18、网络功能虚拟化(NFV)技术解析与应用场景

网络功能虚拟化(NFV)技术解析与展望

网络功能虚拟化(NFV)技术解析与应用场景

1. 虚拟网络构建方式

在网络架构中,存在两种主要的虚拟网络构建方式,分别是虚拟覆盖网络(Virtual Overlay VN)和虚拟分区网络(Virtual Partitioning VN)。
- 虚拟覆盖网络 :它基于覆盖网络的概念。覆盖网络本质上是构建在另一个网络之上的逻辑网络。覆盖网络中的节点通过虚拟或逻辑链路连接,这些链路对应着底层网络中可能经过多个物理链路的路径。不过,覆盖网络无法控制两个覆盖网络节点之间的路由。在网络功能虚拟化(NFV)环境中,覆盖网络是虚拟网络功能(VNF)使用的虚拟网络(VN),而底层网络则由基础设施网络资源组成。通常,边缘节点会创建这些覆盖网络,边缘节点具有双重角色,既参与虚拟网络的创建,又作为基础设施网络资源。相比之下,基础设施网络的核心节点仅参与基础设施网络,对覆盖网络并无感知。之前讨论的L2和L3虚拟网络就属于此类。
- 虚拟分区网络 :这种方式将虚拟网络(在这种情况下称为虚拟网络分区)端到端地直接集成到基础设施网络中。针对每个虚拟网络,会在基础设施网络的边缘节点和核心节点中构建离散的虚拟拓扑,这可能包括每个虚拟网络的转发表、逻辑链路,甚至端到端的控制平面。

2. 虚拟网络功能(VNF)

VNF是传统网络功能的虚拟化实现。下面详细介绍其相关内容:
- VNF接口 :VNF由一个或多个VNF组件(VNFC)组成,单个VNF内的VNFC在VNF内部相互连接,这种内部结构对其他VNF或VNF用户不可见。以下是与VNF相关的重要接口:
-

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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