23、云数据中心网络部署最佳实践

云数据中心网络部署最佳实践

1. 管理网络部署

数据中心(DC)管理员使用管理网络来远程管理服务器和网络设备,该专用网络可提供带内或带外管理。带内管理适用于小规模网络,管理流量和服务流量共享转发链路;带外管理适用于大规模和复杂网络,专用设备承载与服务网络分离的管理流量。下面以带外管理为例,介绍如何规划管理网络。

1.1 管理网络部署计划

SDN 控制器服务器集群、SecoManager 服务器集群、云平台控制器节点和 VMM 控制器节点部署在与服务网络分离的管理网络上。具体部署如下:
- SDN 控制器服务器集群、SecoManager 服务器集群、云平台控制器节点和 VMM 控制器节点的网卡以主备或负载均衡模式连接到管理接入交换机。
- 若云平台的控制器节点需提供 DHCP 功能,需部署独立电缆将该节点连接到服务网络上的服务器叶节点。管理员只需进行基本配置,SDN 控制器将自动下发其他配置。
- SDN 控制器和 SecoManager 通过独立电缆连接到服务网络的服务器叶节点。为实现设备管理 IP 地址的三层互连,在底层网络的路由协议中部署并通告控制器的南向网段。
- SDN 控制器北向网关、SecoManager 北向网关、FabricInsight(图中未显示)外部访问平面网关、云平台和 VMM 相关网络平面使用 VLANIF 接口手动部署在管理网络上。此时,规划一个专用的管理 VPN,确保 SDN 控制器北向网段、SecoManager 北向网段、云平台使用的网络平面和 VMM 相关网络平面在三层可达,便于系统互连。
- 在服务网络上,网络设备的管理端口和服务器的基板管理控制器(BMC)端口连接到管理网络上的接入交换

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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