NSD基础交换-交换机的工作原理、Vlan配置

本文详细介绍了交换机的工作原理,包括数据包处理流程、MAC地址表的作用及动态学习机制。此外,还深入探讨了VLAN技术,涵盖VLAN的基本概念、配置步骤及其在网络隔离中的应用。

交换机的工作原理:
1、首先查看数据包的“目标 MAC 地址”;
2、将目标 MAC 地址与“MAC地址表”中的条目进行匹配;
成功,则从对应的端口转发出去;
失败,则广播(从除入端口以外的其他所有端口发出去);
   
1、MAC地址啥样子?
长度为48bit;
通过16进制表示;
结构:
厂商代码 - 24bit
自己的编码 - 24bit       
(每个生产厂商给自己生产的网卡的编号)    
数据包结构:   
源MAC -- 目标MAC
源IP  -- 目标IP
2、MAC地址表啥样子?
每个条目都是 MAC 地址与 Port的对应关系,
表示去往该 MAC 地址的数据,从对应的 Port 发送出去;
MAC表如何形成:
静态配置;
动态学习 - 
1、当交换机在端口上收到数据包以后,首先查看
源MAC地址,从而形成 源MAC 与 入端口的对应关系
2、分析数据包的 目标MAC地址,并且查找 MAC地址表
能找到对应的MAC条目,则在对应端口转发;
如果找不到对应的条目,则广播;
3、两者如何匹配?
通过 MAC 地址表
显示 MAC 地址表 
SW1# show mac-address-table 
4、MAC表的动态条目存活时间:
 300秒;
  


交换机的工作原理:
   1、成表(查看源MAC)
   2、查表(查看目标MAC)


-------------------------------------------------------   
LAN存在的问题 :
一个LAN属于一个广播域,其中的网络设备-交换机,
实现终端设备互联的同时,能够隔离冲突域,但是不能
隔离广播域。
解决方案:
VLAN  - 虚拟局域网 , virtual  lan ; 
交换机上通过 VLAN 技术,实现广播域的隔离。
与LAN相同点:
1、同一个VLAN中的设备,都是属于同一个网段的;
2、任何一个 VLAN ,都是属于一个广播域;
   
如何配置 VLAN ?
    -思路
  创建VLAN、分配端口、验证配置、连通测试;
1、创建 VLAN
SW1(config)#vlan 14    //创建 VLAN 14 ;
SW1(config-vlan)#name XMAN  //为 VLAN 修改名字;   
SW1(config-vlan)#exit
 
SW1(config)#vlan 23    //创建 VLAN 23 ; 
SW1(config-vlan)#name CaiWu  //为 VLAN 修改名字;   
SW1(config-vlan)#exit   
2、将交换机的端口放入不同的 VLAN ;
SW1(config)#interface  fas0/1
SW1(config-if)#no shutdown 
SW1(config-if)#switchport  mode  access //设置端口模式
SW1(config-if)#swtichport  access  vlan  14  //将端口放入 vlan 14 ; 
 
SW1(config)#interface  fas0/4
SW1(config-if)#no shutdown 
SW1(config-if)#switchport  mode  access //设置端口模式
SW1(config-if)#swtichport  access  vlan  14  //将端口放入 vlan 14 ; 
   
SW1(config)#interface range fas0/2 , fas0/3  //同时进入多个端口
SW1(config-if-range)#no shutdown 
SW1(config-if-range)#switchport  mode  access //设置端口模式
SW1(config-if-range)#swtichport  access  vlan  23  //将端口放入 vlan 23 ; 
3、验证命令:
SW1# show vlan brief  // 查看交换机拥有的VLAN信息;   
   
4、测试命令:
为不同VLAN的主机,配置不同网段的IP地址
测试 - 相同 VLAN 主机,可以互相访问;
           不同 VLAN 主机,不可以互相访问;
   
如何删除 VLAN ?
1、首先将 VLAN 的成员端口移除;
SW1(config)#interface fas0/1 
SW1(config-if)#no switchport access vlan 14
SW1(config)#interface fas0/4 
SW1(config-if)#no switchport access vlan 14    
即将成员端口 fas0/1  和 fas0/4 从 vlan14 中删除;
此时的端口,应该是回到了默认的 vlan  1 ; 
  
2、其次删除 VLAN id ;
SW1(config)# no vlan 14 


3、验证 :
SW1# show vlan brief
   
VLAN端口模式 - access/trunk/dynamic ;   
Trunk:
该类型链路,可以同时承载多个 VLAN 流量,
每个 VLAN 流量,都会打上相应的 vlan 标签(vlan号);
通常使用 Trunk端口 连接的是 交换机;
Trunk的配置命令:
SW1(config)#interface fas0/23 
SW1(config-if)#switchport mode trunk 
Trunk的验证命令:
SW1#show interface trunk   //显示交换机上所有的trunk链路


Access:
该类型链路,同时只能属于 一个 VLAN ;
通常使用 access端口 连接的是  ”非交换机“ ;


注意:
VLAN 中的成员端口的最终模式 :
access 
trunk 
交换机的每个端口默认都是 dynamic(动态)模式;


Trunk链路发送出去的数据是带有 vlan 标签的,
这种标签,仅有交换机、路由器等网络设备才能认识;
PC是无法识别的,所以”连接 PC的端口,不可以配置为 Trunk“
 
Access链路发送出去的数据是不带有任何标签的;




Trunk 中存在一个特殊的 VLAN --native VLAN , 本地/本征 VLAN 
该 vlan 中的 流量是没有标签的;默认值为 vlan 1 ; 
故 
当Trunk链路收到一个没有标签的数据包时,转发给本地交换机
上的 native vlan 中的成员端口,不会将其丢弃的;
注意:
    交换机从来不丢包;

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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