防火墙实验之双机热备与带宽管理

目录

前言:

一、实验题目

二、实验需求

三、实验操作

3.1 双机热备,负载分担,手动同步

​编辑

3.2 配置虚拟IP,划分流量走向

3.3 撰写带宽通道和带宽策略管理

注意:带宽策略确定前要先应用安全策略!!!

目前策略:


前言:

        这次实验是在前两次实验的基础上面继续拓展需求,如果对前面几条需求有疑问的,可以观看这两篇文章:防火墙综合实验之NAT和智能选路-优快云博客防火墙之安全策略-优快云博客,可以帮助你了解防火墙和交换机的基础配置。

一、实验题目

1,DMZ区内的服务器,办公区仅能在办公时间内(9:00 - 18:00)可以访问,生产区的设备全天可以访问.
2,生产区不允许访问互联网,办公区和游客区允许访问互联网
3,办公区设备10.0.2.10不允许访问DMZ区的FTP服务器和HTTP服务器,仅能ping通10.0.3.10
4,办公区分为市场部和研发部,市场部IP地址固定,访问DMZ区使用匿名认证,研发部需要用户绑定IP地址,访问DMZ区使用免认证;
游客区人员不固定,不允许访问DMZ区和生产区,统一使用Guest用户登录,密码Admin@123
5,生产区访问DMZ区时,需要进行protal认证,设立生产区用户组织架构,至少包含三个部门,每个部门三个用户,用户统一密码openlab123,首次
登录需要修改密码,用户过期时间设定为10天,用户不允许多人使用
6,创建一个自定义管理员,要求不能拥有系统管理的功能
7,办公区设备可以通过电信链路和移动链路上网(多对多的NAT,并且需要保留一个公网IP不能用来转换)
8,分公司设备可以通过总公司的移动链路和电信链路访问到Dmz区的http服务器
9,多出口环境基于带宽比例进行选路,但是,办公区中10.0.2.10该设备只能通过电信的链路访问互联网。链路开启过载保护,保护阈值80%;
10,分公司内部的客户端可以通过域名访问到内部的服务器,公网设备也可以通过域名访问到分公司内部服务器;
11,游客区仅能通过移动链路访问互联网
12,对现有网络进行改造升级,将当个防火墙组网改成双机热备的组网形式,做负载分担模式,游客区和DMZ区走FW3,生产区和办公区的流量走FW1
13,办公区上网用户限制流量不超过100M,其中销售部人员在其基础上限制流量不超过60M,且销售部一共10人,每人限制流量不超过6M
14,销售部保证email应用在办公时间至少可以使用10M的带宽,每个人至少1M
15,移动链路采用的是100M的带宽,要求游客区用户仅能占用50M,并且基于在线地址进行动态均分
16,外网访问内网服务器,下行流量不超过40M,DMZ中的每台服务器限制对外提供的最大下行带宽不超过20M。

二、实验需求

本次实验主要用到的是双机热备知识中的负载分担,以及带宽管理与带宽策略的撰写,需要用到两台防火墙,并且对原来的拓扑图进行了一点点变化,在进入防火墙模块前,我们需要先对防火墙FW1和FW3之间的链路进行聚合,以增加其稳定性。

FW1:

[USG6000V1]int Eth-Trunk 0
[USG6000V1-Eth-Trunk0]trunkport g	
[USG6000V1-Eth-Trunk0]trunkport GigabitEthernet 1/0/5 to 1/0/6

FW2:

[USG6000V1]int Eth-Trunk 0
[USG6000V1-Eth-Trunk0]trunkport GigabitEthernet 1/0/5
[USG6000V1-Eth-Trunk0]trunkport GigabitEthernet 1/0/5 to 1/0/6

这个时候我们发现g1/0/5和g1/0/6接口已经不见了,只有一个e-trunk0口

三、实验操作

3.1 双机热备,负载分担,手动同步

FW1:

FW3:

3.2 配置虚拟IP,划分流量走向

生产区和办公区流量走FW1:

游客区和dmz流量走FW3:

3.3 撰写带宽通道和带宽策略管理

办公区上网流量限制:

销售部上网流量限制:

邮件应用使用带宽限制:

游客区使用移动上网流量限制:

外网访问内网流量限制:

注意:带宽策略确定前要先应用安全策略!!!

目前策略:

FW1:

FW3:

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在机器人技术领域,机器人操作系统(ROS)的演进为各类应用提供了关键支撑。计算机视觉增强现实的结合,进一步拓展了机器人的感知交互能力。OpenCV作为广泛使用的视觉处理库,集成了多种图像分析模式识别算法。其中,Aruco标记系统作为一种基于二维码的视觉标识,因其识别稳定、计算高效的特点,被广泛应用于空间定位、姿态估计及增强现实场景的虚实融合。 Aruco标记通过预定义的编码图案,可在复杂环境中实现快速检测高精度位姿解算。这一特性使其在自主导航、三维重建、目标跟踪等任务中具有重要价值。例如,在移动机器人定位中,可通过布设标记点辅助实现厘米级的位置修正;在增强现实应用中,则能依据标记的空间姿态准确叠加虚拟信息。 针对ROS2框架,现已开发出集成OpenCV的Aruco标记检测位姿估计工具包。该工具能够实时处理图像流,识别标记的独特编码,并解算其相对于相机坐标系的三维位置旋转姿态。结果可通过ROS2的话题或服务接口发布,为其他功能模块提供实时视觉反馈。工具包兼容多种标准标记字典,用户可根据实际场景的复杂度识别范围需求,灵活选择不同尺寸编码数量的标记集合。 将Aruco检测模块嵌入ROS2系统,可充分利用其分布式通信机制模块化架构。开发者能够便捷地将视觉定位数据运动规划、控制决策等模块相融合,进而构建更为综合的机器人应用系统。例如,结合点云处理技术可实现动态环境的三维建模,或机械臂控制器联动完成基于视觉引导的精准抓取操作。 该开源工具的推出,降低了在ROS2中部署视觉定位功能的技术门槛。通过提供稳定、可配置的标记识别姿态解算方案,它不仅促进了机器人视觉应用的快速原型开发,也为后续在工业自动化、服务机器人、混合现实等领域的深入应用奠定了技术基础。随着感知算法硬件性能的持续提升,此类融合视觉、增强现实机器人中间件的工具包,将在智能化系统的构建中发挥日益重要的作用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Smiling Mr. Rui

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值