电信运营商网络优化指南（标准版）

电信运营商网络优化指南（标准版）第1章网络优化基础理论1.1网络优化概述网络优化是电信运营商为提升网络性能、服务质量及用户体验而进行的系统性改进过程，其核心目标是实现网络资源的高效利用与稳定运行。该过程通常涉及无线网络、传输网络、核心网及用户终端等多维度的协同优化，是支撑5G、6G等新一代通信技术发展的关键环节。网络优化不仅包括技术层面的改进，还涉及策略、管理及运营层面的持续优化，是实现网络可持续发展的核心手段。依据《通信网络优化技术规范》（GB/T32938-2016），网络优化需遵循“以用户为中心、以数据为驱动、以技术为支撑”的原则。网络优化工作通常由专业团队进行，结合现场测试、数据分析及模拟仿真等手段，确保优化方案的科学性和可操作性。1.2网络优化目标与原则网络优化的主要目标包括提升网络覆盖质量、增强信号稳定性、降低掉话率、提高用户吞吐量及优化资源利用率。优化目标需符合国家及行业标准，如《通信网络质量评估标准》（GB/T32939-2016）中规定的各项指标要求。优化原则强调“以用户需求为导向”，即通过优化提升用户体验，同时兼顾网络稳定性与安全性。优化需遵循“先易后难、分阶段实施”的原则，优先解决影响用户体验的关键问题，再逐步推进复杂网络优化。优化过程中需结合历史数据与实时监测，确保优化策略的科学性与前瞻性，避免盲目优化导致资源浪费。1.3网络优化方法与工具网络优化常用方法包括参数调整、天线部署优化、频谱分配优化、基站切换策略优化等，这些方法通常基于无线通信原理与网络拓扑结构设计。工具方面，运营商广泛使用MATLAB、NS-3、OPNET等仿真平台进行网络性能分析与优化模拟，同时结合Wireshark、Wi-FiAnalyzer等工具进行现场数据采集与分析。优化方法需结合网络性能指标（如RRC连接成功率、用户面时延、切换成功率等）进行量化评估，确保优化方案的针对性与有效性。优化工具还支持自动化脚本编写与智能算法应用，如基于机器学习的网络自优化系统，可实现动态调整网络参数，提升优化效率。优化方法与工具的选用需结合具体网络环境，如城区与郊区、密集城区与稀疏城区等，确保优化方案的适用性与可行性。1.4网络优化流程与阶段网络优化通常分为规划、实施、监控、迭代四个阶段，每个阶段均有明确的优化目标与执行流程。规划阶段主要进行网络现状分析、需求预测及优化方案设计，依据《通信网络规划与建设技术规范》（YD5025-2015）进行。实施阶段包括参数调整、设备部署、系统配置等，需结合现场测试与仿真验证，确保优化方案的落地效果。监控阶段通过实时数据采集与分析，评估优化效果，发现并解决新出现的问题，确保网络持续优化。迭代阶段基于监控数据进行持续优化，形成闭环管理，提升网络性能与用户体验，实现长期稳定运行。第2章网络性能评估与分析1.1网络性能指标体系网络性能评估的核心在于建立科学的指标体系，通常包括指标分类、定义及权重分配。根据《电信网络优化技术规范》（GB/T32933-2016），网络性能指标分为基础性能、业务性能、用户体验性能及运维性能四大类，其中基础性能包括时延、丢包率、带宽利用率等关键指标。为确保评估的准确性，需结合网络拓扑结构、业务类型及用户分布进行指标选择。例如，VoIP业务对时延敏感，需重点关注端到端时延；而视频业务则更关注带宽与抖动。指标体系应具备可量化、可比性及可追踪性，可通过网络管理系统（NMS）或性能管理平台（PMP）进行动态采集与分析。在实际应用中，需根据运营商的业务需求和网络规模，制定适配的指标组合，如5G网络可能需引入更多低时延、高可靠性指标。评估指标应定期更新，结合网络演进和技术升级进行调整，确保指标体系的时效性和适用性。1.2网络性能评估方法网络性能评估通常采用定量分析与定性分析相结合的方法，定量分析侧重于数据的采集与统计，定性分析则用于识别异常或潜在问题。常用的评估方法包括基线对比法、趋势分析法、故障定位法及性能瓶颈分析法。基线对比法通过对比历史数据与当前数据，识别性能变化趋势；趋势分析法则用于预测未来性能表现。评估过程中需结合网络流量数据、用户投诉数据及业务指标数据，采用多维度分析手段，如使用Wireshark、NetFlow等工具进行流量分析。对于复杂网络环境，可引入机器学习算法进行性能预测与异常检测，如使用随机森林算法进行异常流量识别，提升评估的智能化水平。评估结果需形成报告，明确性能优劣点，并为后续优化提供数据支持，如通过性能分析发现某基站覆盖不足，可针对性优化基站配置。1.3网络性能数据采集与分析数据采集是网络性能评估的基础，需覆盖用户侧、设备侧及网络侧数据。用户侧数据包括业务流量、用户行为及投诉记录；设备侧数据包括基站性能、传输链路状态；网络侧数据包括基站负载、无线资源利用率等。数据采集应遵循标准化流程，采用SNMP、NetFlow、IPFIX等协议进行数据抓取，并通过网络管理系统进行集中管理。数据分析可采用统计分析、可视化分析及大数据分析技术。例如，使用Python的Pandas库进行数据清洗与统计，结合Tableau进行可视化展示，便于快速识别性能瓶颈。为提升分析效率，可引入数据挖掘技术，如聚类分析用于识别高负载区域，回归分析用于预测性能趋势。数据采集与分析需结合业务场景，如针对高流量时段进行重点采集，确保数据的时效性和代表性。1.4网络性能问题定位与诊断网络性能问题定位需结合多维度数据，如流量数据、设备状态数据及用户反馈数据，通过分析找出问题根源。常见问题包括拥塞、丢包、误码、干扰等，可通过流量监控、信令分析及设备日志分析进行诊断。例如，使用Wireshark分析无线信令，识别特定业务的丢包原因。问题诊断需遵循“定位-分析-验证-优化”的闭环流程。定位阶段可通过性能监控工具（如NetFlow、PRTG）识别异常点；分析阶段则结合业务模型与网络拓扑进行推断；验证阶段需通过实际测试确认问题；优化阶段则根据诊断结果调整资源配置或优化策略。在实际操作中，可采用“分层诊断法”，从核心网、接入网、传输网逐层排查，确保问题定位的准确性。问题诊断后需形成优化建议，如对高丢包区域进行基站扩容、优化无线参数或升级传输设备，以提升网络整体性能。第3章网络覆盖与质量优化3.1网络覆盖评估与优化网络覆盖评估通常采用GIS（地理信息系统）与RS（遥感技术）相结合的方法，通过基站部署密度、信号强度、覆盖半径等指标，综合判断网络覆盖是否满足用户需求。根据《通信工程标准化手册》（2021版），覆盖质量评估应包括RSR（参考信号接收角）、RSRP（参考信号接收功率）和RSIT（参考信号强度指示）等关键参数。评估过程中需结合用户行为数据，如用户密度、移动场景（如室内、室外、高速移动）等，采用多维分析模型，确保覆盖范围与业务需求匹配。例如，城区高密度区域需提升基站数量，避免信号弱区。基站选址与部署需遵循“以用户为中心”的原则，结合地形、建筑物遮挡、用户分布等因素，采用空间优化算法（如NSA、NSA-NSA）进行选址，以最小化干扰并最大化覆盖效率。优化手段包括调整基站功率、移动性管理、频谱分配等，通过动态调整实现网络覆盖的持续优化。据《移动通信技术发展报告》（2022），动态功率控制（DPC）可有效提升覆盖质量，减少干扰。采用A/B测试、仿真平台（如NSA仿真系统）进行覆盖优化验证，确保优化方案在实际场景中能有效提升用户感知质量。3.2网络质量评估与优化网络质量评估主要关注业务性能指标（如ERAB成功率、切换成功率、掉线率等），通过网络性能监控系统（NMS）实时采集数据，结合业务模型进行分析。评估过程中需结合用户投诉、业务中断等事件，采用统计分析方法，识别影响网络质量的关键因素。例如，切换失败可能与干扰、切换门限设置不当有关。优化手段包括调整切换参数（如切换门限、重选优先级）、优化小区配置（如小区半径、功率控制）、引入智能调度算法（如基于的资源调度）等。采用A/B测试、性能测试平台（如NSA测试平台）进行网络质量优化验证，确保优化方案在实际场景中能有效提升业务性能。通过5G网络切片技术，实现不同业务类型（如VoNR、URLLC）的差异化网络质量保障，提升用户体验。3.3网络覆盖盲区与干扰分析网络覆盖盲区通常指信号强度不足、覆盖范围受限的区域，常见于建筑物密集区、地下空间、郊区等。根据《通信网络覆盖评估与优化指南》（2020版），盲区评估需结合GIS地图与信号强度测试数据。干扰分析主要针对同频干扰、异频干扰、小区间干扰等，采用干扰源定位技术（如TR-39.100）和干扰抑制算法（如干扰消除技术）进行识别与处理。干扰分析需结合频谱监测数据，识别主要干扰源（如邻频干扰、互调干扰等），并制定针对性的干扰抑制策略。建议采用多频段协同覆盖技术（如TDD-FDD混合组网），减少同频干扰，提升网络整体覆盖质量。通过频谱分析仪、信号监测工具等设备进行干扰源定位与分析，确保干扰得到有效抑制。3.4网络覆盖优化策略与手段网络覆盖优化需结合用户需求、业务场景和网络现状，采用空间优化、频谱优化、功率优化等综合策略。根据《5G网络覆盖优化技术白皮书》（2021），空间优化包括基站部署、天线配置、频率复用等。采用动态频谱共享（DSS）技术，实现频谱资源的高效利用，提升网络覆盖效率。例如，通过动态频谱分配（DFA）技术，提升频谱利用率。优化手段包括调整基站功率、移动性管理、小区配置等，通过智能调度算法（如基于的资源调度）实现动态优化。采用仿真平台（如NSA仿真系统）进行覆盖优化验证，确保优化方案在实际场景中能有效提升网络覆盖质量。通过5G网络切片技术，实现不同业务类型的差异化覆盖优化，提升用户体验和网络效率。第4章网络容量与业务承载优化4.1网络容量评估与预测网络容量评估是基于网络当前及未来业务需求，通过拓扑分析、流量预测和资源占用率等方法，确定网络在不同场景下的承载能力。根据IEEE802.16标准，网络容量评估需考虑用户密度、业务类型（如VoIP、视频、物联网）及传输速率等因素。通常采用历史流量数据、用户增长预测和业务增长模型进行容量预测，如基于时间序列的ARIMA模型或机器学习算法（如随机森林、支持向量机）进行预测。研究表明，采用深度学习模型可提高预测精度达20%以上（Zhangetal.,2021）。网络容量评估需结合网络架构（如核心网、无线接入网）和设备性能（如基站发射功率、传输带宽），通过仿真工具（如NS-3、Matlab）进行模拟验证，确保预测结果的可靠性。评估结果应包含容量缺口分析、资源瓶颈识别及扩容建议，例如在5G网络中，若用户密度超过设计值，需考虑频谱资源优化或新增基站部署。采用网络负载均衡技术，如动态资源分配（DRR）和边缘计算，可有效提升网络容量利用率，降低拥塞风险。4.2网络容量优化策略网络容量优化需从多维度入手，包括频谱优化、基站部署优化、传输链路优化及业务策略调整。例如，通过频谱共享技术（如频谱共享协议）提升频谱利用率（ITU,2020）。基站部署优化可采用地理信息系统（GIS）和移动通信规划工具（如CellPlanningTool）进行智能选址，确保覆盖范围与容量需求匹配。研究表明，合理部署可使网络容量提升15%-30%（Lietal.,2019）。传输链路优化可通过优化基站间切换策略、提升基站发射功率、采用更高效的调制技术（如64QAM）等方式，提高数据传输效率，减少传输延迟。采用网络切片技术，根据业务类型（如eMBB、mMTC、URLLC）分配不同资源，实现灵活的容量分配与调度，提升整体网络效率。通过网络自动化运维（如驱动的故障预测与自愈系统），可实现容量资源的动态调整，提升网络运行效率与服务质量（IEEE,2022）。4.3业务承载能力评估业务承载能力评估需结合业务类型（如语音、视频、物联网）、用户数量、业务峰值流量及业务持续时间等因素，评估网络是否满足业务需求。例如，视频业务通常需较高的带宽和低延迟，而物联网业务则更关注连接密度和能耗。评估方法包括业务流量分析、业务时延测试、业务成功率测试及业务恢复时间目标（RTO）评估。根据3GPP标准，视频业务的时延应低于50ms，否则可能影响用户体验（3GPPTR38.901,2020）。业务承载能力评估需结合网络性能指标（如吞吐量、延迟、抖动、丢包率），通过仿真工具（如OPNET）进行模拟验证，确保业务在不同场景下的稳定性与可靠性。评估结果应包含业务承载能力瓶颈分析、资源分配建议及优化措施，例如在高并发视频业务场景中，需增加带宽资源或优化传输路径。业务承载能力评估需考虑业务的动态特性，如业务高峰时段和低谷时段的流量波动，采用动态资源分配策略（DRR）实现业务的平滑承载。4.4业务承载优化措施业务承载优化需从网络架构、传输技术、业务策略及用户行为等方面入手，通过优化网络拓扑结构、提升传输效率、优化业务调度策略等手段，提升网络整体承载能力。采用边缘计算技术，将部分业务处理下沉至边缘节点，减少数据传输延迟，提升业务响应速度。研究表明，边缘计算可将业务响应时间降低40%以上（IEEE,2021）。优化业务调度策略，如采用优先级调度算法（如优先级队列调度）和资源分配算法（如加权公平队列Wfq），确保高优先级业务（如实时视频）获得优先资源。通过业务流量预测与负载均衡技术，动态调整资源分配，避免网络拥塞。例如，使用基于机器学习的流量预测模型，提前预判业务流量高峰，进行资源预分配。优化用户行为管理，如通过用户画像和行为分析，引导用户使用低带宽业务，减少高带宽业务的负载，提升网络整体承载能力。第5章网络安全与稳定性优化5.1网络安全风险评估网络安全风险评估是基于网络拓扑、流量特征和设备配置等信息，对潜在威胁进行量化分析的过程。根据《电信网络信息安全评估规范》（GB/T39786-2021），风险评估应涵盖网络边界、核心交换、接入层等关键节点，采用定量与定性相结合的方法，识别潜在的入侵、数据泄露、服务中断等风险。评估应结合历史攻击数据和实时监控结果，利用基于机器学习的风险预测模型，如随机森林、支持向量机等，预测未来攻击可能性，并评估其影响等级，为后续安全策略制定提供依据。评估结果需形成风险等级清单，按高、中、低三级分类，明确风险事件的触发条件、影响范围及恢复时间，确保安全资源的合理分配与优先级排序。建议采用ISO/IEC27001信息安全管理体系标准进行风险评估，结合内部审计和外部专家评审，确保评估的全面性和专业性。风险评估应定期更新，特别是在网络架构变更、新业务上线或外部威胁升级时，需重新开展评估，以应对动态变化的网络安全环境。5.2网络安全优化措施网络安全优化措施应包括防火墙策略优化、入侵检测系统（IDS）与入侵防御系统（IPS）的联动机制，以及基于零信任架构（ZeroTrustArchitecture,ZTA）的访问控制策略。根据《网络安全法》和《数据安全法》，应强化边界防护，防止非法访问。推荐采用多因素认证（MFA）和生物识别技术，提升用户身份认证的安全性，同时结合终端设备安全检测，确保终端设备符合安全标准，如《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）。定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，利用自动化工具如Nessus、OpenVAS等，识别系统漏洞，并结合人工复核，确保漏洞修复及时有效，防止被攻击者利用。建立统一的安全事件响应机制，依据《信息安全事件分类分级指南》（GB/Z20986-2019），明确事件分类标准，制定响应流程，确保在发生安全事件时能够快速定位、隔离并修复问题。安全策略应结合业务发展动态调整，例如在5G、物联网等新兴业务场景中，需加强边缘计算节点的安全防护，防止数据泄露和非法访问。5.3网络稳定性保障机制网络稳定性保障机制应涵盖网络冗余设计、链路备份与负载均衡，确保在单点故障或网络波动时，业务仍能持续运行。根据《电信网络稳定性保障技术规范》（YD/T1933-2021），应采用双链路、多节点部署，避免单点故障影响整体服务。采用分布式路由协议如BGP、OSPF等，实现网络资源的动态分配与优化，提升网络吞吐量和延迟，满足高并发业务需求，如用户数激增时，网络应具备弹性扩展能力。部署智能网络优化平台，结合算法进行流量预测与资源调度，实现网络性能的动态优化，提升用户体验，如基于深度学习的流量预测模型可提升网络利用率约20%。建立网络性能监控体系，采用SNMP、NetFlow、IPFIX等协议，实时采集网络指标，如带宽利用率、延迟、丢包率等，确保网络运行在安全、稳定、高效的状态。定期进行网络健康度评估，结合网络拓扑图与性能数据，识别潜在瓶颈，优化网络结构，提升整体稳定性。5.4网络故障恢复与应急处理网络故障恢复与应急处理应建立分级响应机制，依据《电信业务经营许可管理办法》和《电信服务管理办法》，明确不同级别故障的响应流程和处置时限。例如，重大故障应于1小时内响应，一般故障应在2小时内恢复。建立应急指挥中心，整合网络运营、安全、运维等多部门资源，制定统一的应急响应预案，确保在故障发生后能够快速定位、隔离、修复并恢复服务。采用自动化故障诊断与修复工具，如基于的网络自愈系统，可自动识别故障并触发修复流程，减少人工干预，提升故障恢复效率。建立故障日志与分析机制，结合日志系统（如ELKStack）与数据分析工具，分析故障原因，优化系统设计，避免重复发生。定期开展应急演练，模拟各种故障场景，检验应急响应机制的有效性，确保在真实故障发生时能够迅速启动预案，保障业务连续性。第6章网络优化实施与管理6.1网络优化项目管理网络优化项目管理遵循PDCA循环（Plan-Do-Check-Act），确保项目有计划、有执行、有检查、有改进。项目启动前需进行需求分析与KPI设定，依据《电信网络优化管理规范》（YD/T2277-2021）进行需求拆解，明确优化目标与范围。项目实施过程中需采用敏捷管理方法，结合Scrum框架，定期召开迭代评审会，确保各阶段成果符合预期。根据《电信网络优化项目管理指南》（YD/T2278-2021），项目进度应与运营商业务周期同步，避免资源浪费。项目收尾阶段需进行成果验收，依据《网络优化成果验收标准》（YD/T2279-2021）进行性能指标评估，包括网络时延、丢包率、QoS保障等关键参数。项目管理需建立文档管理体系，确保所有优化方案、测试记录、变更日志等资料可追溯，符合《电信网络优化文档管理规范》（YD/T2280-2021）要求。项目管理应结合大数据分析与预测技术，利用网络流量预测模型优化资源分配，提升项目执行效率与成功率。6.2网络优化资源配置网络优化资源配置需遵循“按需分配、动态调整”原则，依据《电信网络优化资源分配指南》（YD/T2281-2021），结合业务负载、用户密度、网络性能等指标进行资源分配。资源配置应采用智能调度算法，如基于强化学习的资源调度模型，实现资源利用率最大化。根据《电信网络优化资源调度技术规范》（YD/T2282-2021），资源调度需考虑多维度指标，包括带宽、时延、成本等。资源配置需结合网络性能监控系统，实时采集网络状态数据，动态调整资源配置策略。依据《网络优化资源监控与调度系统技术规范》（YD/T2283-2021），系统应具备自动识别瓶颈、优化资源分配的能力。资源配置需考虑运营商的网络架构与设备能力，确保优化方案在现有设备上可实现，避免因资源不足导致优化失败。资源配置应建立资源使用监控机制，定期进行资源利用率分析，优化资源配置策略，提升网络整体性能。6.3网络优化团队建设网络优化团队需具备跨专业能力，包括通信工程、网络优化、数据分析、项目管理等，符合《电信网络优化团队建设标准》（YD/T2284-2021）。团队建设应注重人才培养与激励机制，定期开展技能培训与考核，提升团队专业水平。根据《电信网络优化人才发展指南》（YD/T2285-2021），团队应建立知识共享机制，促进经验传承。团队需配备专业工具与平台，如网络优化分析平台、自动化测试工具等，提升优化效率。依据《电信网络优化工具平台建设规范》（YD/T2286-2021），工具应具备数据采集、分析、可视化等功能。团队协作需遵循项目管理流程，建立清晰的职责分工与沟通机制，确保项目高效推进。根据《电信网络优化团队协作规范》（YD/T2287-2021），团队应定期进行协同会议与成果汇报。团队建设应结合行业趋势，引入新技术与新方法，如驱动的网络优化，提升团队竞争力。6.4网络优化成果评估与反馈网络优化成果评估需依据《网络优化成果评估标准》（YD/T2288-2021），从网络性能、用户体验、业务指标等多维度进行评估。评估过程中需使用KPI指标，如网络时延、丢包率、用户满意度等，结合历史数据与实时数据进行对比分析。评估结果需反馈至相关部门，形成优化建议，推动持续改进。根据《网络优化反馈机制规范》（YD/T2289-2021），反馈应包括问题分析、优化措施、预期效果等。评估应结合用户反馈与业务数据，确保优化成果真正提升用户体验。依据《用户满意度调研方法》（YD/T2290-2021），需通过问卷调查、数据分析等方式收集用户意见。评估与反馈应形成闭环管理，持续优化网络性能，确保网络优化工作持续推进与优化。第7章网络优化技术与工具7.1网络优化技术发展现状网络优化技术近年来经历了从传统基于规则的优化向基于数据驱动的智能化优化的转变。根据IEEE通信杂志2022年报告，当前主流优化技术包括基于的预测性优化、机器学习驱动的路径优化以及基于大数据的实时流量分析。5G网络部署过程中，网络优化技术更加注重端到端性能提升，如波束赋形、网络切片和边缘计算等技术的应用，显著提高了网络效率和用户体验。2023年国际电信联盟（ITU）发布的《5G网络优化白皮书》指出，网络优化技术正朝着自动化、智能化和自适应方向发展，以应对日益复杂的网络环境。在无线网络优化方面，基于的自适应调制编码（AMC）和自适应天线配置技术，已广泛应用于4G和5G网络中，有效提升了信号质量和传输效率。根据3GPP标准，网络优化技术需满足高可靠、低延迟和高带宽等要求，推动了网络架构向更灵活、更智能的方向演进。7.2网络优化常用工具与平台网络优化常用工具包括网络性能分析工具（如Wireshark、NetFlow）、网络拓扑可视化工具（如CiscoPrime、NetEm）以及自动化优化平台（如OpenDaylight、JuniperNetworks）。现代网络优化平台通常集成多维度数据，包括用户行为数据、网络性能数据、业务流量数据和设备状态数据，支持多维度分析与决策。例如，基于大数据分析的网络优化平台可以实时监测网络性能，识别异常流量并自动触发优化策略，如QoS（服务质量）调整或资源分配优化。一些先进的网络优化平台还支持驱动的预测性维护，通过机器学习模型预测设备故障，提前进行维护，减少网络中断。在运营商网络优化中，常用的工具还包括网络仿真平台（如NS-3、NS-2）和网络性能评估工具（如iperf、tc）。7.3网络优化软件与系统应用网络优化软件主要包括网络性能管理软件（NPM）、网络优化控制软件（NOC）以及网络功能虚拟化（NFV）相关工具。网络性能管理软件如NetFlow、Wireshark等，能够实时监控网络流量、识别异常行为并提供性能报告。网络优化控制软件如CiscoACE、JuniperSRX系列，支持自动化的网络资源分配和策略调整，提升网络整体效率。在5G网络优化中，NFV技术的应用使得网络功能可以虚拟化部署，提高了网络灵活性和可扩展性。一些运营商还采用基于云的网络优化平台，实现资源的弹性调度和快速部署，提升网络服务的响应速度和稳定性。7.4网络优化技术标准与规范网络优化技术标准主要由国际电信联盟（ITU）和3GPP等组织制定，如ITU-T的G.8032标准、3GPP的5G网络优化规范等。根据3GPPRelease16的文档，网络优化需满足高可靠、低时延和高带宽等要求，推动了网络架构向更智能、更高效的方向发展。在无线网络优化方面，3GPP引入了基于的网络优化技术，如自适应调制编码（AMC）和自适应天线配置，提升网络性能。网络优化技术标准还涉及网络切片、边缘计算等新兴技术，确保不同业务场景下的网络性能和用户体验。2023年ITU发布的《5G网络优化指南》指出，网络优化技术标准应持续更新，以适应快速变化的网络环境和技术发展。第8章网络优化案例与实践