27、网络流量与家庭网络设备分析

网络流量与家庭网络设备分析

一、SIP 服务器流量问题

在 SIP 服务器流量方面,我们遇到的最大问题是大量的“浪费”流量。这些浪费流量主要源于用户设备的错误配置、不良实现以及 NAT 穿越机制的不当使用。许多请求是无效的,用户设备也无法处理有效但特定的 SIP 消息。结果,大量流量被浪费,例如服务器约 90% 的保活流量实际上是无用的。

为了解决这个问题,对 SIP 流量进行过滤是至关重要的。通过过滤,整体流量有可能减少 60 - 70%。不过需要注意的是,对于非信令的媒体流量(如 VoIP 通话),开销分析可能会有所不同,而本文主要关注信令问题。

另外,适当的异常检测有助于解决 SIP 基础设施的安全和保护问题。但异常检测通常很困难,因为大量浪费流量和专有行为使分析变得复杂。公共 SIP 服务在接收流量时必须非常宽松,要准备好应对客户端的不完善并进行补偿,但同时又不能容易受到 DoS 攻击。因此,异常检测应该单独进行。在部署 SIP 服务器时,必须始终考虑这些要求,因为不恰当的异常检测会导致意外问题。一些基于流量限制的常见安全解决方案,可能会与配置错误的客户端的“意外但无害”行为冲突,从而阻止合法客户端使用服务。服务中断会加剧问题,因为合法客户端会生成有效的 REGISTER 请求,这可能会造成误报的洪水攻击。

分析还表明,将 SIP 服务器迁移到云数据中心不一定有利,因为 SIP 流量非常稳定,在资源消耗方面不会出现过度峰值。然而,SIP 流量,尤其是媒体流量,具有很强的地理局部性。可以利用基于云的架构来利用这一点,因为云提供商通常允许选择服务运行的地理位置。因此,我们建议在云中使用分布式媒体中继,这样可以根据各个域/区域的需求进行定位,避免 UDP 中

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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