ONOS与OpenDaylight比较

本文对比了ONOS和OpenDaylight两个知名的网络操作系统,从驱动方式、面向对象和架构三个方面进行分析。ONOS注重服务提供商需求,采用分布式核心平台,强调可靠性;而OpenDaylight由设备商主导,南向接口存在争议。两者在SDN领域各有优势,分别服务于不同的目标群体。

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           目前以设备提供商为代表的OpenDaylight阵营目前发展势头正劲,而由斯坦福大学和加州大学伯克利分校SDN先驱创立的非营利性组织ON.Lab也紧锣密鼓地推出了自己的开源SDN操作系统——ONOS此次打造的商业级的以用户为导向的ONOS开放网络操作系统是以服务提供商为首的,并且得到了开放网络基金会ONF的鼎力支持,意欲与OpenDaylight一决高下。具体的性能究竟孰好孰坏还需要等待发布之后的评测,下面小编就从不同的方面比较一下这两个业界最知名的网络操作系统。

1. 驱动方式不同                                                                                                          

  ONOS白皮书中写道,一个操作系统应该具备下述功能:

l 为用户管理有限的资源。

l 隔离和保护NOS用户。需要操作系统能复用多个应用和多个设备。

l 提供一个可用的抽象层让用户灵活的使用操作系统所管理的服务和资源,并且无需了解网络的复杂性。

l 为外部操作系统提供安全保障。

l 提供敏捷高效的服务,那么用户就不需要创建、重建相同的服务。

这些都是网络应用所需要的。通常控制器的所控制的范围十分局限,通常设置为控制一个设备。ONOS具备一个操作系统所具备的所有功能,不仅仅是控制器的功能,例如可以提供高效敏捷的抽象层,能够将不同的控制器使用者隔离开来,能够提供有价值的服务等等。ONOS是根据服务提供商的特点和需求进行软件架构设计的。因此ONOS是需求驱动下的产物。

      相比而言,目前围绕SDN的炒作更多的是来自设备供应商。OpenDaylight<

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTMTransformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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