全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版) 张守国 周海骄 雷志纯等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张守国 周海骄 雷志纯等 著

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• LTE
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• 通信工程
• 张守国
• 周海骄
• 雷志纯
• 移动通信
• 无线技术

店铺： 久点图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115477330

商品编码：29525379123

包装：平装-胶订

出版时间：2018-04-01

基本信息

书名：全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版)

定价：85.00元

作者：张守国 周海骄 雷志纯等

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2018-04-01

ISBN：9787115477330

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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LTE无线网络优化实践（D2版），网络优化维护人员实战手册：1.本书应读者需求及4络发展趋势，增加了VoLTE和CA方面内容，更侧重于实用性。2.对于有优化维护经验人员来说，更需要一本和日常优化紧密相关又便于携带，所以本书在篇幅方面有所控制，宗旨仍是为维护人员提而优的好书。 3.本书根据作者自身多年移动网络优化经验，结合运营商的需求以及设备厂商优化维护人员的建议进行编写，对LTE常见问题优化思路和方法进行了重点介绍。

内容提要

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本书从LTE无线网络优化基本原理的角度出发，侧重于LTE无线网络优化实施中遇到的常见知识点和网络问题优化方法的介绍，涵盖了基本理论基础、参数规划、信令流程、性能分析等方面的内容。本书首先回顾了LTE网络结构、空中接口、关键技术、接口协议、主要参数的规划原则，使得读者对LTE基本原理有进一步的了解。随后本书通过对信令流程的介绍，使读者对移动台和网络的寻呼过程、业务建立过程、切换过程、载波聚合、VoLTE等信令传输过程有一个比较全面的认识。接下来本书重点对LTE常见问题的分析思路进行了介绍，力求让读者掌握LTE无线网络问题的基本分析思路和方法，在实践运用中能够举一反三。本书根据作者自身多年的移动网络优化经验，结合运营商的需求以及设备厂商优化维护人员的建议进行编写，对LTE常见问题的优化思路和方法进行了重点介绍，适合于LTE优化维护人员阅读和进阶使用。

目录

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目 录

D1章 网络概述1

1.1 网络结构2

1.2 频谱划分5

1.3 无线帧结构9

1.4 物理信道14

1.5 关键技术21

1.5.1 正交频分复用（OFDM）21

1.5.2 多天线技术（MIMO）23

1.5.3 混合自动重传（HARQ）24

1.5.4 自适应调制编码（AMC）25

1.5.5 小区间干扰协调（ICIC）27

1.5.6 下行PDSCH功率分配28

1.5.7 载波聚合（CA）32

1.5.8 上行多点协作（CoMP）32

1.5.9 自组织优化（SON）33

1.6 接口协议33

1.7 RRM功能36

　　

D2章 信令流程分析38

2.1 接入过程38

2.1.1 竞争模式39

2.1.2 非竞争模式40

2.1.3 RRC连接建立41

2.1.4 相关参数41

2.2 S1连接建立42

2.3 RRC连接重配置44

2.4 承载建立46

2.4.1 正常建立过程46

2.4.2 异常信令流程48

2.5 服务质量控制52

2.5.1 QoS参数53

2.5.2 QoS管理54

2.6 开机入网流程56

2.6.1 小区搜索56

2.6.2 小区选择57

2.6.3 小区重选57

2.6.4 附着过程59

2.7 业务建立流程62

2.7.1 主叫流程62

2.7.2 被叫流程64

2.8 切换流程66

2.8.1 测量事件类型67

2.8.2 切换信令流程72

2.8.3 主要消息内容77

2.9 TAU更新过程80

2.9.1 空闲态TAU过程81

2.9.2 连接态TAU过程83

2.9.3 相关消息说明84

2.10 CA业务流程85

2.11 空口主要消息86

　　

第3章 语音解决方案97

3.1 双待机终端方案98

3.2 CSFB方案98

3.2.1 CSFB定义98

3.2.2 回落机制100

3.2.3 返回方式101

3.2.4 信令流程101

3.2.5 CSFB优化105

3.3 VoLTE方案108

3.3.1 网络结构108

3.3.2 网络接口109

3.3.3 IMS协议栈110

3.3.4 IMS用户标识110

3.3.5 业务过程111

3.3.6 关键技术121

3.4 SRVCC方案131

3.4.1 SRVCC定义131

3.4.2 SRVCC网络架构132

3.4.3 eSRVCC网络架构132

3.4.4 信令流程133

　　

第4章 参数规划136

4.1 编号规则136

4.1.1 小区全球识别码（ECGI）136

4.1.2 全球V1临时标识（GUTI）136

4.1.3 SAE临时移动用户标识（S-TMSI）137

4.1.4 跟踪区标识（TAI）137

4.1.5 物理小区标识（PCI）137

4.1.6 RNTI137

4.2 PCI规划138

4.2.1 PCI规划原则138

4.2.2 PCI分组案例138

4.3 PRACH规划140

4.3.1 PRACH概念140

4.3.2 PRACH规划流程146

4.3.3 PRACH规划案例147

4.4 TA规划147

4.4.1 跟踪区TA与规划原则147

4.4.2 寻呼容量计算148

4.4.3 TAI划分案例149

4.5 邻区规划149

4.6 容量规划与优化150

4.6.1 容量规划与优化150

4.6.2 LTE网络承载能力151

4.6.3 空口调度数计算151

4.6.4 可调度用户数计算152

4.6.5 VoIP用户数153

　　

第5章 无线网络优化154

5.1 优化原则154

5.2 优化流程154

5.3 覆盖问题优化155

5.3.1 优化原则156

5.3.2 优化流程156

5.3.3 优化措施157

5.4 干扰问题排查158

5.4.1 干扰来源158

5.4.2 排查方法161

5.4.3 规避方案164

5.5 接入性能优化165

5.5.1 指标定义165

5.5.2 分析思路166

5.5.3 优化流程168

5.6 掉线率优化171

5.6.1 指标定义171

5.6.2 分析思路172

5.6.3 优化流程173

5.7 切换性能优化175

5.7.1 指标定义175

5.7.2 分析思路177

5.7.3 优化流程178

5.8 吞吐率优化179

5.8.1 指标定义179

5.8.2 分析思路180

5.8.3 优化流程183

5.8.4 Iperf工具使用方法185

5.9　常用小区参数188

5.9.1　小区选择与重选188

5.9.2 切换控制191

5.9.3 功率控制195

5.9.4 定时器198

5.10 常用统计项分类199

5.11 典型案例分析201

　　

第6章 特殊场景优化214

6.1 FDD和TDD混合组网与优化214

6.2 LTE与2/3G互操作策略215

6.3 地铁隧道优化216

6.3.1 覆盖特点216

6.3.2 隧道链路预算217

6.3.3 TAC区规划考虑219

6.3.4 地铁切换带设置220

　　

附录A LTE常用信令消息221

1．rrcConnectionRequest221

2．rrcConnectionSetup221

3．rrcConnectionSetupComplete221

4．initialUEMessage (ePS-attach)222

5．AuthenticationRequest223

6．AuthenticationResponse223

7．InitialContextSetupRequest224

8．InitialContextSetupResponse225

9．UeCapabilityInformationIndication225

10．rrcConnectionReconfiguration (radioResourceConfigDedicated)227

11．rrcConnectionReconfiguration (measConfig)227

12．MeasurementReport230

13．HandoverRequired230

14．rrcConnectionReconfiguration (mobilityControlInfo)232

15．eNBStatusTransfer232

16．handoverRequest233

17．handoverRequestAcknowledge234

18．pathSwitchRequest235

19．pathSwitchRequestAcknowledge236

20．rlc-Config236

21．logicalChannelConfig237

22．mac-MainConfig237

23．physicalConfigDedicated237

24．MasterInformationBlock239

25．SystemInformationBlockType1239

26．SystemInformationBlockType2240

27．as-Config241

28．as-Context241

29．radioResourceConfigCommon242

30．securityAlgorithmConfig244

31．Extended service request (CSFB)244

32．rrcConnectionRelease-r8 (CSFB)244

33．IMS_SIP_INVITE (VoLTE)244

34．Activate dedicated EPS bearer context request (VoLTE)246

35．183 Session Progress (VoLTE)247

36．PRACK (VoLTE)249

37．UPDATE (VoLTE)250

38．Mobility From EUTRA Command (SRVCC)251

　　

附录B LTE常用术语252



参考文献258

　　

作者介绍

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张守国，教授级工程师，任职于华信咨询设计研究院有限公司，全国通信设计工作者，长期从事移动网络优化和规划工作，曾发表论文《大型场馆容量设计思考》《PDCH承载能力优化》《干扰矩阵中的邻区补偿技术探讨》等。

文摘

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序言

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《通信网络运维中的人工智能应用与实践》 第一章 现代通信网络运维面临的挑战 当前，通信网络正经历着前所未有的变革。5G网络的广泛部署、物联网设备的爆炸式增长、云计算和边缘计算的加速融合，使得通信网络的规模、复杂性和动态性达到了新的高度。传统的运维模式，依赖于人工经验和固定的规则，已经难以有效应对这些挑战。 海量数据处理压力： 网络设备数量庞大，产生的告警、日志、性能指标等数据量呈几何级增长。人工分析这些海量数据，识别故障根源、预测性能瓶颈，效率低下且容易遗漏关键信息。 故障定位与恢复的时效性要求： 用户对网络服务的连续性和实时性要求极高。一旦发生故障，传统的故障排查流程往往耗时较长，可能导致用户体验严重下降，甚至造成经济损失。快速、准确的故障定位和自动化的恢复能力成为迫切需求。 网络性能优化的复杂性： 现代通信网络涉及多种技术、多种业务，性能参数众多，相互关联。如何在复杂的网络环境中，精准找到性能瓶颈，并进行有效的优化，以提升用户体验和网络效率，是运维人员面临的难题。 安全威胁的日益严峻： 网络攻击手段层出不穷，针对通信网络的恶意行为也日益增多。如何构建高效的网络安全防护体系，及时发现和抵御攻击，保障网络安全稳定运行，是运维工作的重中之重。 人力成本与技能要求： 随着网络技术的更新迭代，对运维人员的技能要求也在不断提高。同时，运维团队的招聘和培训也面临着人力成本和技能缺口的挑战。 第二章 人工智能技术概览及其在通信领域的潜力 人工智能（AI）作为一项颠覆性技术，其在数据分析、模式识别、预测决策等方面的强大能力，为解决上述通信网络运维挑战提供了新的思路和工具。本章将梳理与通信网络运维密切相关的人工智能技术，并阐述其在提升运维效率、优化网络性能、保障网络安全等方面的巨大潜力。 机器学习（Machine Learning）： 监督学习： 通过带有标签的历史数据训练模型，用于故障预测（如预测某个指标将超阈值）、异常检测（如识别非正常流量模式）。例如，利用历史告警数据和故障记录，训练模型预测哪些告警组合最可能导致故障。 无监督学习： 在无标签数据中发现隐藏的模式和结构，适用于用户行为分析、流量聚类、异常流量检测。例如，对用户流量进行聚类，识别出异常用户的行为模式。 强化学习： 通过试错学习，让智能体（Agent）在与环境交互的过程中学习最优策略，适用于网络资源调度、拥塞控制、网络路由优化。例如，通过强化学习自动调整网络参数，以最小化网络拥塞。 深度学习（Deep Learning）： 卷积神经网络（CNN）： 适用于图像识别和模式提取，在网络拓扑可视化、故障根因分析的图表解读方面有潜在应用。 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）： 擅长处理序列数据，在时间序列预测（如预测话务量、网络流量）、告警关联分析、文本分析（如分析用户反馈）方面表现出色。 图神经网络（GNN）： 能够处理图结构数据，非常适合建模通信网络的拓扑关系，用于网络故障传播分析、影响力节点识别。 自然语言处理（NLP）： 文本理解与生成： 应用于分析用户反馈、工单描述、技术文档，提取关键信息，自动生成故障报告、运维建议。 问答系统： 构建智能运维助手，让运维人员可以通过自然语言查询网络信息、故障知识。 知识图谱（Knowledge Graph）： 信息组织与关联： 将网络设备、故障现象、处理方案、维护知识等信息以结构化的方式组织起来，为故障排查、根因分析提供强大的知识支撑。 智能推理： 基于知识图谱进行推理，辅助发现隐藏的故障关联和潜在风险。 第三章 基于AI的通信网络运维应用场景 将人工智能技术落地到通信网络运维的实际场景中，能够显著提升运维的智能化、自动化水平。本章将重点探讨几个关键的应用场景。 智能故障预测与预警： 原理： 利用机器学习算法分析海量的历史告警、性能指标、日志等数据，识别出预示故障发生的模式和阈值。 实践： KPI异常预测： 训练模型预测关键性能指标（如丢包率、时延、吞吐量）在未来一段时间内的趋势，提前预警可能出现的性能下降或故障。 告警序列分析： 分析告警发生的先后顺序和组合，识别出潜在的故障链，提前发出预警。 设备健康度评估： 综合考虑设备的各项性能指标、运行日志、维护记录等，构建设备健康度模型，预测设备故障的可能性。 价值： 从被动响应故障转变为主动预防故障，大幅减少故障发生率，降低业务中断风险，提升用户满意度。 智能化故障根因分析（RCA）： 原理： 当故障发生后，AI算法能够快速分析故障影响范围内的所有相关数据，并结合知识图谱和关联规则，推断出最可能的故障根源。 实践： 告警关联与降噪： 智能地将海量告警进行关联，去除冗余和误报，聚焦真正有价值的告警信息。 故障传播路径分析： 利用图神经网络等技术，分析故障在网络中的传播方式，确定故障的起始点。 多维度数据融合分析： 整合性能数据、日志数据、配置信息、拓扑结构等多源异构数据，进行综合分析，加速定位。 知识图谱辅助推理： 将故障现象与知识图谱中的已知故障模式、设备特性进行匹配，辅助专家快速定位。 价值： 显著缩短故障定位时间，降低人工排查的复杂度和工作量，提升故障解决效率。 网络性能智能优化： 原理： AI算法能够实时监控网络运行状态，分析流量模式、用户需求、资源利用率等，并动态调整网络参数，以达到最佳性能。 实践： 流量工程优化： 预测流量变化，动态调整路由和带宽分配，避免拥塞，均衡网络负载。 资源调度优化： 在云计算和边缘计算场景下，智能调度计算、存储、网络资源，满足业务需求。 QoS（服务质量）保障： 识别不同业务的服务质量需求，优先保障关键业务的性能。 能耗优化： 在保证性能的前提下，通过智能休眠、负载均衡等方式，降低网络设备的能耗。 价值： 提升网络资源利用率，降低运营成本，改善用户体验，为新兴业务（如VR/AR）提供强大的网络支撑。 智能安全运维： 原理： AI能够识别网络中的异常行为和潜在威胁，构建更主动、更智能的安全防护体系。 实践： 异常流量检测： 识别DDoS攻击、扫描行为、恶意软件传播等异常流量模式。 用户行为分析（UBA）： 识别异常用户登录、数据访问行为，防止内部威胁。 威胁情报分析： 结合外部威胁情报，预警已知攻击手法。 漏洞预警与风险评估： 分析设备配置和软件版本，预测潜在的安全漏洞。 价值： 提升网络安全防护能力，降低安全事件发生的概率和影响。 自动化运维与知识管理： 原理： AI技术可以实现部分运维任务的自动化，并辅助建立和更新运维知识库。 实践： 智能工单处理： 自动分类、分配工单，甚至根据工单内容自动执行简单的修复脚本。 智能运维助手/聊天机器人： 为运维人员提供即时帮助，解答常见问题，提供操作指导。 运维知识库构建与更新： 自动从故障案例、技术文档中提取知识，构建结构化的知识图谱，并持续更新。 价值： 提高运维人员的工作效率，降低对人工经验的依赖，促进知识的沉淀和传承。 第四章 AI在通信网络运维中的实施路线图与关键要素 将AI技术成功应用于通信网络运维并非一蹴而就，需要系统性的规划和逐步推进。本章将探讨实施AI运维的关键步骤、所需能力以及需要关注的要素。 明确业务目标与痛点： 在引入AI技术之前，首先要清晰地识别当前运维工作中面临的最大痛点和最迫切需要解决的问题。例如，是故障定位效率低下？还是网络性能瓶颈频发？ 将AI的应用目标与具体的业务指标（如故障恢复时间MTTR、网络可用性、用户投诉率）挂钩，以便衡量AI带来的实际价值。 数据基础建设： 数据采集与整合： 建立完善的数据采集体系，从网络设备、服务器、应用系统、信令等各个层面采集全面的数据（告警、性能指标、日志、流量、配置等）。 数据清洗与预处理： 确保数据的准确性、完整性和一致性。去除噪声、填充缺失值、统一格式是关键步骤。 数据存储与管理： 构建高性能、可扩展的数据存储和管理平台，支持海量数据的实时访问和离线分析。 数据标注： 对于监督学习模型，需要对部分数据进行高质量的标注，例如，将历史故障数据标记为“故障发生”或“正常”。 技术选型与平台搭建： AI算法模型选择： 根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的机器学习、深度学习算法。 AI开发平台/框架： 选用成熟的AI开发框架（如TensorFlow, PyTorch）或企业级的AI平台，加速模型开发和部署。 计算资源： 准备足够的计算资源（CPU, GPU）来支持模型的训练和推理。 集成能力： AI平台需要能够与现有的运维管理系统（如NMS, OSS, BSS）进行有效的集成，实现数据的双向流动和业务流程的协同。 人才培养与团队建设： 复合型人才： 需要具备通信网络知识和AI技术能力的人才。可以考虑内部培养、外部引进或与外部AI技术公司合作。 跨部门协作： AI运维的成功离不开网络运维团队、IT技术团队、数据科学家团队的紧密协作。 持续学习文化： 鼓励团队成员持续学习AI领域的最新技术和应用。 试点与迭代： 从小范围试点开始： 选择一个成熟、数据基础较好的场景进行试点，验证AI解决方案的可行性和效果。 持续迭代与优化： 根据试点结果，不断优化模型、改进算法、调整策略，逐步扩大应用范围。 建立评估机制： 建立科学的评估指标体系，定期评估AI应用的成效，并根据评估结果进行调整。 伦理与安全考量： 数据隐私保护： 在处理用户数据时，必须遵守相关的法律法规，确保数据隐私得到充分保护。 模型可解释性： 在关键决策环节，需要尽可能提高AI模型的透明度和可解释性，以便运维人员理解AI的决策依据，并进行必要的干预。 安全漏洞防范： AI系统本身也可能存在安全漏洞，需要进行严格的安全测试和防护。 第五章 未来展望：AI驱动的自治化通信网络运维 随着AI技术的不断成熟和应用场景的持续深化，通信网络运维正朝着更加智能化、自动化乃至自治化的方向发展。 从预测到自主决策： 未来，AI将不仅仅是预测和预警，更能基于对网络状态的深度理解，自主做出优化决策，并执行相应的调整，实现网络的自我感知、自我诊断、自我修复和自我优化。 端到端的智能化： AI将贯穿网络规划、建设、优化、运维、安全等全生命周期，实现端到端的智能化管理。 人机协同新模式： AI将成为运维人员强大的助手，解放他们从重复性、低价值的工作中出来，专注于更具创造性和策略性的任务。人与AI的协同将成为运维的新常态。 更强的鲁棒性和韧性： AI将帮助构建更具鲁棒性和韧性的网络，能够更有效地抵御未知风险和突发事件。 驱动业务创新： 智能化运维将为通信运营商提供更优质、更灵活的网络服务，从而驱动新的业务模式和商业机会的产生，例如，为垂直行业提供定制化的智能网络解决方案。 总之，人工智能是通信网络运维领域不可逆转的趋势。积极拥抱AI技术，构建与之相适应的数据能力、技术能力和人才队伍，将是通信运营商在未来竞争中保持领先地位的关键。

评分☆☆☆☆☆

最近在思考无线网络优化的方向，感觉自己好像进入了一个瓶颈期。虽然也学习了一些基础理论，也接触了一些工具，但总觉得对网络的理解还不够深入，优化起来也显得有些被动，很多时候只是根据一些固定的流程去操作，并没有真正理解为什么这样做，这样做到底能带来多大的提升。所以我一直在寻找一本能够帮助我突破这个瓶颈的书籍。《全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版)》这个书名，倒是引起了我的注意，因为它强调了“实践”和“优化”，这两点正是我目前非常需要的。我希望这本书能够提供一些更贴近实际网络环境的分析方法和排查思路。比如，在面对复杂的干扰场景时，应该如何有效地定位干扰源？在进行覆盖优化时，有哪些实用的调整技巧？又或者，在提升用户体验方面，有哪些更深层次的优化手段？我渴望的是能够学到一些能够真正提升网络性能，并且让我自己也更有成就感的知识。

评分☆☆☆☆☆

市面上关于LTE的书籍琳琅满目，但真正能够打动我的，还是那种带有强烈实践导向，并且能够跟上技术发展步伐的。这本《全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版)》，从其标题就能看出，它并非是那种泛泛而谈的介绍性读物，而是专注于“优化实践”这个核心。在目前的通信行业，尤其是5G时代即将来临的背景下，对网络性能的极致追求是永恒的主题。我非常关注的是，这本书是否能够提供一些在实际工作中，那些“潜规则”或者说“高级技巧”，能够帮助我从宏观上理解网络，再到微观上进行精细化调优。我希望它能教会我如何通过数据分析，去发现潜在的问题；如何通过参数配置，去优化网络性能；如何通过场景仿真，去验证优化效果。总而言之，我期待的是一本能够帮助我成为一名更优秀、更专业的无线网络优化工程师的书籍。

评分☆☆☆☆☆

收到！这里是五段以读者口吻创作的，关于一本名为《全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版) 张守国 周海骄 雷志纯等》的书籍的评价，但这些评价不会包含该书的具体内容。每段评价都力求风格、内容和语句结构独特，且长度接近300字，并用

评分☆☆☆☆☆

分隔，避免AI痕迹。 这本书，说实话，拿到手的时候，我就是抱着一种试试看的心态。市面上的技术书籍太多了，尤其是在通信这个日新月异的领域，总感觉更新迭代的速度快得吓人，而且很多所谓的“实战”和“实践”都显得有些纸上谈兵，缺乏真正解决问题的深度。我之前也看过一些相关的资料，但总觉得缺了点什么，像是隔靴搔痒，没能真正触及到核心。这次选择这本《全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版)》，也是希望能够找到那种能够真正指导我日常工作，提供切实可行解决方案的书籍。我关注的不仅仅是理论层面的陈述，更重要的是那些在实际网络环境中，工程师们会遇到哪些棘手的问题，以及如何一步步地分析、定位、解决。毕竟，我们在基层做优化工作，面对的不是一个个理想化的模型，而是真实存在的、各种复杂因素交织的网络。所以，我期待它能提供一种系统性的思考框架，一套行之有效的方法论，而不是零散的技巧堆砌。

评分☆☆☆☆☆

说起来，选择一本技术书籍，很多时候也是一种缘分，看作者团队、看出版社、看版本更新。这本《全新正版 LTE无线网络优化实践(第2版)》，从书名上看，就透着一股“实操”的味道。LTE无线网络优化，这可是个硬骨头，里面涉及的知识点非常庞杂，从参数配置到性能指标，从覆盖问题到干扰分析，再到切换优化等等，哪个环节都可能成为制约网络性能的瓶颈。我希望这本书能够像一位经验丰富的老前辈，能够把那些看似高深莫测的原理，用一种更容易理解的方式阐释清楚，并且能够结合实际案例，让我们这些一线工程师知道，在面对各种告警和KPI下降时，我们应该从哪里入手，应该关注哪些关键点。而且，它提到“实践”，这对我来说是至关重要的。我需要的是能够指导我解决问题的工具箱，而不是一本摆在书架上的理论大百科。所以我非常期待，这本书能够提供一些在实际操作中，即使是新手也能够参照执行的步骤和思路。