你好SD-WAN!

本文以公路交通为比喻,深入浅出地介绍了互联网的基本概念,区分了局域网(LAN)与广域网(WAN)的不同,探讨了虚拟专用网络(×××)在保障关键业务稳定性和优先级中的作用,以及IPSEC-×××和MPLS-×××两大技术在构建虚拟专用网络中的局限性。

我们今天为了方便大家学习理解SD-WAN,特意将它和现实生活中的某一实物进行一一对应。想来想去没有什么十分恰当的比喻,但最终还是选择以公路作为一个喻体。对于通信行业中从事技术的攻城狮来说,这可能毫无意义,但是对于非技术人员那简直就是福利。如何来讲呢?我们往下看。
首先,大家应该都很清楚的一个事实:我们身边的交通情况。目前全国实现了道路的互通,这形成了一张非常庞大的交通网,可以让任意两地的人通过修好的交通网相互拜访。由于交通的便利,拉近了我们每个人的距离。所以以后担心的不只是隔壁老王,还有可能担心千里之外的老李。

你好SD-WAN!

与公路对比,我们将连接所有终端设备的连接形成的网络公路称为互联网,互联网负责将所有的电脑、手机、服务器等进行互联,实现人们的互相通信。如此看来交通网和互联网的意义几乎相同,都是实现互联互通。与交通网最大的不同,在互联网中,承载并交互信息的是耗电的,而不是烧油的(电动汽车车主请自动屏蔽此文章)。

你好SD-WAN!

那么究竟什么才是互联网?应该说即使是通信专业的学生也未必能解释的清楚。那好,既然要普及,我们就先来聊聊互联网的起源。
其实互联网的定义真的很难讲,要说互联网的身世,还真是奇特,它没有妈妈,却有一堆爸爸。也就是人们所称的互联网之父,蒂姆·伯纳斯·李(Tim Berners-Lee)、温顿·瑟夫(Vinton Gray “Vint” Cerf )、罗伯特卡恩(Robert Elliot Kahn)等, 所以“互联网之父”是一个群体,而不是一个人。
我们以覆盖区域从小到大来划分互联网,最终可以分成两大类:
1、一类是LAN(Local Area Network局域网:例如1个家庭、1个办公室内部的通信网络);

你好SD-WAN!

图:典型的LAN(局域网)示意图
如上图所示:1个LAN内部(同1个办公室)任意2台电脑之间可通过交换机进行通信。

2、另一类是WAN(Wide Area Network广域网:世界上任意2个以上位置的通信互连网络);

你好SD-WAN!

典型的WAN(广域网)示意图
如上图所示:1个WAN内部(上海、纽约)的任意2台电脑之间可以通过路由器实现通信。
好了,我们初步了解了LAN和WAN的区别,因为今天我们重点了解SD-WAN,所以我们需要先回顾下WAN,那么WAN常用的技术协议有哪些呢?请看下面这张图:

你好SD-WAN!

通过上图可以看出,目前主流的WAN的×××协议主要是包括两种:

基于Internet的IPSEC-×××;
基于运营商专用网络MPLS-×××;
好,这里谈到了1个概念:×××(虚拟专用网络),那么什么叫×××呢?我们还是以上面的公路交通做比喻进行解释。

如开篇介绍,我们将WAN理解为道路,道路上行驶的是各种车辆,那么有个问题:上下班高峰期时间,各种车辆挤在一起,极易交通堵塞,导致公交车、救护车等专用车辆无法迅速通过。为了解决这个问题,交管部门设置了公交专用道,极大程度解决了百姓上下班拥堵的问题。如下图所示:

你好SD-WAN!

公交专用车道设置前后的对比
WAN网络中亦是如此,我们以企业客户来举例,在WAN中传递的应用和业务就如同道路上行驶的车辆一样各种各样,有视频会议、Skype语音、OA、ERP、e-Mail、金蝶财务软件等等,如果这些数据都跑在同1条拥堵的道路上,那么势必会导致某些重要的业务和应用(如视频会议)因为数据的延时、丢包、抖动而出现图像卡顿、马赛克甚至中断的故障。那么怎么去解决这个问题呢?就需要用到×××这个技术手段了,如下图所示:

你好SD-WAN!

基于业务和应用在WAN通道中设置×××
如上图所示:我们根据企业的业务和应用的重要性,用×××技术为他们划分了不同的优先级,让高优先级的业务,如视频会议在WAN通道中优先通过,让低优先级应用慢慢排队,从而确保了视频会议、Skype等重要业务的高度稳定。当然,我们也可以手动修改各类业务调整×××和优先级。

我们终于明白了×××的重要性,并且有了 IPSEC-×××和MPLS-×××两大利器,运营商是否可以为企业搭建出完美的虚拟专用网络(×××)?我们的答案是否定的。

阅读全文请点击这里!

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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