智能网络优化——SDN、机器学习与跨区域互联技术

《智能网络优化：SDN、机器学习与跨区域互联技术》聚焦数字化时代网络领域的核心痛点与技术革新，以“问题导向-理论构建-技术突破-实验验证”为核心逻辑，系统整合了数据中心长流调度、带内网络遥测、机器学习路由优化及跨区域互联超级计算四大方向的前沿研究成果。全书共8章，构建了从理论基础到技术实践的完整知识体系：开篇通过绪论明确网络技术发展背景、研究意义与现状，奠定研究基调；第2章系统梳理SDN架构、长流调度、带内网络遥测、机器学习应用及跨区域超级计算等相关理论，为后续研究提供支撑；中间章节针对性提出Sonum长流调度机制、基于P4与SRv6的INT技术方案、混合式NT系统“鹰眼”、DTP协议调度策略、机器学习多目标路由优化模型及CIS框架下的改进蚁群算法等创新技术；最后以结论与展望总结研究不足，指明未来优化方向。本书兼具学术深度与实践价值，既融合经典理论与前沿算法，又通过大量仿真实验与案例验证技术可行性，可为网络工程、计算机科学等专业的高校师生提供体系化教材，也能为网络技术研发人员、数据中心运维工程师、超级计算领域从业者提供关键技术参考，助力数字经济高质量发展。