随着云计算的深化和物联网的爆发，网络边界正被推向物理世界。 边缘网络（Edge Fabric）的设计挑战： 聚焦于低带宽、高抖动、资源受限的边缘节点下的路由、组播与服务发现机制。设计了适应资源贫乏环境的轻量级控制协议栈。 RDMA与光网络（Photonic Integration）的结合： 探讨如何将高速光互连技术与高性能计算（HPC）和AI训练集群的需求相结合。重点分析RDMA over Converged Ethernet (RoCEv2) 在大规模RDMA Fabric中的拥塞控制优化。 虚拟化网络资源的精确调度： 针对NFV/SDN环境中，如何实现对底层物理网络资源（如端口、带宽、计算单元）的细粒度切片和动态分配，确保不同租户之间的性能隔离。 第五部分：运维的未来——自动化、可观察性与AIOps（约 150 页） 本书认为，没有完善的可观察性和高级自动化，任何复杂网络的设计都将走向失败。 深度可观察性（Deep Observability）： 不仅限于日志和指标，更强调对流、状态和意图的全面捕获。详细介绍了基于OpenTelemetry标准和Streaming Telemetry的系统构建，以及如何处理PB级别的数据流。 网络AIOps的实践路径： 提供了从数据采集、特征工程到模型部署的完整流水线。重点分析了异常检测（Anomaly Detection）在路由黑洞、链路饱和和DDoS缓解中的实际应用案例与模型选择（如LSTM、Transformer）。 “黄金路径”的自动化验证： 介绍如何使用仿真环境（如GNS3/EVE-NG的高级脚本化）和正式验证工具，在生产环境部署前，对复杂的多跳策略路径进行端到端的正确性验证。 --- 目标读者 本书面向希望从“网络维护者”转变为“网络设计驱动者”的专业人士： 1. 网络架构师与首席工程师： 需要设计支撑未来五年业务增长的弹性、安全和可编程网络基础设施。 2. 云服务提供商（CSP）与超大规模数据中心（Hyperscaler）的研发人员： 专注于下一代核心交换机、路由器及Fabric优化。 3. 网络安全专家： 寻求将安全策略深度内嵌于网络控制与数据平面。 4. 高等院校研究生与研究人员： 研究分布式系统、网络控制理论与高性能计算网络接口的交叉领域。 本书假设读者已具备扎实的TCP/IP、路由协议（BGP/OSPF）和数据中心网络基础知识，重点在于构建在这些基础之上的创新性、弹性与自动化解决方案。
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