3种可供选择的SD-WAN架构

本文介绍了SD-WAN的三种架构模式:纯本地模式、云支持模式和云支持+骨干网模式。每种模式都有其独特优势,如实时流量监控、多链路负载均衡、云应用性能提升和灾难恢复能力。适合不同类型的企业,从不使用云应用到依赖大型云计算应用的公司。骨干网模式通过私有网络提高实时应用性能,尤其适用于对延迟敏感的企业。

1、纯本地模式(On-prem-only)

纯本地模式(On-prem-only)的SD-WAN正如其名,企业需要在本地保留一个SD-WAN的盒子(其实质是一个插件路由器),在每个站点执行实时的流量监控。

与其他的架构方式不同的是,SD-WAN盒子不需要连接到云网关,它只连接到企业的其他端点。

最适合的企业类型:公司内部托管所有应用程序的公司(没有任何云应用程序),如果企业不使用云应用程序,那就不需要使用支持云计算的SD-WAN解决方案,添加云计算的启用将增加不必要的成本。一个常见的配置是为实时应用程序(如语音、视频或虚拟桌面)保持一个缩小版的MPLS网络,并且能够有效利用受SD-WAN控制的公共互联网。

优势:

  • 每月的SD-WAN云启用成本较低(甚至为0)
  • 多链路/ISP负载均衡
  • 实时流量监控,提高所有WAN应用程序的性能
  • 以更好的连接备份,提高灾难恢复(DR)

2、支持云计算的架构式(Cloud-enabled)

在支持云计算模式的SD-WAN架构中,该解决方案提供了连接到云网关(虚拟)的SD-WAN盒子,通过这种架构方式,企业可以获得纯本地模式(即实时流量监控和多链路负载均衡/故障迁移)的优势,同时还能提高云计算应用的性能和可靠性。

云网关直接与主要的云服务提供商(Office 365、AWS、Salesforce等)联网,从整体上提高云计算应用的性能。此外,如果企业互联网链路在使用云计算应用程序时发生故障,网络可以保持云会话处于活跃状态。如果企业有备用互联网链路,SD-WAN可以将云应用程序重新路由到企业的备用链路,从而有效预防会话中断。

最适合的企业类型:运行大型云计算应用程序的公司,例如Office 365,AWS,Dropbox,Azure,Salesforce等。通常的配置是使内部实时应用程序在小型MPLS网络上运行,并具有云应用程序,同时在由SD-WAN控制的互联网上运行。

优势:

  • 云网关:提高云应用的性能和应用程序的可靠性
  • 多链路/ISP负载均衡
  • 实时流量监控,提高WAN应用的性能
  • 以更好的连接备份,提高灾难恢复(DR)

3、支持云计算+骨干网的架构模式

支持云计算的SD-WAN架构在加上了骨干网之后,其性能提升到了另一个层次。支持云计算的骨干网SD-WAN架构提供了SD-WAN盒子,将企业的站点连接到SD-WAN提供商距离最近的网络节点(POP),企业的流量在SD-WAN提供商的私人、光纤、网络骨干网中传输。

当企业的WAN流量在穿过SD-WAN提供商的专用骨干网时,可以实现低延迟、低丢包率和低抖动。这种方式能够有效提高所有网络流量的性能,特别是语音、视频和虚拟桌面等实时流量。骨干网也与主要的云应用提供商直接相连,这些应用能够提高性能和可靠性。

最适合的企业类型:运行大量实时网络应用的公司,有望彻底取消其MPLS网络并降低成本,由于担心高延迟、丢包和抖动,又不希望完全依赖公共互联网传输流量的公司。

优势:

  • 广域网流量主要通过私有骨干网传输,提高网络应用的性能,尤其是实时应用的性能
  • 云网关能够提高云应用的性能和可靠性
  • 多链路/ISP负载均衡
  • 实时流量监控,提高WAN应用的性能
  • 以更好的连接备份,提高灾难恢复(DR)

目前还没有几家公司提供这种架构模式的SD-WAN产品。

在这三种架构模式中,都存在多个变量,但是这些变量也是企业正确评估和设计一个SD-WAN解决方案所需考虑的要素。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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