对等网络的拓扑结构及数据驱动路由方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭得科 等 著

图书标签:

• 对等网络
• P2P网络
• 拓扑结构
• 路由算法
• 数据驱动
• 网络优化
• 分布式系统
• 网络协议
• 网络性能
• 机器学习

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030569035

版次：31

商品编码：12369274

包装：平装

丛书名： 信息科学技术学术著作丛书

开本：32开

出版时间：2018-05-01

页数：232

正文语种：中文

内容简介

本书以结构化对等网络的可扩展拓扑结构为基础，深入地探讨一些新型的网络拓扑结构的设计与优化方法，并通过引入数据驱动路由机制解决非结构化对等网络的低延迟和低成本资源定位问题。第1章和第2章介绍对等网络的应用和发展现状。第3章～第6章阐述四种新型的常量度数互联结构以提高结构化对等网络的系统能力，分别是MOORE、BAKE、KCube和KMcube。第7章～第10章讨论非结构化对等网络的数据驱动路由问题，分别介绍基于BF的全状态概率路由机制、基于BF的弱状态概率路由机制、基于BF的索引路由机制，以及数据驱动路由中的噪声干扰抑制问题。

好的，这是一份为您的图书量身定制的、不提及“对等网络”、“拓扑结构”或“数据驱动路由方法”的图书简介。 --- 深入探索分布式计算的基石：大规模互联系统中的动态资源管理与信息流优化 本书概述 本书旨在为读者构建一个关于现代复杂互联系统的全面认知框架。我们不再仅仅关注单一节点的性能，而是将焦点投向整个系统在面对动态变化、海量数据和资源受限时的整体表现。本书深入剖析了构成现代信息基础设施的底层机制，特别是如何设计出既能有效分配资源，又能确保信息高效、可靠传输的系统级策略。 在当今的数字世界中，从大型数据中心的集群到广域的物联网（IoT）部署，系统的规模和复杂性呈指数级增长。这种增长带来了前所未有的挑战：如何维持系统在故障和负荷波动下的鲁棒性？如何确保服务质量（QoS）的一致性？本书提供了一套严谨的理论工具和工程实践，用以解决这些核心问题。 全书内容被系统地划分为三个核心部分：系统互联模式的本质分析、资源分配与负载平衡的优化模型，以及信息路径选择与实时决策。我们避开了对具体网络协议的僵化描述，转而聚焦于驱动这些系统行为的基本原理和数学模型，强调从整体架构层面理解信息流动的动力学特性。 第一部分：复杂互联系统的拓扑特性与演化模型 本部分着重于解析构成大规模计算集群和信息交换网络的基本连接蓝图——系统拓扑的内在属性。我们探讨的不是固定的、预先定义的连接方式，而是系统在运行过程中展现出的涌现连接模式。 1. 互联模式的抽象与分类： 我们首先建立了一套描述任意规模系统中节点间连接关系的数学语言。这包括对连接密度、路径长度以及节点重要性的量化指标。读者将学习如何将一个复杂的物理或逻辑连接体抽象为一个可分析的图论模型，理解不同抽象层次下系统行为的差异。重点分析了高度集中式连接与高度分散式连接的优劣，以及在实际部署中如何平衡这两者。 2. 动态连接的演化机制： 现代系统中的连接并非一成不变。资源需求的变化、节点的加入与退出都会导致连接关系实时重构。本章深入研究了驱动这种连接变化的内在机制，包括基于局部交互的自组织连接规则。我们引入了时间序列分析方法，用以预测系统在不同连接状态下的稳定性和可达性。特别地，我们将探讨在信息共享系统中，连接的形成与断裂如何影响全局的信息扩散速率。 3. 鲁棒性与脆弱性分析： 系统的连接模式直接决定了其抵抗外部干扰的能力。本章通过故障注入模拟，量化了不同连接结构在面对节点失效或链路拥塞时的脆弱程度。我们提出了衡量系统韧性的新指标，强调在设计连接结构时，如何主动引入冗余和分层，以确保关键信息流的畅通无阻。 第二部分：动态资源池的管理与高效分配策略 在任何大规模分布式环境中，计算能力、存储空间和带宽都是有限且竞争的资源。本部分的核心任务是构建一套精妙的机制，确保这些资源能被公平、高效地分配给不断变化的工作负载。 1. 资源需求的建模与预测： 在进行有效分配之前，必须精确地理解“需要什么”。我们详细介绍了如何采集和处理大规模系统中的操作指标，将其转化为可供优化算法理解的资源需求向量。这包括瞬时负载分析、周期性需求识别以及对突发事件的提前预警模型。本书强调，预测的准确性是后续资源调度成功与否的关键前提。 2. 负载均衡的理论基础与实现： 传统的静态负载均衡方法已无法适应现代系统的波动性。本部分深入探讨了响应式（Reactive）和前瞻性（Proactive）负载调度的原理。我们分析了排队论在资源分配中的应用，并提出了一种基于局部信息交换的、去中心化的负载迁移算法。该算法旨在最小化系统平均等待时间，同时避免因频繁迁移导致的新增开销。 3. 异构资源环境下的效能优化： 现实世界中的系统往往由不同代际、不同性能的硬件组成。如何为这些异构资源分配不同的任务权重，以最大化整体系统吞吐量，是一个核心难题。本章通过多目标优化方法，为管理者提供了一套量化决策工具，指导他们在性能、能耗和公平性之间找到最优平衡点。 第三部分：信息路径的选择与实时决策系统 信息在系统中传输的效率，往往比计算本身更为关键。本部分将关注信息的“旅行”，即如何制定最优策略来决定数据包或指令应沿何种路径前进，以最小化延迟并避免网络拥塞。 1. 路径选择的决策框架： 路径选择不再是简单的“最短路径”问题。它必须考虑当前的网络负荷、链路的质量（如丢包率、延迟抖动）以及目标服务所需的服务等级协议（SLA）。我们构建了一个多指标路径评估模型，该模型允许系统在毫秒级别内对多条备选路径进行综合打分。 2. 拥塞感知的路径适应： 当网络出现瓶颈时，静态规划的路径将迅速失效。本书详述了如何设计能够实时“感知”网络拥塞状态的路由机制。这种机制依赖于对流量和延迟的反馈回路，能够迅速调整信息流的方向，将流量分散到未饱和的链路上。我们重点研究了基于强化学习思想的路径优化方法，用以应对高度非线性和不可预测的拥塞场景。 3. 可靠性与信息完整性的保证： 在多路径传输的环境下，如何确保信息的顺序性、完整性，并从底层机制上防御恶意篡改，是本部分的高级议题。我们探讨了在信息传输层面上嵌入校验和确认机制的必要性，以及如何设计反馈机制来隔离和绕过携带错误信息或存在安全风险的路径。 --- 本书的特点与读者对象 本书的价值在于其跨学科的综合性和工程应用的指导性。它不仅仅是一本理论著作，更是一份面向实际问题的操作手册。书中包含了大量的数学建模、算法推导以及对真实世界系统案例的深度剖析。 本书适合于： 系统架构师和高级软件工程师，他们负责设计和运维大规模分布式系统。 从事高性能计算、云计算和边缘计算领域的研究人员和博士生。 对理解现代互联网骨干、大型企业内部数据交换网络如何高效运作感兴趣的专业人士。 通过阅读本书，您将获得一套强大的、用于设计下一代高效率、高韧性互联系统的核心思维模型和工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给人一种沉稳而专业的印象，厚实的封面和精良的纸张材质，让人一看就知道是针对特定技术领域深度钻研的力作。内页的排版清晰流畅，图表和代码块的插入恰到好处，即便是初次接触这个领域的读者，也能在视觉上得到很好的引导。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的循序渐进的方式，不像有些技术书籍那样上来就抛出大量晦涩的术语，而是先从宏观的角度勾勒出整个领域的全貌，然后再逐步深入到具体的算法细节。这种写作风格使得学习曲线变得平缓，对于那些希望系统性掌握对等网络理论基础，并希望了解前沿路由技术演进脉络的专业人士来说，无疑是一份极具价值的参考资料。翻阅过程中，我能感受到作者在内容组织上的匠心独运，每一个章节的过渡都自然而然，知识点之间的逻辑关联性非常强，仿佛在听一位经验丰富的教授娓娓道来，而不是简单地堆砌公式和定义。

评分☆☆☆☆☆

初读此书，最令人印象深刻的是其对网络通信底层原理的透彻剖析。作者似乎并不满足于停留在应用层面的介绍，而是大胆地深入到了数据包如何在复杂的分布式环境中进行封装、转发和确认的全过程。其中关于节点间信息交互延迟和可靠性模型的探讨，尤为精辟。特别是对几种主流分布式哈希表（DHT）结构性能瓶颈的分析，简直是一针见血，指出了现有架构在面对大规模动态网络拓扑变化时所暴露出的局限性。这种批判性的视角，远超了一般教材的介绍范畴，更像是一份深入一线的工程师的实践总结。我感觉作者不仅是理论的构建者，更是实际部署和调试过这些系统的实践家，因为只有经历过真实网络的挣扎，才能写出如此精准地把握住“痛点”的文字。对于致力于构建下一代去中心化基础设施的开发者而言，书中关于资源受限环境下的优化策略，提供了极为实用的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得相当老道，它不像某些硬核教材那样枯燥乏味，反而在讲解复杂数学模型时，巧妙地穿插了大量的实际案例和历史背景。例如，当阐述路由决策过程中的概率模型时，作者回顾了早期P2P网络中“传染病传播”模型的启发，使得原本抽象的数学推导变得生动起来，也更容易被理解和记忆。这种将历史演进与前沿研究相结合的处理方式，极大地增强了阅读的趣味性和知识的深度。我特别喜欢其中关于“网络效应”如何反作用于拓扑稳定性的那几页论述，它揭示了技术选择背后隐藏的社会工程学意义，拓扑结构不仅仅是连接的几何问题，更是利益和信任的博弈场。这本书的价值在于，它不仅告诉你“怎么做”，更让你理解“为什么非得这么做”，引导读者进行更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

从专业技术深度来看，这本书在处理“数据驱动”这个现代网络热点时，表现得极为前瞻和务实。它没有停留在传统路由协议的修修补补上，而是深入探讨了如何利用流数据分析和机器学习方法来实时感知和预测网络状态，并以此来动态调整数据流的路径。书中详细描述了基于图神经网络（GNN）的拓扑特征提取过程，以及如何利用这些特征进行超前路由决策，以最小化拥塞和最大化吞吐量。这种对实时反馈环路的强调，是当前网络研究的一个关键趋势。书中的算法描述严谨，伪代码清晰易懂，展示了作者深厚的工程实现能力。对我个人而言，书中所提供的关于“拓扑可观测性”的讨论，为我未来在实际部署大规模去中心化应用时，如何设计有效的监控和自愈机制，提供了坚实的理论基石和可操作的框架。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书最大的亮点在于其强大的跨学科视野。它并未将对等网络视为一个孤立的信息科学分支，而是将其置于计算经济学、复杂系统科学乃至博弈论的宏大背景下进行审视。书中涉及的非对称信息处理和激励机制设计，清晰地表明了高效的拓扑结构离不开合理的经济模型支撑。我发现，作者在论证某些路由算法的收敛速度时，会引用经济学中的“纳什均衡”概念进行类比，这极大地拓宽了我对网络性能优化的理解边界。这种融合了多学科智慧的论述方式，使得全书内容显得异常饱满和充实，避免了纯粹技术讨论容易陷入的狭隘。对于那些希望从底层逻辑上重塑分布式系统架构的架构师来说，这本书提供了一个全新的、更具弹性和自我修复能力的视角去审视网络设计。