网络性能四大关键指标:带宽、时延、抖动与丢包率,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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AI摘要

本文介绍了网络性能的关键指标,包括带宽、时延、抖动和丢包率,阐述了各指标的定义、单位、组成及计算方法。同时,提供了黑客/网络安全的详细学习路线,涵盖法律法规、Linux、计算机网络等多方面知识,还分享了相关学习资料包。

1.带宽(Bandwidth)
1.1定义

带宽指的是在一定时间内(通常是1秒)能够通过网络从一个点传送到另一个点的最大数据量。它反映了网络连接的能力,即网络连接可以承载的信息量大小。带宽是衡量网络性能的一个重要指标,它直接影响到数据传输的速度和效率。

1.2单位

带宽的单位是比特/秒(bit/s)。

其中比特(bit)是信息量的基本单位,表示一个二进制位,即0或1。秒(s)是时间的基本单位。因此,比特/秒表示每秒传输的比特数,即数据传输速率。常见的带宽单位还包括千比特每秒(Kbps)、兆比特每秒(Mbps)、吉比特每秒(Gbps)等,它们之间的换算关系是基于十进制的。

1.3换算关系

带宽的基本单位是比特每秒(bits per second, bit/s 或 bps),其常见换算关系如下:

  • 千比特每秒(Kbps 或 Kb/s),1 Kbps = 1000 bit/s

  • 兆比特每秒(Mbps 或 Mb/s),1 Mbps = 1000 Kbps = 1,000,000 bit/s

  • 吉比特每秒(Gbps 或 Gb/s),1 Gbps = 1000 Mbps = 1,000,000,000 bit/s

  • 太比特每秒(Tbps 或 Tb/s),1 Tbps = 1000 Gbps = 1,000,000,000,000 bit/s

注意:通常所说的运营商提供的带宽为100M,指的是100Mbps或100Mb/s,也就是100Mbps/8=12.5MB/s。

1.4扩展

在网络中,有两个常见的与带宽有关的概念:上行速率和下行速率**。**

上行速率是指用户向网络发送信息时的数据传输速率,下行速率是指网络向用户发送信息时的传输速率。例如,用户用FTP上传文件到网络,影响上传文件速度的就是上行速率;而从网络下载文件,影响下载文件速度的就是下行速率。

通常情况下,带宽越大,数据通行能力就越强,网络服务质量就越好。这就好比高速公路,车道越多,车辆通行能力就越强,发生堵车的概率就越低。对于网络用户而言,都希望带宽越大越好,但是与其相应的,网络运营和维护成本也就越高。因此,在互联网日益强大和业务多样化的情况下,带宽成为了严重的瓶颈。

2.时延(Latency)
2.1定义

时延是指一个数据块(如报文、分组、比特流等)从网络的一端传送到另一端所需要的时间。

它是网络性能的重要指标之一,反映了网络传输数据的速度和质量。

2.2单位

单位是秒(s)。

2.3组成

时延的组成主要包括以下四个部分:

时延 = 发送时延 + 传播时延 + 处理时延 + 排队时延

1)发送时延(传输时延)

  • 定义:主机或路由器发送数据帧所需要的时间,即从发送数据帧的第一个比特开始,到该帧的最后一个比特发送完毕所需的时间。

  • 计算公式:发送时延 = 数据帧长度(比特)/ 信道带宽(比特/秒)。

  • 影响因素:数据帧长度和信道带宽。数据帧越长,信道带宽越低,发送时延就越大。

2)传播时延

  • 定义:电磁波在信道中传播一定的距离需要花费的时间。

  • 计算公式:传播时延 = 信道长度(米)/ 电磁波在信道上的传播速率(米/秒)。

  • 影响因素:信道长度和传播速率。信道越长,传播速率越低,传播时延就越大。

3)处理时延

  • 定义:主机或路由器在收到分组时要花费一定的时间进行处理,例如分析分组的首部、从分组中提取数据部分、进行差错校验或查找适当的路由等。

  • 影响因素:处理时延的大小取决于主机或路由器的性能以及分组的大小和复杂性。

4)排队时延

  • 定义:分组在经过网络传输时,要经过许多的路由器。分组在进入路由器后要在输入队列中排队等待处理,同时在路由器确定了转发接口后,还要在输出队列中排队等待转发。

  • 影响因素:排队时延的大小取决于网络拥塞程度、路由器的处理能力和队列的大小等因素。

注:ping 得到时延 = 往返所需的时间

2.4计算举例

考虑两台主机A和主机B由一条带宽为R bps、长度为M米的链路互连,信号传播速率为V m/s。假设主机A从t=0时刻开始向主机B发送分组,分组长度为L比特。我们可以计算以下时延:

传输时延dt(发送时延)= L / R(秒) 传播时延dp = M / V(秒) 若忽略结点处理时延和排队时延,则端到端时延de = dp + dt = M / V + L / R(秒)

例如,若V=250000km/s(单位转换,V=250000000m/s),L=512比特,R=100 Mbps(单位转换,R=100000000b/s),则:

传输时延dt = 512 / 100000000(秒) 传播时延dp = M / 250000000(秒) 端到端时延de = M / 250000000 + 512 / 100000000(秒)

注意,这里的计算是基于一些假设和简化,实际网络中的时延可能受到更多因素的影响。

3.抖动(Jitter)
3.1定义

如果网络发生拥塞,导致通过同一连接传输的分组延迟各不相同。抖动用来描述延迟变化的程度,它是指一段时间内的最大延迟与最小延迟的时间差。

它是评价网络稳定性的一个重要指标,越小的抖动,网络越稳定。

3.2举例

如下图所示,员工A向员工B发送一句语音“我留,他不留“。假设每个字是一个分组,发送端将语音分割为6个分组,以均匀的时间间隔顺序发出。由于IP网络的复杂性,每个分组时延可能不同,导致在接收端收到分组时各分组之间的时间间隔与发送时的时间间隔不一致。加上说话者的语气等因素,员工B可能会将接收到的语音理解成“我留他?不留!”,从而造成语义上的误解。

所以抖动对于实时性的传输是一个重要参数,特别是语音和视像等实时业务是极不容忍抖动的,抖动会造成语音或视像的断续。抖动也会影响一些网络协议的处理。有些协议是按固定的时间间隔发送交互性报文,抖动过大会导致协议震荡。所有传输系统都有抖动,只要抖动在规定容差之内就不会影响服务质量。利用缓存可以克服过量的抖动,但这将增加时延。

4.丢包率(Packet Loss Rate)
4.1定义

丢包率是指在数据传输过程中,由于各种原因(如网络拥塞、设备故障、信号衰减等)导致未能成功到达目的地的报文数量与总传输报文数量的比值。

4.2丢包的原因

丢包的原因有很多:比如网络传输设备运行出错,网络传输设备负荷大导致队列溢出而丢我,网络传输过程中因为干扰等各种原因误码了导致报文出错等等。我们通常用丢包率来衡量一个网络的好坏,丢包率越接近于0%,表示网络质量越好,越接近于100%认为网络质量越差。

5.网络时延、抖动、丢包率的一般标准
参数VOIP普通电信级
时延<200ms<30ms<5ms
抖动<40ms<20-30ms<1ms
丢包率<8%<0.5%<0.001%

黑客/网络安全学习路线

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网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

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1.成长路线图&学习规划

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

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5.黑客必读书单

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6.面试题合集

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

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