开放网络–服务提供商的未来

在短短四年内,ONF、TIP及Edgecore Networks等合作伙伴已彻底改变服务提供商的硬件行业,推动了价值4900亿美元的开放式网络解决方案市场。AT&T、德国电信等顶级运营商已采用开放式网络,二级和三级ISP现正受益。SEBA和OOPT等项目使用开源软件和裸机硬件提供宽带接入和光分组传输,减少资本支出并打破供应商锁定。

在短短四年内,ONF和TIP以及Edgecore Networks等硬件合作伙伴,已经彻底改变了服务提供商的硬件行业。其端到端开放式网络解决方案将占据为期五年的4900亿美元巨额资金的半壁江山,而思科和华为等传统供应商早已锁定了这些巨额资金。对于愿意接受SDN和开放硬件以实现其目标的服务提供商而言,网络分解这一超大规模数据中心的支柱,现在已成为现实。

AT&T、德国电信、Verizon、Telefonica、NTT以及许多其他的一级无线运营商都已经支持开放式网络,并且正在分散其庞大的网络。现在,随着硬件和软件的日趋成熟,轮到二级和三级互联网服务提供商以及所有形式的服务提供商受益于骨干网供应商奠定的坚实基础。之前我们已经介绍了硬件,现在来看一些端到端解决方案。

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开放网络基金会(ONF)
2016年在其CORD(中心办公室重构为数据中心)平台问世后,ONF开始在这一领域开展工作。随着平台内项目的增加,平台范围也扩大到包括移动、边缘云以及各种SDN项目(例如P4和Stratum)。2019年见证了其SEBA、COMAC和Trellis项目的首批参考设计,而2020年将在Comcast、T-Mobile、Turk Telecom、Deutsche Telecom等的生产网络中首次展示这些设计。现在,我将详细介绍SEBA。

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软件支持的宽带访问–它做到了上面所说的。在运营商网络的边缘使用裸机OLT、裸机交换机和聚合路由器、裸机服务器、vBNG以及多种虚拟化接入技术(包括PON、G.Fast以及最终的DOCSIS等)提供住宅和企业宽带。SEBA支持住宅接入和无线回传,并进行了优化,以使流量可以直接通过“快速路径”直达骨干网,而无需在服务器上进行VNF处理。

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该特定项目使用裸机硬件和开源软件来提供宽带访问。由于它具有内部技术资源,因此一级网络服务提供商可以使用,但是规模较小的提供商需要更完整的商业选择。现在,我们拥有IP Infusion、Altran、NetElastic、Adtran等公司众多的交换、路由、OLT和BNG软件选择。在硬件方面,我们有Edgecore Networks、Lanner、Supermicro、Celestica等常见供应商,以及一家名为TiBiT Communications公司提供的全新微插头解决方案,该公司在这一领域很有前景。有关住宅宽带解决方案的更多信息,请与我联系。

电信基础设施项目(TIP)
TIP于2016年在CORD平台在ONF内启动的同时成立。这两个机构密切合作,从而避免了其成员在项目类型上的重复。TIP专注于三个不同的领域:

访问–项目包括CrowdCell、Open Cellular、Wi-Fi和Open RAN。RAN大约占电信支出的40%,Open RAN项目旨在在硬件和软件级别上实现RAN的供应商中性分解。

核心和服务–项目包括创建开放式API和SDK的Edge Application Developer、部署在固定和移动运营商网络上的End-to-End Network Slicing,以及旨在开发全部在裸机上运行的开放云原生融合核心的Open Core Network。

运输–项目包括mmWave网络、非地面连接解决方​​案、开放式光分组传输和无线回程。OOPT是所有项目中最深入的项目之一,在AT&T的生产网络中有部分项目,我现在将介绍。

开放式光分组传输小组–该项目是一项工程重点工作,由沃达丰、NTT、Facebook和Telefónica等主要运营商、Edgecore Networks等硬件供应商和研究机构领导。项目专注于传输网络体系结构的不同部分,包括光学转发器、线路系统、IP访问设备、开放式API和网络仿真与规划工具。

该端到端解决方案中使用的硬件现在都可以从市场上买到,所以请随时浏览OCP的市场、TIP Exchange或我们自己的专用服务提供商解决方案页面,网址为https://epsglobal.com/serviceprovider。在过去的一年中,软件方面取得了巨大的增长,其中包括IP Infusion、Volta Networks、RTBrick、Kaloom、Exaware、ADVA、Infinera等产品。同样,有关此项目中哪些解决方案可以使您的网络受益的更多信息,请与我联系。

我介绍的两个解决方案SEBA和OOPT只是这些机构为减少资本支出和缩减服务提供商的供应商锁定性质所做的工作的一小部分。任何人都可以猜测,在开放式网络世界提供的4900亿美元中,有多少工作可以从传统供应商的冷酷无情中获得回报,但这并不是微不足道的。

Slán go fóill,

Barry

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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